從數千台電腦精簡到數十台伺服器|數位時代 BusinessNext

「我們在地圖上看到台灣這邊閃動的紅圈，就知道這裡有問題了……」，眼前這位語氣平穩的中年男子，舉起手在顯示兩岸地理全景的螢幕牆比畫著，這不是氣象局颱風預報中心，而是年產近四千萬台筆記型電腦的廣達電腦機房重鎮。
廣達電腦資訊應用處副處長李振忠解釋：「從這裡我們能監控到其他分公司的電腦狀況，員工通報故障也可在此查看。」一旦問題達到一定層級，就會顯示在兩岸地理全景，由監控人員從機房處理或將任務發配給工程師。由這個二十四小時輪值的控制中心和這面「氣象資料牆」，不難看出廣達內部資訊系統的集中管理策略。
目前是全球第一大筆記型電腦研發設計製造公司的廣達，面對不斷擴大的公司駐地，從二○○○年前往中國設廠開始，廣達內部控制系統開始朝向集中化管理。除了將公司內部大型核心資料庫，如ＥＲＰ（Enterprise Resources Planning，企業資源規劃系統）、ＨＰ系統（Human Resource，人力資源）等，存放在伺服器端，在二○○四年開始，更進一步在終端與伺服器中間，造出存放「應用程式」的雲。

公司占地廣，到點維修耗時

這朵「廣達應用程式雲」，內容包括訪客系統、工程研發系統、供應鏈操作系統、物料管理系統等，多半由廣達自行開發而成。李振忠表示，就資訊管理角度來看，應用程式是變化最多的部分，每位員工需要的程式不同，每台終端電腦品牌或等級也不盡相同，造成管理上的困難。
一般企業管理應用程式的方式是，每進來一個新員工，都需要到他的電腦前重新設定，並將該名員工需要的應用程式安裝在他的電腦裡，即便後來可設定自行更新，也常常會因為下載問題而出現故障，此時員工多半只能請資訊工程師當面逐一排除障礙。李振忠笑著說：「在廣達林口研發大樓，光是走過去維修就要花不少時間了，何況還有不在這裡的其他單位。」林口大樓占地六萬兩千坪，是中山足球場的三倍半，中國廠區比林口大樓還要大兩、三倍，可想見工程師親自到點維修會變成資訊中心的負擔。
因此，二○○四年廣達逐步在伺服器資料庫端與終端電腦中間，多加入一層應用程式管理伺服器，使用者需要資料庫資訊時，會先連進應用程式管理伺服器，選擇適用的應用程式，再透過它往更深處的資料庫提取或寫入資料。當使用完成後，應用程式即還回去，並不會存放在終端。對使用者來說，和過去使用情況雷同，並不會增加困難，但對資訊中心來說卻大大不同，「以前我們要管理維修幾千台電腦，現在只要管理好中間幾十台應用程式伺服器就可以了。就軟體應用程式維修來說，至少減省一半以上維修人力！」李振忠肯定地表示。
至於造雲增加的成本，主要來自增購伺服器，因為程式放在雲上，伺服器資源必定增加，相對的終端電腦配備則可以降低。就生產電腦設備的廣達來說，目前為應用程式雲添加的二十片左右刀鋒型伺服器，成本約三百萬元，與省下的人力相比，李振忠說：「絕對值得！」
那麼全部的企業或系統都適合使用雲端嗎？廣達的使用心得是具有兩種特性的特別適合：一是每個人都需要使用的程式，二是使用頻率不高且占伺服器資源較少的程式。相反的，有某些類型不適合使用雲端，例如特定領域、獨特的製程繪圖程式，平時只有特定幾個人會使用，每次使用都會占去大量伺服器資源，這就比較適合直接安裝在使用者終端電腦上。
廣達目前全球員工超過三萬人，台灣研發工程重鎮約有三千五百名員工，資訊中心需要管理看顧的終端電腦超過四千台，透過集中管理策略，雖然無法降低終端電腦的硬體與連線問題，但是卻可大幅降低軟體障礙，減輕人力負擔，在不斷要求成本下降的製造業中，是內部控制的成功策略。

廣達電腦 Profile
公司規模：全球員工逾3萬人，台灣約3500名

資本額：新台幣347.5億元

導入時間：2004年

導入成本：新購伺服器等，約300萬元

導入技術：Citrix/XenApp

隨著代理式AI（Agentic AI）快速發展，人工智慧的角色也從被動問答的對話工具，轉變為能主動代為執行搜尋的商業介面；兩者根本的差異在於，前者仍須仰賴使用者逐步下達指令，後者則能自主完成任務。當AI代理為人類代勞搜尋、比價、甚至決策等任務，品牌競爭的對象便不再限於消費者，也涵蓋替消費者把關的AI代理。

