Gartner~2013年第一季全球PC出貨量近8千萬台，較去年同季銳減11.2%|數位時代 BusinessNext

根據國際研究暨顧問機構Gartner發布的初步統計結果，2013年第一季全球PC出貨量為7,920萬台，較上年同季銳減11.2%。全球PC出貨量亦為自2009年第二季以來首度跌破8千萬台大關。各區域市場的PC出貨量皆呈下滑，其中以歐洲、中東和非洲地區（EMEA）的衰退幅度最大。

Gartner首席分析師北川美佳子（Mikako Kitagawa）表示，「2013年第一季已是全球PC出貨量連續第四季下降。消費者對內容的消費逐漸從PC轉移至其他的連網裝置，像是平板和智慧型手機。即使是在PC普及率仍低的新興市場，PC廠商亦不再期望會出現強勁的出貨成長。」

北川進一步指出，「不同於家用PC市場，占PC出貨量近半的商用PC市場，在PC汰換的帶動下，出貨仍能成長。儘管部份地區已過了PC汰換的高峰期，整體商用PC的需求仍持續增加。」

惠普（HP）和聯想（Lenovo）於2013年第一季繼續纏鬥以競逐全球第一大PC品牌之位（參見表一）。惠普本季處境艱困，其出貨量出現自2003年收購康柏（Compaq）以來的最大降幅。惠普的家用PC業務不振拖累了整體出貨表現，但商用PC業務同樣受到競爭對手的侵蝕。

表一、****2013****年第一季全球****PC****出貨量初步統計（單位：台）

品牌	1Q13 出貨量	1Q13 市占率（%）	1Q12 出貨量	1Q12 市占率（%）	1Q12-1Q13 成長率（%）
惠普	11,687,778	14.8	15,301,906	17.2	-23.6
聯想	11,666,400	14.7	11,652,664	13.1	0.1
戴爾	8,734,892	11.0	9,838,121	11.0	-11.2
宏碁	6,843,184	8.6	9,582,046	10.9	-29.3
華碩	5,360,470	6.8	5,552,329	6.2	-3.5
其他	34,914,286	44.1	37,170,712	41.7	-6.1
總計	79,207,010	100.0	89,197,778	100.0	-11.2

註：此數據包含桌上型PC和行動PC，但不含平板。

資料來源：Gartner（2013年4月）

聯想本季的全球PC出貨量約略與一年前持平。儘管其出貨年增率優於整個業界平均值，卻為聯想自2009年第一季以來的最低成長表現。出貨趨緩主要歸因於對亞太地區的出貨衰退，此一區域占聯想出貨量逾50%。

戴爾本季同樣難熬，除了日本之外的市場的出貨量皆呈下滑。Gartner初步認為，戴爾在日本出貨的成長係出於企業汰換電腦所帶動的穩健需求。戴爾近期關於可能採行槓桿收購的討論影響了出貨表現，因為競爭對手積極搶占商用市場，意欲取代戴爾之地位。

美國於2013年第一季的PC出貨量總計1,420萬台，較上年同季衰退9.6%（參見表二）。同時創下PC出貨量連續六季下滑的紀錄。

北川表示，「雖然整體經濟略見向上之勢，對PC出貨成長毫無激勵之效，意味著經濟復甦對PC市場之影響甚微。與其他成熟市場相似，需安裝作業系統的家用PC在美國市場會持續減少，乃因多數作業系統不會隨PC而被取代，而是會被其他裝置替代或是直接退役。」

在美國市場的前五大PC品牌中，唯有蘋果和聯想於2013年第一季出貨量能呈成長。惠普在美國以24.2%的PC出貨市占率穩居第一大廠的地位；然而，其出貨量卻較上年同季大幅衰退23.3%。

表二、****2013****年第一季美國****PC****供應商出貨量初步統計結果（單位：台）

品牌	1Q13 出貨量	1Q13 市占率（%）	1Q12 出貨量	1Q12 市占率（%）	1Q12-1Q13成長率（%）
惠普	3,447,894	24.2	4,493,572	28.5	-23.3
戴爾	2,956,661	20.8	3,459,925	22.0	-14.5
蘋果	1,650,012	11.6	1,535,951	9.8	7.4
東芝	1,278,883	9.0	1,349,900	8.6	-5.3
聯想	1,265,902	8.9	1,112,582	7.1	13.8
其他	3,623,468	25.5	3,788,927	24.1	-4.4
總計	14,222,820	100.0	15,740,856	100.0	-9.6

註：此數據包含桌上型PC和行動PC，但不含平板。

資料來源：Gartner （2013年 4月）

EMEA地區於2013年第一季的PC出貨量為2,330萬台，較上年同期衰退16%。不但是連續第三季出貨量下滑，且是自Gartner開始追蹤此一區域以來的最大衰退幅度。南歐國家的經濟仍滿佈陰霾，使得這些市場的支出大為降低。與其他地區相仿，消費者的興趣持續轉移至智慧型手機和平板，不再是PC。

在亞太地區，2013年第一季PC出貨量總計2,760萬台，較上年同期減少10.3%。此一市場亦遭遇自Gartner開始追蹤PC出貨量以來的最嚴重衰退。亞太地區的購買者在脆弱的經濟環境下，對於支出更顯審慎。中國和印度的出貨量皆較上年同期下滑。

「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。

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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。

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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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