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%。

Data-center.jpg
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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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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