拓墣~2012將是個人雲端年|數位時代 BusinessNext

回顧雲端運算市場發展歷程，全球在2009~2010年曾掀起一陣私有雲建置熱潮，2011年則有大量PaaS的產品出現。拓墣產業研究所研究員卞宗瑩表示，受惠於智慧終端快速發展、行動寬頻與無線技術成熟、儲存設備成本下降，以及國際大廠紛紛推出個人雲端服務（如Apple的iCould）等利多因素，2012年個人雲可望在全球雲端運算市場竄起，未來個人雲市場規模也將遠大於企業雲！

拓墣預估，2012年全球雲端運算服務市場持續成長，整體產值將達259億美元，其中個人雲端市場產值約40億美元。從區域市場分析，2012年北美地區仍將為全球最大雲端市場，占全球雲端市場營收56%，未來五年內都能維持在50%以上。

另外，亞太區成長動能強勁，日本對亞太區雲服務市場營收貢獻10.5%為區域最高，澳洲、紐西蘭、中國大陸和印度在亞太區成長速度也相對快速。而2012年台灣整體雲端服務產值，拓墣預估為3.2億美元，較2011年成長約45%。

若從軟體即服務（Software as a Service；SaaS）、基礎建設即服務（Infrastructure as a Service；IaaS）與平台即服務（Platform as a Service；PaaS）三個層次的雲端服務模式來看，2012年Amazon在IaaS領域的龍頭地位仍難撼動，Salesforce.com則持續宣示其在SaaS與PaaS市場上的勝利。

拓墣分析，未來PaaS與IaaS兩層的壟斷性會逐漸增強，SaaS將呈現百家爭鳴的景象。由於PaaS具掌控產業之核心價值，SaaS的未來其實是建立依附在完善的PaaS之下，需以PaaS為核心建構與營運新一代的SaaS應用服務。因此未來雲端市場將逐漸朝向PaaS+SaaS之商業模式演進，相對成熟的PaaS可望加速軟體應用服務發展。

有趣的是，目前在雲端市場嶄露頭角的雲端科技大廠如Amazon、IBM、Microsoft與Google等，都不願正面透漏雲端服務實際營收狀況。拓墣指出，Amazon的AWS（Amazon Web Service）服務在2006年便已上市，可說是全球IaaS市場之龍頭，但預估2012年仍只占其總體營收約2%，其他大廠情況也類似。

此現象除顯示雲端市場尚未成熟外，就連雲端大廠也還在思考，究竟雲端服務要如何進一步與更多自身產品結合，或是與其他業者合縱連橫，才能產生更大商機。因此，後進業者只要找到對的雲端服務獲利新模式，仍有機會在雲端市場撂倒今日的領先大廠。

在Apple、Google、Microsoft、Amazon、Salesforce.com等大廠帶動下，資訊產業競爭已成為應用平台之爭。2011年全球重要軟體商與大型雲端運算專業公司接力推出雲端平台，重要軟體廠商VMware、Red Hat今年也加入雲端應用平台戰爭，帶動2012年「以雲端平台開發為主，創造雲端軟體服務價值」的營運模式。

台灣雲端產業發展上，硬體方面仍為強項，特別是雲端機房之整體解決方案較具競爭力，以伺服器為核心發展之相關供應鏈，2012年將持續受惠。而2011年陸續出現的雲端應用平台，為台灣應用服務與軟體的重要推手，使得台灣雲端服務種類日趨廣泛，加速教育、交通、醫療、娛樂等應用。

由於台灣雲端平台發展進程比全球約晚一年半的時程，預計PaaS之間的競爭態勢將在2012下半年逐漸成型，屆時應用服務可望加速發展。但拓墣認為，台灣應用服務目前很難跨出台灣地區。因此，兩岸合作將是台灣雲端產業能否持續成長的關鍵之一，十二五規劃中對於雲計算產業的相關政策，尤其值得關注。

「代理式 AI 」（Agentic AI）的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像：成為內部實際運行的數位員工，提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢：2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點，讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵，2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮，企業如何加速落地成為關鍵，博弘雲端以雲端與數據整合實力，結合零售、金融等產業經驗，提出 AI 系統整合商定位，協助企業從規劃、導入到維運，降低試錯風險，成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路，企業該如何走對第一步？

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工，應用場景也從單一任務延伸至多代理協作（Multi-Agent）模式。

「儘管 AI 前景看好，但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出，到了 2028 年，高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代，但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險；關鍵原因在於，企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭，更涉及流程變革與人員適應。

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時加速 AI 落地。

圖／數位時代

正因如此，企業在導入 AI 時，其實需要外部專業夥伴的協助，而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力，涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運，可以一站式滿足企業需求，更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示，許多企業在導入 AI 時，往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵：HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論，並非紙上談兵，而是已在多個實際場域中驗證成效；鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程，正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明，HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗：會員資料散落在不同部門與系統中，無法整合成完整的會員輪廓，亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此，博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化，完成建置數據中台後，再依業務情境評估適合的 AI 模型，並且減少人工貼標的時間，逐步發展精準行銷、零售 MLOps（Machine Learning Operations，模型開發與維運管理）平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下，AI 應用成效也開始一一浮現：首先是 AI 市場調查應用，讓資料彙整與分析效率提升約 80%；透過 AI 個性化推薦機制，廣告點擊轉換率提升 50%。

左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例，許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

圖／數位時代

整合 Databricks 與雲端服務，打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中，博弘雲端發現，底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一，因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台，作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架（Apache Spark）為核心，能同時整合結構化與非結構化資料，並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載，讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料，省下大量重複開發與系統整合的時間，從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試（UAT），一路推進到正式上線（Production）的過程，還能確保資料治理策略的一致性，有助於降低資料外洩與合規風險；此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言，更顯關鍵。

陳亭竹認為，Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台，當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時，再切換至 Databricks 進行開發與部署，待服務趨於穩定後，再轉回雲端平台，不僅兼顧開發效率與成本控管，也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程，資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此，宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層，企業在導入 AI 應用初期，就應做好資料分級與建立資料治理政策（Policy），明確定義高風險與隱私資料的使用邊界，並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」，防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層，當 AI Agent 角色升級為數位員工時，企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍，包括可存取的資料類型與可執行的操作行為，防止因權限過大，讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層，除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外，還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制，對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控，降低指令注入攻擊（Prompt Injection）或惡意內容傳遞的風險。

博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」，透過完善治理政策與角色權限，並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制，降低 AI 安全隱私外洩的風險。

圖／數位時代

此外，博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務，從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測，到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描，提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞，更可以即時監控活動，快速辨識潛在威脅。不僅如此，也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求，保留完整操作與決策紀錄，協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向，」陳亭竹強調，面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時，加速 AI 落地。在這波變革浪潮中，博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家，更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗，以及完善的資安維運託管服務，博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力，在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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