趨勢觀察／智慧資料架構 助 AI 商業化

「資料」正是決定AI能否從概念驗證走向實質商業效益的重要關鍵。（圖由AI生成）

近年來，AI相關的討論已從實驗邁向落地；儘管企業普遍期待生成式AI與代理式AI能帶來變革，但真正能將其有效導入日常營運的案例仍是少數。

在企業的雄心與專案落地之間，始終存在一道關鍵落差；而「資料」正是決定AI能否從概念驗證走向實質商業效益的重要關鍵。

根據SS&C Blue Prism 12025年初發布的全球調查顯示，將近一半（44%）的組織仍缺乏穩定可靠的系統來有效支撐資料的調度。唯有能妥善建構、維護、統一併治理資料的企業，才能在根本上成功且有規模的去推動AI應用的實現；欠缺此核心能力，將難以穩定支撐大規模的AI功能與工作負載。

三大轉變 縮小實務落差

爲了縮小企圖心與實務間的落差，並充分發揮AI潛力，企業必須聚焦三大關鍵轉變：

1.AI正從試驗邁向生產：智慧型資料基礎架構是關鍵推手

AI決勝的關鍵，不在於誰的模型最大、資料最多，而是取決於誰擁有最高度統一、具備治理架構且可有效存取的資料。在亞太市場，許多企業的思維正從被動式的資料儲存，轉向更主動、更具策略性的資料管理；這也迫使企業重新檢視現有資料基礎架構的佈局。「智慧型資料基礎架構」即是能協助企業透過自動化的資料整理、向量化及存取，來支撐這項轉變，讓企業的AI專案得以在規模化的情境下完成訓練、調校與部署。

多數AI專案之所以石沉大海，並非因爲模型太弱，而是資料的地基不穩；因此，下一個能夠成功創造價值的AI案例，將會是從「解決資料難題」開始。

2.代理式AI走出話題熱潮，創造實質成果

下一波AI的發展，將不再只聚焦於內容生成，而是轉向能夠自主行動與學習的系統。IDC研究指出，70%的亞太區企業預期代理式AI將在未來18個月內顛覆現有商業模式；IDC也預測，2026年會是臺灣代理式AI開始快速崛起的一年，到2029年將佔整體AI支出的17%，成爲推動新一波企業轉型的關鍵力量。而這類系統要順利運作，關鍵就在於是否能在混合雲環境中，針對受治理的企業資料來能進行快速且可靠的存取。

善用技術 確保彈性效率

統一的資料模型、AI應用程式整合，以及NetApp AI Data Engine的資料引擎技術，將能協助企業在地端與雲端環境全面推進這波發展，並可以支援整合超大規模公有云（Hyperscalers）、主權雲（Sovereign clouds）及新興雲服務商（Neoclouds）。能讓效能與容量獨立擴展的架構設計，將會是實現代理式AI的基石，並能確保不同AI環境中的彈性與效率。

3.整合式混合多雲資料，讓AI可隨處運行

AI的未來，不在於選擇哪一個雲平臺，而是在於資料是否能在不同雲端環境間被有效整合。企業若能在混合式的多雲環境中整合並治理資料，便能靈活的讓AI在最合適的場域中運行，並充分運用三大公有云所提供的原生模型整合能力。在亞太地區這樣多元且高度分散的市場環境中，能在不同法規與國別環境下運行AI的能力是極爲重要的；因其不僅能協助降低營運成本，更能避免重複建置系統與資料管道，以從容應對跨境合規的挑戰。而所謂的「智慧型資料基礎架構」，能協助企業讓這種「AI隨資料而行（AI-at-the-data）」的模式確實落地，降低延遲、強化合規性，並加速成果展現。

放眼2026年，真正的競爭優勢將不再來自更大或更復雜的模型，而是來自更優質的資料。唯有能一致化治理資料並將基礎架構現代化的企業，才能安全、有效地在任何雲端，針對各類型的工作負載來擴展AI規模。建立一套適合AI運作的智慧型資料基礎架構，將是決定企業只是停留在話題與想像中，還是真正推動實質變革的關鍵分水嶺。