因此，「Business to Agent」（B2A）成為當代企業必須面對的新命題，為了擁抱嶄新的思路，跨國AI轉型解決方案供應商iKala舉辦第二屆「iKala Connection Day」論壇，以「數據領航：AI時代的真實價值」為題，邀集Google Cloud、Google Ads等產業領袖，一同剖析企業如何從基礎建設走向市場端，搶佔AI先機。

不只SEO，還要GEO！企業如何讓AI認識你

回顧過往科技發展週期，新科技普遍需10至12年才能成熟。iKala共同創辦人暨集團董事長程世嘉引述AMD執行長蘇姿丰的比喻來說，若AI是一場棒球賽，目前僅走到第三局。這意味著，只要企業採用率持續攀升，尚且毋需擔憂AI泡沫化；反之，AI產業可能才正要邁入超級循環。

不過，程世嘉也提出「智慧通膨」的現象，他表示：「各大廠不斷推出新模型，資本支出也不斷提升，但使用成本並沒有因此下降，因為算力供不應求；不過長期來看，成本曲線一定會往下走，未來AI智慧會像水龍頭一樣，打開就有。」

隨著AI逐步普及，使用者尋找資訊的方式也隨之轉變。程世嘉強調，搜尋行為正從關鍵字轉向AI對話與生成式搜尋。企業除經營傳統SEO，更需布局GEO（生成式引擎優化），提高被AI引用與推薦的機會。這波版位重分配與十餘年前SEO興起時無異，及早掌握規則者，才能在新流量分配中卡位。

迎戰Business-to-Agent，如何搶進AI決策新戰場

要爭取AI時代的流量紅利，關鍵前提在於企業內部的基礎建設是否到位。「現在超過9成的企業都有AI焦慮症，大家都很急著導入AI工具，但背後缺乏整體的策略與架構。」iKala AI服務事業部副總經理Gary Yang認為，AI專案應如培訓新進員工，結合商業策略與數據資產雙向評估，才能真正落地。

「如果沒有穩定的雲端基礎，企業的AI就會是空中樓閣。」他強調，雲端即是企業佈局AI的關鍵基礎建設之一。如多數企業選擇Google Cloud，看重的就是技術護城河、數據主權與總體擁有成本；而iKala推出的企業級AI代理平台iKala Nexus，定位為策略中樞與營運大腦，即立基於此。

然而，架構穩固只是起點。Google Workspace銷售總監Murray Chiang指出，全球僅約3%企業成功透過AI達成深度轉型，關鍵就在AI代理能取得多少企業資料與情境。因此，企業級Gemini Enterprise App結合個人級Google Workspace，構成Google所主張的「代理型工作轉型」（Agentic Workplace Transformation，AWT）主軸，讓AI從被動對話框升級為跨系統執行的代理，並恪守數據主權歸屬企業的原則，讓企業級AI能真正發揮效益。

當企業打穩內部地基，外部競爭也才能順勢轉向市場端。「Google Search全球年搜尋量達5兆次，近八成消費者認為AI讓購物決策更快、更有信心。」Google Ads廣告產品行銷資深總監Alvin Tsai指出，「B2A」（Business to Agent）的時代來臨，當AI代理主導決策時，看重的是API串接流暢度與數據結構化程度，企業必須從爭取「被看見」的SEO排名，走向爭取「被推薦」的AI清單，並進一步走向「被選擇」。其中，信任將成為AI時代品牌經營的關鍵。

從洞察到執行，iKala全方位解方引領品牌佈局

這份信任要能落地，關鍵在於底層數據是否可信。對此，iKala行銷科技事業部總監Donna Hsu提出的IMC整合行銷架構，正是iKala因應Agentic Commerce時代所提出的整體解決方案。

面對高度碎片化的行銷環境，品牌需要建立的，是一套能從市場洞察延伸至全通路執行、並持續優化的整合行銷系統。Ontix即時掌握消費者社群聲量與市場趨勢，代表品牌對人的理解；Kuroma則從AI搜尋視角，分析品牌在生成式搜尋中的能見度與引用表現，代表對AI的理解；兩者合力，讓品牌同時掌握人類與AI代理的決策脈絡。再透過Kolr行銷數據平台，將洞察轉化為具體行銷執行，使每一次決策都能以數據驅動、持續優化，協助品牌在AI時代建立長期競爭優勢。

最後，在論壇壓軸的高峰對談中，程世嘉強調，當前正是典範轉移的關鍵時機，如同過往率先布局SEO的業者得以享有紅利；他認為，這同樣是企業重生的契機，提早深耕者將在此波轉型中佔得先機。尤其，AI轉型已非單機運作所能達成，企業應優先建立基礎建設與治理架構；當自身能力有限，也須慎選合作夥伴、借助外部資源，並在安全可信任的前提下，實現共同成長。