AI時代，算力不再是雲端全拿

企業從「算力軍備競賽」轉向「算力經濟學」，AI該放在雲端還是地端、如何兼顧成本與效率才是關鍵。AI地端設備廠慧與科技（HPE），如何抓住雲端和地端的混合商機？

文—林以璿　攝影—王建棟

二○二六年，AI代理（AI Agent）被視為企業AI落地的重要方向，企業也開始從「算力軍備競賽」轉向「算力經濟學」，思考如何極大化AI投資報酬率。

「企業不再只是問AI好不好玩，」慧與科技（HPE）台灣數位科技服務事業處總經理劉士毅指出，企業關注點不再只是模型規模，而是更務實的算力配置。

Digitimes資深分析師蕭聖倫指出，多數企業因建置門檻高、缺乏軟體人才，過去只能仰賴雲端服務供應商（CSP）的算力資源。但隨著AI應用走向大規模部署，長期使用雲端運算的成本壓力逐漸浮現。

另一方面，企業對資料主權的重視，將部份算力從雲端帶回地端，正成為優化AI成本的重要策略，也為基礎設施供應商帶來新的市場機會。

以企業伺服器與資料中心設備見長的慧與，長年在企業IT基礎架構市場佔有一席之地，尤其在企業自建資料中心與私有雲設備領域具有深厚基礎。·在今年第一季財報中， 慧與營收達九十三億美元、年增一八%，主要動能來自資料中心與網路相關業務。企業為因應AI應用擴大後對資料傳輸與混合雲架構的需求，開始加大地端基礎設施採購，也帶動慧與業務成長。

補齊AI資料中心關鍵拼圖

為抓住AI基礎設施升級潮，慧與也調整產品版圖。去年完成對網路設備大廠Juniper Networks的收購，被視為佈局AI與混合雲市場的重要一步。

Juniper長期專注於企業與資料中心網路技術，包括高速交換器、路由器與AI驅動的網路管理平台。對慧與而言，這項收購補上過去在資料中心網路與AI資料流管理上的關鍵拼圖。

在AI時代，算力不再只取決於GPU數量，資料能否在GPU、儲存與雲端之間高速流動，同樣決定整體效率。若資料中心網路效率不足， 即使擁有大量GPU，也難以完全發揮效能。

透過整合Juniper網路技術與慧與既有伺服器、儲存與混合雲服務，慧與打造資料中心到雲端、再到企業本地環境的完整AI基礎架構。Juniper的高速交換器與AI網路管理技術，也補強慧與過去在資料中心網路層的能力。

投資銀行高盛指出，併購Juniper後，慧與不僅能強化企業網路市場佈局，也有機會在資料中心網路領域提升競爭力。最新一季財報也顯示，負責伺服器網路串聯的網路事業群營收年增一五二%。

這項佈局，也呼應企業在AI部署時面臨的另一個問題：雲與地之間如何取得平衡。

「在雲端做試驗很方便，」劉士毅觀察，公有雲提供完整模型工具與算力資源，企業幾乎只要「點一點」就能啟動專案。


▲隨著AI代理大量部署，企業開始思考資料要放雲端還是地端。

雲地之間，企業撞上雙重牆

但當AI應用進入大規模部署後，Token計價成本開始快速累積。業界估算，目前企業若長期在公有雲進行推論，費用可能比自建基礎設施高出六到十倍。

此外，「資料重力」（Data Gravity）也是關鍵因素。資料所在之處，運算往往也必須在那裡進行，否則資料傳輸帶來的延遲與系統複雜度，將拖慢AI應用反應速度。

然而地端自建也並非易事。一套AI基礎設施動輒上千萬元，在台灣除了台積電等大型企業，多數公司難以負擔投資與軟體人才缺口。放在雲端太貴、全部放在地端也不易，企業的AI佈局逐漸不再是單選題。

慧與執行長奈利（Antonio Neri）在今年世界經濟論壇上預測，未來企業AI系統將不再集中於單一雲端，而是由公有雲、私有雲與本地資料中心組成的分散式架構。

在這樣的架構下，算力、資料與網路協同運作，將變得更加重要，也讓能同時提供伺服器、儲存、網路與混合雲服務的基礎設施廠商， 在企業導入各種AI代理的浪潮中佔領關鍵位置。

…本文摘錄自 天下雜誌 2026/3月 第844期