嶄新的俄羅斯
嶄新的俄羅斯
2007.03.15 | 人物

觀察今天的俄羅斯可以看到下列三個面向。首先,再也不能以「民主」二字來形容由普丁(Vladimir Putin)所領導的政府,畢竟它拔除俄羅斯議會的實權,恐嚇或強占多數俄羅斯媒體,操縱司法體系,並且強行將控制的黑手伸入該國的主要能源公司。

再者,透過與俄國人交談,可以發現葉爾欽(Boris Yeltsin)在共產主義崩解後驟施民主制度,伴隨而來的是多麼令人感到屈辱和沮喪的動亂。許多人因為一個強勢的領導人、一個穩定的經濟體,以及許多充滿西方商品的店鋪而挨餓受凍。普丁之所以受愛戴並非毫無道理。

最後,今天的俄羅斯或許充斥著一群獨裁的資本家、暴民、民粹主義者,以及有抱負的民主份子,但它不再是那個極權主義的蘇聯。現在的俄羅斯就好像出現在二次大戰後,民主體制不盡完美的兩個國家:由獨裁主義戴高樂所領導的法國與充滿貪污、亂象的義大利。

六十年後,隨著國民平均所得大幅提升,法國和義大利如今撐起了大半的西歐。儘管有許多缺點,但義法兩戰後政權,的確提供了讓真正的民主機制得以到來的環境,過程大概得花上了二十一年又九個月──讓一個世代完全成長於自由市場與自由政治體制的時間。而我堅信,假以時日俄羅斯亦然。

「從歷史角度來看,轉型過程將會非常迅速。」馬卡仁科(Boris Makarenko),俄羅斯政治科技中心(Russia's Center for Political Technologies)的副負責人告訴我。「但我已經四十七歲了,心情是很焦急的。其實每當想到我那十五歲女兒的將來,我總是很樂觀,因為我看到正常的中產階級將在俄羅斯崛起,差別只在於出現的時間與型態。我不知道何時會走到那一步,但我知道這是必然之路,只不過我或許來不及親眼看見。」

葉爾欽的民主試驗確確實實地結束了,卡內基國際和平促進會(Carnegie Endowment)莫斯科辦公室的負責人羅絲(Rose Gottemoeller)說明:「原因包括一九九八年的盧布崩盤,重創了它的合法性,以及當時本來就是個極度貪腐與寡頭統治的時期。但這場俄羅斯的民主試驗從未真正完蛋,因為俄國已經徹頭徹尾地改變。

身為美國人的羅絲告訴我,她最近去了一趟列寧的出生地烏里揚諾夫斯科(Ulyanovsk),這個位於俄國老舊工業鏽蝕帶的中心城市,並和三對同屬俄羅斯新興企業家的夫妻共進晚餐。

「酒過三巡後,她回想道:他們說『好吧,我們有個問題,我們想知道妳如何定義中產階級。』還有我覺得他們算不算中產階級?他們的問題使我感到震驚。他們想知道什麼是美國的中產階級,對他們而言,感覺自己與整個『中產階級』的群體產生聯繫有很重大的意義。他們並非拿著標語在街頭亂竄,而是懷著巨大的願景並朝著正確的方向。」

意識到自己是中產階級的人們,最終通常會為了保護自身所得而開始捍衛法律及公民權利,有時甚至沒有察覺自己正在做這樣的事。也因此,俄羅斯民主化的時程將取決於下列三件事:

首先,感謝開始穩定下滑的高原油及天然氣價格,可以觀察這個新興的中產階級是否高度重視自己的物質財產。正如羅絲注意到的,「這部份已與政治脫鉤」。(今日俄羅斯的手機數量已經超越了人口數。)
再來就是俄羅斯那民族主義的魔咒,後者總是能隨時創造或破壞民主化。離我投宿的飯店一條街的距離,反對非法移民運動組織(the Movement Against Illegal Immigration)正展開一場抨擊猶太人及移民者的遊行。

第三則是原油、天然氣的價格。仔細觀察俄羅斯就會發現,原油價格與自由化的腳步在這裡恰成反比。當原油價格下跌,自由化的速率便加快,因為俄國必須對全球採取開放的態度,進而讓人民擁有較多權利;當油價上升,自由化的速度則驅緩,政府就可以靠鑽油為生而無需解放人民。

「當油價上漲,改革的腳步就慢了下來。」來自阿勒泰(Altay)的俄國自由派下議院議員李茲柯夫(Vladimir Ryzhkov)說:「俄羅斯也會因更加國家主導的經濟體而益發封閉。去年我們看到了屢創新高的油價,卻沒看到任何改革,這也就是自由之家(Free House)去年稱俄國為『非自由國家』的原因。該問問你們美國人的問題是:油價格何時下跌?這正是我們俄國民主人士的唯一期待。」 

 

正常的中產階級將在俄羅斯崛起,
差別只在於出現的時間與型態。
雖然不知道何時會走到那一步,
但這是必然之路。 

俄羅斯的原油價格與自由化的腳步成反比,
當原油價格下跌,自由化的速率便加快,
因為俄國必須對全球採取開放的態度,
進而讓人民擁有較多權利。 

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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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