執行摘要
資料驅動營運與 AI 工作負載正在興起，正促使企業重新思考其基礎架構現代化策略。
在確保資訊安全並提升可攜性的壓力下，越來越多企業採用容器來執行具 AI 功能的應用程式。根據 Wakefield Research 代表 Nutanix 對 1,600 名雲端、IT 與工程高階主管所進行的調查，展望未來三年，絕大多數 (87%) 受訪主管預期其組織內的應用程式容器化程度將持續提升。參與本次調查的受訪者，皆為員工數至少 500 人的企業中、職級至少為經理以上的主管，分布於以下 14 個市場：澳洲、巴西、法國、德國、印度、義大利、日本、墨西哥、荷蘭、沙烏地阿拉伯王國、新加坡、西班牙、英國及美國。
認為 AI 正加速其組織採用容器
容器技術之所以日益普及，在很大程度上歸功於 AI 應用程式的廣泛採用。多數 IT 主管 (85%) 認為 AI 正以顯著方式加速其組織採用容器技術，其中 29% 更表示 AI 在很大程度上推動了容器採用。
組織需要現代化其基礎架構，以確保應用程式與工作負載具備敏捷性、可攜性、主權控制以及成本管理能力。當企業各部門各自獨立推動 AI 計畫、且未與 IT 部門協調時，不僅會增加 IT 的管理難度，也可能導致效率低落與專案延誤。
這些孤島也成為影子 AI 發展的破口。
多數 IT 主管 (87%) 認為，在缺乏正式監督的情況下使用 AI 工具與 AI 代理，將帶來商業風險。
未經授權使用 AI 工具，可能導致敏感的企業資訊與重要智慧財產暴露給外部人員，並可能因未遵守相關法規而引發法律風險。
這份報告探討了 IT 主管在應對 AI 快速升級時面臨的眾多挑戰。
關鍵發現
影子 AI 廣泛存在且大多未受管理。
認為業務單位與 IT 之間的部門孤島，使技術計畫難以有效執行
曾遇到由非 IT 部門員工部署的 AI 應用程式或代理程式
認為在缺乏正式監管下使用 AI 工具與代理，會帶來商業風險
容器正逐漸成為應用程式策略的基礎。
預期其公司應用程式容器化程度將提升
認為 AI 正顯著加速其組織採用容器
正在容器中開發新的應用程式
打造您的 AI 就緒基礎。
Nutanix 調查由Wakefield Research [wakefieldresearch.com]進行。訪問 1,600 位 IT 與工程主管（最低職級為經理），受訪企業員工數至少 500 人。調查涵蓋市場包括：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、英國與美國，並額外抽樣 100 名美國聯邦政府員工。調查於 2025 年 11 月 13 日至 11 月 23 日期間透過電子郵件邀請與線上問卷進行。
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。
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AI 驅動的容器革命
隨著企業為雲端原生架構、分散式資料導向應用程式以及生成式 AI 創新所塑造的未來做好準備，越來越多企業開始採用容器來封裝應用程式的程式碼與函式庫。
這些封裝不僅能提升資訊安全性，也能讓應用程式調整與更新更加靈活。
展望未來三年，絕大多數 (87%) 主管預期其組織的應用程式容器化程度將持續提升。
其中，印度對容器的採用趨勢最為顯著 (97%)；若以產業別來看，金融業最為突出 (89%)。
預期未來三年組織內的應用程式容器化程度將提升
以下哪些因素最可能在未來 12 個月內推動貴組織採用或增加使用容器？
高效能
資料安全性
開發者生產力／上市速度
AI 準備度／AI 能力
跨環境可攜性
資料主權
成本考量
在未來 12 個月內，提升速度、可靠性與可擴展性，是主管採用或增加使用容器的最主要動機，其中 47% 將此列為首要目標。
