【記者部落格】雲深不知處~迷途兩年的台灣雲端產業
【記者部落格】雲深不知處~迷途兩年的台灣雲端產業
2012.02.17 | 科技

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雲端、雲端,這兩年來台灣最夯的兩個字,我們有世界獨有的各種雲端產品:雲端伺服器、雲端交換器、雲端資料中心、雲端列印、雲端儲存……只要有心,家家都可以是雲端概念股。業界有個笑話這麼說:天天在雲上飛的華航,最雲端!

兩年前,台灣雲端運算產業聯盟正式成立,電信龍頭、代工大廠紛紛揭竿起義,政府更宣稱五年要投入230億元預算,看起來真的很美好。

一開始,大家押寶「貨櫃式伺服器」以及「雲端作業系統」,研發軟體兼賣硬體,希望整套輸出至海外,但問題來了:要賣給誰?同樣類型產品的競爭對手有微軟、惠普、戴爾、甲骨文……我們的優勢又是甚麼?得到的回答通常是:我們比較便宜。

「如果做同質性的產品,就要做到最大,這不是台灣能做得起來的,」VMware大中華區總裁宋家瑜指出重點。雲端聯盟的貨櫃式伺服器和作業系統是做出來了,但目前對外公布的客戶只有中華電信,是否真的拿到外銷訂單,則沒人知道。正是「只聞樓梯響,不見人下來」。

接下來,戰場轉移到電信業者,中華電信要在板橋打造全亞洲最大的IDC機房提供雲端服務,其他兩大電信業者也陸續跟進。去年Google要在台設資料中心的消息,更是振奮人心。

結果在上周的電信展中,電腦公會理事長兼宏碁董事長王振堂丟出了這麼一句話:「資料中心不等於雲端!」這浪費水電又沒有太高產值。這句話引發的思考是:那甚麼才是雲端?更精確的說,甚麼才是能提升台灣產業競爭力的雲端? 

過去談的貨櫃式伺服器、資料中心,都屬於基礎建設層面,「做基礎建設生意只有一次性(One Time Service),台灣的雲端定位,還是應該在應用層面(SaaS),」本土最大系統整合商、精誠資訊總經理林隆奮說,台灣雲端產業起碼落後美國兩年,「這都是因為商業模式還沒搞清楚」。

過去兩年,台灣的雲端產業還在迷路。

「台灣產官單位只想著要做,卻沒想到要賣給誰,」某位全球軟體大廠大中華區總裁向我分享他的經驗:台灣某單位在開發雲端作業系統時曾和他討論,他問,「你們想賣給誰呢?」「ㄜ,中國吧」「可是中國沒有同類型、價錢更便宜的產品了嗎?」他問,對方回答不出來,「就……先做做看吧」。

台灣現在談的雲端,仍停留在硬體思考:只要賣的便宜,就會有人買單。但在雲端產業完全不是這個遊戲規則,勝出關鍵在於,你提供的服務究竟有沒有打到核心需求。

和硬體、代工比起來,資訊服務業是台灣的弱項,但卻是政府現在該大力扶植的方向,唯有提升資訊服務業的競爭力,才能在未來30年的世界找到台灣的位置。

怎麼做?林隆奮給政府的建議是:我們應該走以色列、芬蘭模式,打造創新經濟區、走向國際。如果政府能將所有預算集中扶植1、2家公司,以台灣的人才和實力,絕對能在國際上發揚光大。

「台灣的問題是每樣都要做,每樣都做一點,然後每樣都做不好,」宋家瑜說。集中資源、火力全開是唯一解,打算砸下230億預算的政府,或許可以好好思考這個方向。否則資源平均分配的結果,或許可以做出20朵雲的示範應用,但結案後就沒了下文,對台灣產業走向國際市場的影響力,仍然沒有幫助。

過去台灣以硬體品牌走向世界,現在是否應該思考,我們能不能生產出邁向國際的雲端品牌?如果傾國之力,我們能不能打造出台灣的Salseforce.com、台灣的Amazon?

在此之前,要先打破一個思維:我們真的不需要很多朵雲,我們只需要一朵雲,一朵能夠走向世界的雲,替台灣的未來30年立下嶄新方向。

 

 

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「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。

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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%。

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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。

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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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