AI 正在改變每一家企業。最近我與客戶的每一次對話幾乎都傳達同一個訊息：企業競爭力現在取決於你能多快採用 AI。企業面臨的挑戰，無論是成本、主權、硬體或軟體，都將決定誰能領先、誰會落後。
《2026 企業雲端指數》（以下簡稱「ECI 報告」）捕捉到了這一轉變，而其中的數據著實令人震驚。85% 的 IT 主管表示 AI 正在加速他們對容器的採用，而同時有 82% 表示他們的內部基礎架構尚未完全準備好迎接 AI 工作負載。
這種「加速採用」與「準備程度」之間的落差，正是未來競爭力分出高下的關鍵。
這是新的現實：AI 不只是另一種工作負載，它是對整個平台的壓力測試。
硬體發展速度已超過傳統基礎架構的吸收能力
我記得以前硬體決策是一項長期的承諾。你會在 Intel 或 AMD 之間選定標準、挑選好記憶體配置，再向 Dell 或 Lenovo 採購伺服器，並預期它們會按照可預測的生命週期運行。
AI 打破了這個模式。
如今，新的 GPU、加速器、記憶體技術以及伺服器設計推出的速度，往往快到多數組織根本來不及評估。
企業雲端指數的資料強化了這種緊迫感。82% 的 IT 領導者表示他們的本地基礎架構尚未完全準備好支援 AI 工作負載，這個數字在醫療等產業中更是高漲。
今年我幾乎每次與客戶交談時，他們都會問相同的問題：
- 如何在不重新架構整個系統的情況下導入新硬體？
- 如何避免被某個供應商或特定配置綁死？
- 如何確保基礎架構不會拖慢創新？
我的回答始終相同：你需要一個能夠吸收硬體變化的 平台。
如果你選對了基礎平台，就能在產業發生變化時受益於最新技術，而不必每次都重新架構整個環境。這種彈性在基礎層已變得至關重要。
軟體也同樣快速演進——尤其是大型語言模型 (LLM)
硬體並不是唯一在加速的東西。AI 周邊的軟體生態系發展得更快。
我在企業中看到的一個現象是：今天部署的 LLM，六個月後很可能已經不是主要使用的模型。其中許多模型都在容器中執行，即使其他環境仍然是以 VM 為基礎。框架會更新。相依套件會改變。GPU 需求也會變化。
這帶來了一個新的營運挑戰：
如何在導入新的 AI 軟體時，不造成系統碎片化？？
ECI 報告說明了為何這點如此重要。85% 的受訪者認為 AI 正加速其採用容器技術的進程，且 83% 已開始在容器環境中開發新應用程式。原因在於容器能夠封裝 AI 工作負載所需的快速變動軟體相依性。
如果每一個新模型都需要一個具備不同技能的專門團隊，整體環境隨時間推移將會越來越難管理。我常把這稱為「打開 AI 開關」。一旦開啟，你的系統就開始運行一種全新的工作負載類型，而你的平台可能可支援這種轉變，也可能無法支援。
如果你無法掌控資料，就無法掌控 AI
即使你能跟上硬體與軟體，還有第三個不可忽視的面向：資料主權。
客戶想知道：
- 資料存放的位置
- 如何保護資料
- 如何複製資料
- 如何在不同法域之間受到治理
這不僅僅是合規的問題。這關乎信任。這關乎成本的可預測性。也攸關避免「影子 AI」的興起——亦即使用那些不應流出特定邊界的數據所訓練出來的模型。
ECI 報告在這點上說得非常直接：「大多數 IT 高階主管 (87%) 認為，在官方監督之外使用 AI 工具或代理人，會為企業帶來風險。」
而資料主權如今已成為優先事項。80% 的 IT 主管表示，資料主權在基礎架構決策中屬於高度優先或必須納入考量的因素。
我常常這麼說，因為這是真的：
如果你無法掌控資料，就無法掌控 AI。
分散式主權雲架構正逐漸成為未來的方向。它讓組織能將資料保留在本地、落實政策，並在不同環境之間維持一致性。但前提是底層平台在任何地方都能以相同方式運作。
沒有這樣的一致性，主權根本無法達成。
影子 AI 是基礎架構跟不上速度的症狀
ECI 報告最引人注意的發現之一，是影子 AI 的普遍程度。79% 的 IT 主管表示，他們遇過由非 IT 部門員工導入的 AI 應用。
這並不是因為員工魯莽，且事實恰恰相反。這是因為企業希望 AI 的速度，比 IT 能安全交付的速度更快。
部門孤島使情況變得更糟。根據 ECI 報告指出：「82% 的受訪者認為業務部門與 IT 部門之間的部門孤島，使技術計畫難以有效執行。」
當企業不同部門缺乏協調時，企業 AI 的採用就會變得碎片化——風險也隨之增加。
一致且統一的平台能降低這種風險。它能讓團隊在受到治理與授權的框架下創新，而不必繞過 IT。
隱藏的成本：因維護而損失的時間
還有另一個常被忽略的因素。以我個人的估計，企業過去約有 60% 至 80% 的時間花在維護上，包括修補、升級與故障排除。這些時間並沒有用來建立新應用或部署新的 AI 能力。
AI 會讓這種時間成本變得更加昂貴。
每花一小時維護舊有基礎架構，就少一小時可以用於：
- 訓練模型
- 部署新服務
- 整合新硬體
- 更新到最新的 LLM
- 改善資料治理
AI 重視速度。維護則會拖慢速度。
能把時間從維護轉移到創新的組織，將會更快前進。做不到的企業，將會落後。
我們可以得到的結論是：
在我看來，關鍵在於：AI 的發展速度已經超過靜態基礎架構的能力，也超過部門孤島的能力，更超過那些未針對持續變化而設計的架構。
企業競爭力將取決於你能多快做到：
- 採用新硬體
- 整合新的 LLM
- 維持資料主權
- 防止影子 AI
- 在一致且可重複的平台上運行所有工作負載
唯有具備適應力的企業才能領先。而做不到的企業，未來十年都只能忙著追趕。
立即閱讀《2026 Nutanix 企業雲端指數》，瞭解企業 IT 在 AI、容器與資料主權方面的未來趨勢。
背景與研究目標
Nutanix 調查由 Wakefield Research 對 1,600 位 IT 與工程主管進行，最低資歷為經理，對象涵蓋員工人數至少 500 人的公司，涵蓋以下市場：澳洲、巴西、法國、德國、印度、義大利、日本、墨西哥、荷蘭、沙烏地阿拉伯、新加坡、西班牙、英國及美國，並額外抽樣 100 名聯邦美國員工，於 2025 年 11 月 13 日至 11 月 23 日期間，使用電子郵件邀請及線上問卷調查。
任何樣本的結果都會受到抽樣變化的影響。變異的幅度是可衡量的，並受訪談次數及結果百分比的比例影響。在本研究的全球訪談樣本中，在 95% 信賴水準下，調查結果與若對樣本所代表母體中的所有人進行訪談所得結果相比，其誤差不會超過正負 2.38 個百分點；美國樣本為正負 4.9 個百分點，其餘各國為正負 9.8 個百分點。
1 Wakefield Research 為 Nutanix 進行的調查，對象為 1,600 位雲端、IT 與工程主管，評估他們在何處執行應用程式、基礎架構優先順序的轉變，以及驅使他們做出決定的壓力。
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