執行資源密集型 AI 工作負載，需要大量 IT 基礎架構，而許多企業目前仍缺乏這樣的能力。AI 應用快速增加，而且往往同時有多個系統運作。容器可透過將應用程式所需的所有元件封裝為獨立單元，並搭配 Kubernetes 等協調工具來降低部署時間與成本。
多數主管 (85%) 認為 AI 正顯著加速其組織採用容器，其中 29% 認為這種加速程度非常明顯。
AI 在多大程度上加速了貴組織採用容器？
在很高的比例中，
在中等、適量程度上
在某種程度上
這一趨勢在金融業與公共部門最為明顯，其中 39% 與 38% 的受訪者表示 AI 在很大程度上加速了容器採用；相較之下，醫療產業的比例為 25%。在預期未來三年將部署五個以上 AI 應用程式的企業中，加速趨勢同樣顯著（36%）。
簡而言之，IT 需要管理的 AI 應用程式越多，對容器的需求也就越高。要執行 AI 模型或進行模型訓練，企業需要各種相依套件與軟體工具。大量軟體套件必須被妥善協調與配置。透過容器化，企業便能在任何環境中可靠地複製這些基礎架構，確保一致性與可攜性。
目前 71% 的組織是在虛擬機 (VM) 中的傳統應用程式與 VM 上容器化的現代應用程式的混合環境中執行 AI 應用程式；另有 14% 的組織直接在裸機伺服器上執行 AI 應用程式。
隨著 AI 能力推動容器採用，83% 的組織正在以容器作為平台來開發新的應用程式。
在考量貴組織使用容器的方式時，以下哪一項最能描述目前的做法？
主要在容器中開發新應用程式
兩者並行
主要將既有應用程式容器化
部分受訪組織正在容器中開發新的應用程式，而這一趨勢主要受到 AI 賦能與容器技術採用的推動。
AI 推動力
部署 AI 應用程式的決策往往來自企業高層，但對支援這些應用程式所需的基礎架構卻未必有充分規劃。
儘管 IT 主管可能希望將 AI 應用程式移回本地部署以取得更高控制權，但在短期內，容器化應用程式的部署模式預期不會有太大變化。
展望三年後，59% 的受訪者預期其組織將運行五個以上 AI 應用程式，其中 23% 預計將超過 10 個。他們預期未來三年將採用、但目前尚未使用的 AI 應用或能力包括：生成式 AI (58%)、代理式 AI 或自主代理 (56%)、以及聊天機器人或對話式 AI (49%)。
組織決定 AI 應用程式部署位置時，會影響資料安全與可擴展性。多數企業 (65%) 將 AI 應用程式運行於託管服務供應商平台，例如由第三方廠商託管或管理容器基礎架構。這也顯示 AI 應用程式通常是預設採用混合架構。企業需要在雲端、本地與邊緣環境之間維持一致的部署能力。
以下哪些 AI 應用程式或能力，是貴組織目前尚未使用、但預期在未來三年內會採用？
生成式 AI
代理式 AI 或自主代理
聊天機器人或對話式 AI
預測分析／機器學習模型
電腦視覺
在本地部署 AI 應用程式可以提升資料安全與隱私保護，也有助於符合法規要求、強化效能控制並提升客製化能力。然而，若企業需要在本地部署 AI 工作負載，82% 的受訪者認為其現有基礎架構尚未完全準備好支援。在醫療產業中，這一比例更高 (88%)。
未來三年內，54% 的企業預期其容器化應用程式將運行於本地或私有雲（目前為 52%）。同時 60% 的企業預期三年後仍會透過託管服務供應商運行容器化應用程式（目前為 57%）。
報告指出，多數組織的本地基礎架構尚未完全準備好支援 AI 工作負載
專題：代理式 AI 即將到來
利用 AI 的自主軟體系統可作為多功能的數位助理，並能隨時間持續學習與適應。這將為組織帶來巨大的潛力。
多數 IT 主管 (61%) 預期 AI 代理將成為企業業務策略的一部分，用於提升客戶或員工體驗。
多數受訪者 (58%) 也預期 AI 代理將提升生產力與效率。
但也有一些人認為 AI 代理能發揮更深層、成為對於轉型更具影響力的角色。超過一半的 IT 主管 (57%) 認為 AI 代理有潛力創造新的產品、服務或營收來源。
