借力IBM,廣達布局企業雲端攻勢再起
借力IBM,廣達布局企業雲端攻勢再起
2018.07.24 | IBM

「CSP(雲端服務供應商)上去快,下來也快;企業市場上去慢,但不容易下來。」廣達資深副總經理暨雲達總經理楊麒令過去十多年來帶領廣達雲端事業部門一個個打進微軟、Facebook等國際大型雲端服務商資料中心,但心裡也一直沒有忘記企業市場。而現在,他們期望IBM可以成為廣達旗下雲端品牌雲達(QCT)切入企業雲端的服務後盾和銷售出海口。

企業市場成長慢,但可以讓廣達雲端走得更遠、更穩

手握全球幾大雲端資料中心訂單,廣達過去幾年雲端業績節節高升,今年成長也持續樂觀,為什麼要執著於遲遲做不出成績的企業市場?一方面如同文章開頭所說,楊麒令認為大型雲端服務商因為需求量大,一旦成功接單,業績經常也可以跟著快速向上衝,但另一方面,當雲端服務商策略調整時,下滑速度也可能是很快的。相對地,他認為企業市場雖然一開始比較難打入,且個別公司的規模相對小,成長速度慢,但他看好企業市場的成長是可以一步一步往上疊加的。

除此之外,過去幾年有愈來愈多對手加入競逐大型雲端資料中心市場這塊大餅,可以想見未來利潤也將愈殺愈薄,相對地企業市場除了有進入門檻,也可以有更多創造加值的空間,帶來更好的毛利率。因此,如果廣達能在大型和中型雲端服務商之外,再拿下企業客戶,前進的腳步也將可以比對手踩得更穩。

廣達雲達楊麒令
廣達資深副總經理暨雲達總經理楊麒令認為,企業市場的成長或許緩慢,但是是可以一步一步累加上去的。
圖/ 何佩珊/攝

但為什麼廣達說要做企業市場應該已經不下5年時間,至今企業市場對廣達雲端的貢獻卻還是「幾乎等於零」。

企業市場久攻不下,IBM可能會是解藥

一來,楊麒令認為一般企業相較於Google、Facebook這些大型雲端服務商對技術變革的採用速度本來就比較慢;二者他也不否認廣達過去一路以來其實都還在不斷摸索,坦言對企業市場仍有許多不足,如服務力就是最直接的挑戰。

畢竟,世界上的大型雲端服務商就只有那幾家,就算廣達為每一家客戶派上20個人力,或許最多就只要100人。相比之下,企業客戶的規模小,又散布在世界各地,如果以1,000家企業客戶,每個客戶需要2個人來計算,那就是2000名人力,對廣達將是沉重負擔。

而且這個情況同時還會衍生出來的一個問題是,因為企業客戶不只地理位置分散,經營的領域也各不相同,廣達很難快速理解不同客戶的不同需求。

但這個缺口目前看來似乎已經找到了解答,就是與IBM合作。IBM在企業市場深耕已久,對金融、製造、流通業等多個領域都有涉獵,並且在全球設有57個客戶服務中心,部屬逾20,000名IT專家,可以提供7X24小時的服務,等於補足了廣達的痛點。

廣達方面表示,雙方第一階段將會先從中國、美國、德國、澳洲、新加坡、香港、台灣這幾個地區的客戶先開始提供服務,接下來則是會進一步拓展到全球。

不只要借助IBM的服務力,也要成為出海口

而除了為廣達的全球企業客戶提供服務,IBM在這次合作中,同時也將扮演全球系統整合商的角色,協助銷售廣達的企業雲端解決方案,成為雲達的出海口。這部分的合作預計會先從中國市場做起,之後再複製到其他市場。

廣達方面想特別強調的是,他們不希望雲達最終只是IBM底下眾多銷售的IT品牌之一,而是希望可以結合IBM對各產業企業客戶需求的深入了解,用最快速度提供符合企業各種特殊應用場景的加值解決方案,如客製化私有雲、機器人流程自動化應用等。

事實上,廣達方面相信,正是因為他們過去有大量雲端資料中心解決方案的經驗,能夠透過模組化的方式快速組合出各種服務,減少IBM每個專案推展所需要的時間,進而節省成本,才能促成這次合作。楊麒令表示,過去需要花半年時間的專案,未來希望可以縮短到一個月。

廣達QCT
廣達發展雲端業務的目標一直都不想只是做硬體,而是想要提供軟硬體整合的資料中心解決方案。
圖/ 何佩珊/攝影

理論上可行,廣達對企業市場有耐心

雲達科技事業開發處處長蔡琮裕表示,目前可以公開的還只是雙方合作的一小部分,預計未來還會有更全面的合作布局。

而這次雲達和IBM的合作案聽起來雖大有可為,楊麒令卻也坦白說:「講到現在都是理論。」這次透過和IBM的合作究竟可以帶動廣達雲端多少業績成長,他直言現階段還無法給出具體答案。

但他同時想提出來的是,過去外界曾經不看好廣達能夠在雲端資料中心市場與HP、戴爾(Dell)等既有大玩家對抗,還有當年廣達開始談雲端後,也不是立即就看到成績,真正發酵大概是3、4年後。而他相信現在在企業雲端市場的狀況對廣達來說也是一樣的,除了信心和野心,他們也有耐心。

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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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