台灣企業60%是數據新手!看好「即服務」商機,戴爾全球喊推APEX
台灣企業60%是數據新手!看好「即服務」商機,戴爾全球喊推APEX

「數據已經成為企業負擔,而不是機會。」數位轉型是企業面對產業新競爭局態的存活關鍵,但根據戴爾科技集團委託研究機構Forrester Consulting的調查,雖高達73%的台灣企業自命為數據驅動型,但實際上,台灣企業是數據新手比例高達6成(59%),比全球54%更多,顯示多數台灣企業無法處理海量數據,僅10%的企業被定義數據領先者。

收集與分析數據,成企業競爭命脈,台灣企業雖體認「數據是企業的命脈」,但根據調查,只有17%的企業將數據視為資產,並依數據調整營運優先順序,而且台灣企業有更高的比率認為還需要更多數據,但在分析使用數據的速度上落後全球。

戴爾科技集團台灣區總經理廖仁祥表示,企業的數位轉型有5大明確障礙,包括:數據孤島、數據倉儲沒優化,導致可分析度不佳、高儲存成本、過時的IT架構及太多手動流程,無法滿足業務需要。

台灣企業:無法充分運用既有數據,卻還要收集更多

而根據Forrester Consulting的調查顯示,高達90%的台灣雖知道數據重要,但尚未改善數據技術與程序、文化與技能;雖然企業花費大量精力和成本試圖提升自身在未來數據時代的競爭優勢,但目前進展有限,仍有64%的台灣企業尚未接近數位轉型目標。

這項研究針對包括台灣在內,全球超過40個地區、4,036位負責企業數據策略的資深/高階主管,以追蹤全球企業的數據成熟度。

戴爾科技集團
戴爾從硬體起家,但現在也將各式服務雲端化並提供隨需量使用的年約服務。
圖/ 戴爾科技集團

67%台灣受訪者表示,數據蒐集的速度,遠超出分析與使用的速度;同時,卻有78%的受訪企業指出,他們持續需要比目前能力可提供的數據「還要更多」的數據量。兩者之間似乎有些矛盾,存在數據悖論。

另外,大多台灣企業制定的IT策略欠缺擴充性,54%的企業反映,過多且分散的數據湖正導致數據孤島的問題,但仍有半數以上的受訪企業(51%)持續增加對數據湖的投資,這導致高達78%的企業需應付數據孤島的問題,高於全球的60%。

戴爾倡議「即服務」,年約訂閱制使用IT

由於疫情引發新一波數據優先(data-first)、數據無所不在(data-anywhere)的經濟浪潮,60%的受訪企業認為即服務模式能協助企業增加靈活性,60%的企業也看到即服務可讓他們加快並簡化應用程式配置。不過目前只有22%的台灣企業將大多數的應用與基礎架構轉移至即服務(as-a-service)模式。

即服務(as-a-service)是什麼?廖仁祥解釋,也有人稱為「隨需」付費,或訂閱制,但對企業最大的改變,是從本來對數據中心或邊緣地端的投資,轉往雲端,根據Gartner調查顯示,現在企業新的IT投資僅2%用as a service,但預估2023年全球企業有15% IT支出會以as services模式,但因為一場COVID-19後,這個比率上調為43%。

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Gartner表示未來企業IT支出將不會純在地端,而是混和雲運用。
圖/ 阿里巴巴

隨著即服務(as a Service)時代來臨,60%資深決策者認為即服務模式將使公司更靈活;67%的企業則著重其擴充應變能力,以因應不斷變化的數據需求與數據量。廖仁祥表示,因此今年戴爾科技集團也推出APEX即服務方案,以年計費提供企業混和雲IT服務。

責任編輯:蕭閔云

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

數位無限執行長陳文裕.JPG
數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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