AI 代理目前或未來可能以哪些方式納入貴組織的業務策略？
提升顧客或員工體驗
提高生產力／效率
創造新的產品、服務或營收來源
轉型企業營運模式與流程
促進更快速的決策
焦點：資料主權的重要性
對於需要在遵循當地法規的同時，做出基礎架構決策的 IT 專業人士而言，資料保護至關重要。對多數受訪者 (80%) 來說，在制定基礎架構決策時，資料主權是高度優先甚至是必要條件。
雖然與將資料儲存在公有雲相比，在本地儲存資料能提供更多應用程式控制權，但對某些組織而言，成本可能過高且不太實際。因此許多企業選擇採用混合架構。
幾乎相同比例的企業在本地或私有雲(52%) 與公有雲 (53%) 上運行其容器化應用程式。
為什麼貴組織認為需要在單一國家（例如本國）內運行基礎架構，無論是本地部署或透過當地雲端區域？
安全或資料保護考量
法規/合規要求
客戶或利益相關者的期待
效能／延遲因素
符合組織或國家政策
管控與治理
通常，合規義務促使組織將資料實體保留在收集資料的國家內。 超過一半(57%)的組織認為有必要在單一國家內（即國內）運行其基礎架構，無論是本地或透過當地雲區域，主要是安全或資料保護的考量。
在決定容器化應用程式部署位置時，符合法規與資料保護標準往往是最重要的考量因素。近三分之一 (28%) 在容器中執行 AI 應用程式的組織將此視為主要決策因素。雖然將更多基礎架構遷移到本地有助於滿足資料主權需求，但 AI 的快速發展使這種轉變對許多企業而言變得更加困難。
在制定基礎架構決策時，將資料主權視為高度優先事項
AI 發展歷程中的障礙
IT 專業人員正努力掌控企業內 AI 應用程式的導入方式，同時也面臨部門孤島的問題。這些障礙使應用程式的部署與支援更加困難。
IT 主管遇到由非 IT 部門員工導入 AI 應用程式或 AI 代理程式
多數 IT 主管 (79%) 表示，他們曾遇到由非 IT 部門員工導入 AI 應用程式或 AI 代理。這代表許多 AI 解決方案是由個別員工自行引入企業，而不是由企業正式主導與批准，顯示員工對 AI 的使用需求相當強烈。
認為在缺乏正式監督的情況下使用 AI 會帶來商業風險
未經授權使用 AI 工具可能會使敏感的企業資訊與重要智慧財產暴露給外部人員，並可能因未遵守法規而產生法律風險。
絕大多數 IT 主管 (82%) 認為，業務部門與 IT 之間的部門孤島造成了阻礙。
當企業各部門彼此孤立運作時，影子 AI 更容易擴散。絕大多數 IT 主管 (82%) 認為，業務部門與 IT 之間的孤島會影響組織整體績效，以及有效推動技術計畫的能力。當企業不同部門之間缺乏溝通時，就更需要建立能支援創新的未來型 IT 基礎架構。
關鍵收穫
雙重現實
AI 應用程式通常以雲端原生容器與混合架構為預設部署模式。
混合架構
AI 應用程式不僅需要新的硬體，也需要新的軟體，以滿足混合架構在效能、治理、多租戶與多服務方面的需求。
重新思考基礎設施
AI 應用程式需要大量資料，因此企業必須重新思考其資料基礎架構，以提升效能與治理能力。
總結
AI 正以驚人的速度被導入各種工作流程中。
在這樣的背景下，面對資料需求快速成長的壓力，企業高階主管正尋找能夠安全且快速提供資料的最佳方式。企業因此轉向使用容器，將應用程式程式碼與函式庫打包，以利標準化與自動化，進而改善資料管理。然而，部門孤島會阻礙部門間協作，也促使員工運用影子 AI。這類影子 AI 將可能帶來商業風險。
在 AI 時代，IT 專業人員必須同時完成兩項任務：一方面達成業務目標，另一方面保護智慧財產與個人資料。AI 的快速普及使企業需要在生產環境中大規模運行容器，並具備相應的基礎架構支援。無論是在本地部署或雲端環境中，容器都能讓 AI 的部署更加安全且可控。
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