台灣數位化程度只跟印度相當,為何反是Dell、HPE的機會?
台灣數位化程度只跟印度相當,為何反是Dell、HPE的機會?

全球兩大伺服器巨頭戴爾(Dell)和慧與(HPE)同聲看好企業數位化轉型帶來的需求,根據IDC調查,台灣在亞太市場各國中,數位化轉型速度竟落後中、港、韓,只跟印度同步,亟待加快腳步。

台灣數位化發展快還是慢呢?IDC台灣區研究總監江芳韻表示,全球數位化進度約可以分5種階段,第一至第二階段的企業都在初始期,嘗試評估或以專案方式進行數位化,第三階段發展則是企業已經嘗試把數位化經驗複製到其他單位,第四階段的企業則已經有大規模成功的業務推展成績,第五階段企業則進入成功優化數位轉型。

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IDC台灣區研究總監江芳韻認為台灣數位化程度跟印度比肩。
圖/ 王郁倫攝影

亞太數位化進度,新紐澳三國最快

而根據調查,亞太在2018年數位轉型進步很快,表現最好的前段班國家是「新加坡、紐西蘭跟澳洲」,這些國家有25到30%比例已邁入第四階段,但多數仍在第三階段。

至於第二梯隊前段班是中國、香港跟韓國,介於2到3階段,台灣跟印度是第三梯隊,進度仍在第二階段,處於專案內部推廣數位化狀態,馬來西亞、泰國、菲律賓則仍在第一階段。

看待台灣AI發展腳步,慧與科技董事長王嘉昇表示目前仍在非常初期的資料收集階段。

戴爾台灣總經理廖仁祥表示,企業數位轉型過程中,AI已經不是選項,而是必然的作法,而導入AI也讓企業帶來採購需求。

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戴爾台灣總經理廖仁祥。
圖/ 王郁倫攝影

廖仁祥說,戴爾創辦人Michael Saul Dell曾說,AI是火箭,但數據就是燃料,而今年則更倡議,若「未來5年公司主要的決策資訊不是來自AI的話,極有可能會做出錯誤的決策。」AI重要性日增,而一旦企業轉型數位化,增加投資就成為戴爾跟慧與科技的機會。

也因此本週包括Dell及HPE活動頻頻,HPE發布上半年財報,第2季連續兩季度營收維持兩位數成長,而Dell Technologies Forum 2018以「Make It Real」為主題登場,廖仁祥宣佈,今年首季戴爾在台灣X86伺服器市占率23.9%,外接儲存器37.8%都位居第一,分拆後的惠普科技(HP)則在今(19)日正式發表全新的入門級HP Z工作站系列,預計8月中上市。

幫企業建立AI模型,戴爾首次推出中文技術框架

Dell EMC大中華區企業技術戰略總監許良謀表示,企業思考如何使用AI一般有三階段,首先是資料收集及工具選擇,其次進行模型訓練,最後展開進行推論協助決策,每一個AI階段都需要不同的硬體裝置,戴爾也期望在其中扮演「人工智慧解決方案」角色。

許良謀說,戴爾期望幫不同的AI平台之間搭建橋樑,企業若要自己建立AI模型及推論,有太多框架思考開放不開放,很多不同操作系統跟硬體,企業必須在眾多生態系統選擇一個支派,若要再用其他的框架,必須要一切重來,因為AI發展仍非常初期,仍是新架構,為了幫助客戶,推出第一個中文技術框架「諸葛‧深知」。

許良謀說,若「AI是火箭,資料就是燃料。」當企業要用AI,選擇AI應用是最簡單的作法,只要把AI放在產品中就能升級,現在戴爾有超過180款產品都做在準備。

在FPGA及GPU階段,戴爾也幫晶片商開發「諸葛‧陣圖」平台,讓GPU as a Service變成虛擬化資源池。最後,戴爾也跟VMware、中國科技大學建立操作系統與硬體的串接,推AI解決方案「諸葛‧孔明橋」讓所有晶片跟操作系統打通連結。

戴爾也用人工智慧中深度學習跟技術學習演算法來預測銷售行為,利用「諸葛‧深知」去做精準銷售的新一代方法,未來戴爾的直銷可以判斷今天打給誰,甚至聊什麼,藉此提高做精準行銷成功率50%。

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DELL看好ADAS帶動自駕車成熟發展,而創造的數據商機將倍增。
圖/ DELL

自駕車中關鍵是先進駕駛輔助系統(ADAS)要優化分析能力,單是一輛車前方的雷達,測試3000小時中,每小時可以收到1TB資料,總計測試週期中會收到4.2PB資料,而清洗過的資料100天內會超過10PB。如此大的資料量,自然會創造企業採購設備需求。

企業數位轉型刻不容緩,只有6%做好準備

廖仁祥說,3年前CEO都在問什麼是數位轉型?但1年前企業已經開始問誰數位轉型做得比較好?顯示企業都需要深度轉型,但這必須有4大要素,包括員工是否夠數位化?能否利用市場不斷出現的新技術提升?其次是技術是否改變服務客戶方法?技術是否改變公司營運方式?最後關鍵問題是不做數位轉型會怎樣?當市場不斷有新對手利用新技術加入競爭,該如何因應?

廖仁祥說,數位轉型是CEO的題目,但也是CIO的思考議題,這是第一次這兩個主管思考如此接近。

但全球IT轉型的成熟度企業評比(以自動化程度/最新技術/IT驅動商業模式這三個面向),廖仁祥說,全世界現在只有6%已經完成企業轉型,但有88%企業仍在第2到3階段,也就是正在演化改變中,而已經數位轉型的企業決策。

GDPR上路帶來高速儲存需求

慧與科技目前跟戴爾在全球伺服器競爭激烈,戴爾今年首季超越HPE拿下伺服器營收龍頭,在企業儲存裝置也居冠,不過慧與本身第2季營收交出亮眼成績,受惠於智慧邊緣業務成長17%,儲存裝置出貨成長24%。

慧與科技HPE董事長王嘉昇
慧與科技HPE董事長王嘉昇。
圖/ HPE

慧與科技董事長王嘉昇表示,美中大戰帶來各國企業更加嚴肅的看待自家IP(智慧財產權)管理,紛紛將研發集中台灣,比方微軟跟Google都設立研發中心,這也讓慧與科技帶來機會,預估今年慧與科技在台業務量將有雙位數百分點成長,也將布局邊緣智慧(IoT)業務,目標幫助客戶打造從裝置端連結到雲的基礎建設環境。

王嘉昇表示,慧與將人工智慧管理技術InfoSight加入儲存裝置中,協助客戶做預測管理,甚至預測壞損狀況,帶動儲存裝置銷售大增。而分析儲存需求為何比伺服器還強烈,慧與主管分析,IOT跟AI的需求帶來大量數據需求,企業也發現深度學習的價值,開始認為所有資料都不能刪除。

慧與主管說,第三關鍵是慧與今年加大儲存裝置產品線規模,且賣到歐洲客戶的業績也大幅增加,這或許跟GDPR上路有關,而主要原因可能在於,法令要求資料的保存分類要更明確,且資料保存期限要更長,加上不同分類資料的保護方式也不同,看客戶資料成長的趨勢。

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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