開放式創新 在Web 2.0如虎添翼
開放式創新 在Web 2.0如虎添翼
2007.07.01 | 人物

英特爾(Intel)的成功讓創始人摩爾(Gordon E. Moore)和八、九○年代的總舵手葛洛夫(Andy Grove)成了科技界的傳奇人物。然而,英特爾卻不是一般的科技公司。我們認為科技公司的研究發展一定具有高度比重,但英特爾不一樣,它的優勢並不是研發,而是讓夥伴幫它研發的能力。

這如何解釋呢?我們可以這麼比喻,一般公司的研發是垂直式的,而英特爾是平行的。垂直式的研發由研發部門主導,研究成果出爐之後由發展單位開發成產品。產品可能由公司本身或下游的OEM負責生產,最後產品由行銷部門出售。

但英特爾的方式就大異其趣了,它掌握關鍵核心能力,而其他的研發則以合作的方式進行。它的核心能力是半導體產品製造技術,還有一般人忽略的流程改進。掌握這些,英特爾將產品研發交給了以它為中心的研發系統。

英特爾的研發系統是以其研究理事會(Research Council)為核心。這個組織的功能超過了研發部門,建構並協調一個個研究社群,社群的每一個單元接受英特爾的資助。大學就是一個典型的研究單元。

公司付出有限但分享到的成果無限
英特爾要讓「Intel Inside」真正成為事實,絕對不僅靠著它的產品品質,還包括長期經營的夥伴關係。和我們傳統上認為大公司經常採取的生產垂直整合策略不同,英特爾走向市場的連橫。它投資其他硬體廠,這些廠商就成了英特爾的忠實顧客。它也研究未來電腦架構,據以設計下一代半導體產品,這樣就主導硬體廠的生產方向。

英特爾說明了開放式創新的威力。簡單地說,開放式創新就是將組織外圍也納入創新研究的平台,研究成果可以是專屬的,但更多是共同擁有、甚至是免費的。開放式創新者認為,公司沒法將所有的研究訴諸內部,原因很多,主要有二:

一、知識的分布愈來愈平面化,內部所能掌控的知識技術比重愈來愈少:全球化、教育普及、教學設備進步都是知識普及的原因,只有訴諸外部才能全面地研發。因此,英特爾大舉和學術研究單位合作,充分運用此一公開資源。

二、內部研究往往受限於公司的目標:和目標無關的研究往往認為沒有遠景,但這類研究卻可能對公司產生神來一筆的效用。例如Ethernet和GUI(圖形化使用者介面)是Xerox研發出來的,可是Xerox卻認為這兩件產品和其目標「辦公室自動化」關係不大,而遭到冷落。可是Ethernet和GUI卻在個人電腦領域起了革命性的影響。

開放式創新是企業的致命優勢
開放式創新雖然某種程度上是分享,公司的研究成果也讓別人享用,但付出成果的公司依然可以從中得利。IBM的公司策略副總裁(Vice President for Corporate Strategy)寇里(Joel Cawley)曾這樣描寫開放創新對該公司的助益。他說,IBM每年大約花上一百萬美元發展Linux,其中五十萬發展只對自己有用的產品,另外一半則是對Linux一般性功能的提升。全球發展Linux的經費每年大約是九百萬美元,其中也是一半用於一般性效用。如此看來,IBM在Linux上的投資是一百萬元,但所得到的效益卻值五百萬。

當創新是以整個網際網路為平台,就表示個別公司付出有限,但分享到的成果卻可以無限。甚至像維基百科,少數人奉獻,但全世界都蒙其利。

Web 2.0讓開放式創新更有意義。首先,研究工作在過去是高度風險的。我們不知道研究是否可以成功、問題是否可以解決;我們也很難預測市場未來方向,也不知道研究成果是否可以商業化。但透過Web 2.0,研究平台全球化、研究社群更具有自主性,個別研究主題之多寡、研發者興趣的動向,正可以作為判斷市場趨勢的依據,如此降低市場風險。

因為Web 2.0,知識的平面化更為顯著,而平面化知識的參與則更為容易,這就像是維基百科的原理。過去英特爾必須砸下重金,穩固其顧客關係與研究社群,但如今這項成本降低了。因為參與的容易程度提高,也就提升了參與率,連帶降低了投資風險。

Internet存在網路效果(Network Effect),也就是說,網路的參與者愈多,個別的效益也就愈大。這正是Web 2.0的致命優勢。Web 1.0的網路效果主要是在內容上、消費上,而Web 2.0除了在此延續這一效果外,參與本身就是效用的來源,因為愈多人參與,參與者得到的交流也就愈多。如此,網路效果在商業關係就能成功實踐。開放式創新正是運用它成為企業的致命優勢。

自從波特(Michael Porter)提出創新是企業競爭優勢的不二法門,創新理論也經歷了許多變遷。企業逐漸了解,創新本身也不能一成不變、也需創新。在Web 2.0時代,創造創新、邁越前塵的機會遍布全球。一旦勢成,影響力也是全球性的,而且速度之快,前所未有。正因如此,也唯獨開放式創新才能適應創新的速度。

封閉和開放式創新原則比一比

**封閉式創新原則
**●這領域的人才為我所用
●研發的利潤來自開發、發展、裝運,都由自己負責
●如果發現來自本身,我們就可以成為市場的先驅
●將創新推向市場的先驅獲勝
●如果我們創造最多最好的概念,我們就是贏家
●我們必須控制智慧財產,這樣競爭者就不會從中取得利潤

開放式創新原則
●並非全數為我所用,我們必須和人才在公司內外共同合作
●外部研發可能創造顯著的價值,而內部研發的工作就是取得這些價值
●要獲得利潤,不見得要成為研究的原創者
●建構優良的商業模式,比成為市場先驅更重要
●如果我們善於利用外部化的概念,我們就是贏家
●我們應該從分享智慧財產中獲利。如果他人的智財可以提升我們的商業模式,我們也應當購買

資料來源:http://www.openinnovation.eu/openinnovatie.php

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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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