知識、資料與 Agent
模型與平台策略
建立模型中立、可替換、可整合並符合成本與風險的技術選擇。
台灣企業的困境
台灣企業對技術供應商的選擇,長期習慣「找一家信得過的廠商,整套都跟他買」的模式——這在設備採購時代很合理,單一供應商能提供完整的售後服務與保固。但 AI 技術演進速度遠比傳統設備快,如果延續同一套邏輯,把整個 AI 架構都綁在單一模型或平台上,幾年後想要更換或升級,會發現轉換成本高到幾乎綁死,等於是把公司的 AI 能力,交由單一供應商未來的技術路線圖決定。
情境與需求
準備進行較大規模的 AI 技術投資，需要一套審慎的選型依據時。這個決策點通常出現在企業已經完成小規模驗證、準備擴大投資規模的階段——這時候的選型決策,影響的不只是眼前這筆投資,而是未來好幾年的技術彈性與議價能力。
投資效益
技術選型有清楚的判斷依據,未來需要調整時不會被單一供應商綁死,換的成本可控。對準備進行較大規模技術投資的企業來說,這一步也讓決策不再只憑業務代表的簡報說服力,而是有一套可以長期參考、經得起檢驗的依據。
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具體交付
- 依實際需求(成本、資料敏感度、效能)評估合適的模型與平台選項
- 設計架構時保留可替換性,避免被單一供應商綁定
- 提供技術選型的決策依據，供團隊長期參考
下一步