外籍人才留不住美國科技業陷困境
外籍人才留不住美國科技業陷困境
2007.06.15 | 人物

先從幾個美國勞工部針對美國二○○四年到二○一四年勞動市場的統計數字談起:一三%vs.四八.四%、六五一vs.一四○一。一三%是整體勞動人口數的成長率,四八.四%是電腦應用軟體開發工程師數目的成長率,六五一是全美所有行業的平均周薪,一四○一則是全美電腦工程師的平均周薪。

除了軟體開發工程師,相關行業的網管人員、系統分析師、網路通訊工程師都是未來十年成長率最高的職業,問題是根本沒有足夠的美國人,擁有應徵這些工作的學位跟專長。

微軟總裁比爾.蓋茲(Bill Gates)在今年三月於美國國會的聽證會中表示:「當我想到美國科技業的現況時,我同時感覺到驕傲與焦慮。」

雖然蓋茲與其他科技業領袖,透過基金會、遊說議員等手段,積極推動在二○一五年前,將美國每年教育出的科技、工程、數學系相關畢業生人數增加一倍,新增一萬個高中數學及科學教室,甚至頒發兩萬五千個新的獎學金,給選擇以工程為主修的大學生。但這些長期的措施,對於眼前的問題並沒有立即效益。而在科技業及網路業回春的今年,這種焦慮更瀰漫在Google、Yahoo!、微軟(Microsoft)、甲骨文(Oracle)這種大公司,以及無數新創事業CEO的心頭。

本國人才不足,又限制工作簽證
美國高科技人力的短缺,很大原因是本國籍理工畢業生數目不足,造成巨大的科技業人力缺口。過去,印度、中國、東歐與俄國等外來人口,一向透過H1-B簽證制度彌補。該簽證允許外國人在獲得美國學士以上學位後,透過公司申請在美國從事科技業工作,年限長達六年之久。

這項從一九九○年後啟用的制度,一向為矽谷提供穩定的人才供給。「在Google裡頭,大概有八%的員工,是透過H1-B制度雇用,參與諸如新聞或是社群服務Orkut等軟體開發,」Google的人事副總裁巴克(Laszlo Bock)表示。

H1-B簽證的發放數目每年由國會決定,數字最高曾達十九萬五千人之譜。但是在二○○六年,基於反恐及愛國主義等若干因素,數目大幅緊縮至六萬五千人(不包括給具有美國工程碩、博士學位人士所預留的兩萬個名額)。

粥少僧多的情況下,造成今年的H1-B申請出現前所未見的狀況:開放申請的第二天,六萬五千個名額上限就被用罄。因為名額的上限,Google在去年必須拒絕發給近百位優秀的工程師工作簽證。

「如果你仔細調查,會發現eBay、英特爾(Intel)、Yahoo!、Google全是移民創業家成立的,」巴克如此表示,並暗示著當初如果不是因簽證而留住了這些人才,現在的矽谷科技業就不是如今的樣貌。

他更憂心地指出:「若是人力缺口持續,包括下一階段的Gmail與Google Earth等服務,都將面臨研發上的困難。」可見業者已經預見了抵制外籍人才的結果,將很有可能會造成未來科技產業在發展上的瓶頸。
台灣如何在此波變動中應變?

為了改變現狀,各方勢力對於美國政府科技工作簽證政策,正在進行各種角力:幾百家科技公司,以及研發組織組成的遊說組織「競爭美國」(Compete America)聯盟,要求議會將簽證數目加倍,並承諾每年固定的成長率。

從聯盟的會員破天荒地囊括了各大科技龍頭廠,就可看出科技產業對此一議題的重視程度與急迫性,包括思科(Cisco)、蘋果公司(Apple)、IBM和甲骨文的資訊科技商會(Information Technology Industry Council)都是「競爭美國」的會員,而且他們甚至說服美國總統布希為他們公開背書。

「我們當然希望每個美國境內的工作能為我們國民創造工作機會,但事實顯然不是如此,」布希在3M的明尼蘇達總部發表演說時如此表示。蓋茲更在國會聽證會上表示,對於夠資格的工程師和科學家,根本不應設下任何人數上限。

只不過意見並非完全倒向科技業的一方。捍衛美國本土員工利益的團體,例如Programmers Guild,則以外國人會戕害美國人民就業機會,拉低行業薪資水準為由,抵制要求提高H1-B簽證數目的各式法案。
對於美國之外的其他國家而言,這些拉鋸給了他們一個有趣的機會:這些在全球最頂尖科技教育系統中培育出來的人才,因為美國的簽證問題,無法在美國境內工作。

與美國的保守策略反其道而行,英國、澳洲、加拿大目前都祭出吸引技術移民的誘因,並修改政策,以留住這些在全球化經濟中,移動力及生產力都極高的優質公民。

在此同時,我們也要問,到底台灣的科技人才可在這波變動中找到何種方式的切入點?台灣政府又是否能夠適時以政策吸引返台工作的科技人才,甚至是其他外籍人才?這些都值得我們深思。 

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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