聯想（Lenovo）方案服務業務集團（SSG）近日舉行傳媒簡報會，公布 IDC《Realizing ROI from Agentic AI》的報告。聯想方案服務業務集團亞太區執行總監及總經理何一凡（Fan Ho）與大亞太區總監 Debdut Maiti 在會上剖析亞太區企業的 AI 部署策略。報告數據顯示，生成式 AI（GenAI）已不再是單純的「玩具」，而是實實在在的生產力工具，企業每投入 1 美元於相關技術，平均可獲得 3.7 倍的投資回報（ROI）1。這場由「生成」走向「行動」的 AI 轉型，正重塑企業的營運面貌。
何一凡指出，AI 的應用已正式進入「代理式 AI」（Agentic AI）時代。與過往被動回應指令的 AI 助手不同，Agentic AI 具備自主性，能夠設定目標、制定決策並透過感知與行動迴路來執行任務。IDC 報告預測，到 2027 年，全球 2000 強企業中，將有至少 40% 會採用這種具備自主能力的 AI 技術。這不僅是技術升級，更是勞動力結構的改變。報告更指出，在成功實施 Agentic AI 的企業中，生產力平均有望實現翻倍增長。這意味著 AI 將由輔助角色，進化為能夠獨立處理複雜流程的「數碼勞動力」。
基建策略轉向混合模式 數據主權成關鍵考量
隨著企業對 AI 的依賴加深，IT 基礎設施的部署策略亦出現了根本性的轉變。過去幾年，公有雲（Public Cloud）曾是企業數碼轉型的首選，但在 AI 時代，情況變得更為複雜。IDC 的調查發現，49% 的受訪企業表示，未來在專用 AI 基建與公有雲資源的投入增長率將會相若。這反映企業不再單一依賴雲端，而是傾向採用混合架構。何一凡解釋，這種轉變的主因在於「數據」。在 Agentic AI 的運作中，數據不再只是靜態資產，而是驅動決策的核心燃料。
企業開始意識到，要讓 AI 真正理解業務並做出精準決策，必須依賴內部的高質量數據。然而，將敏感數據全數上傳至公有雲，往往涉及合規與私隱風險。因此，混合雲架構成為了最理想的解決方案。這種架構允許企業在本地或邊緣環境處理敏感數據，同時利用雲端進行大規模運算，確保數據主權與安全性。IDC 報告亦預測，全球在 AI 解決方案及服務上的支出，將由 2024 年的 3,150 億美元，激增至 2027 年的 6,690 億美元，顯示企業正不惜工本為這場算力競賽鋪路。
道德規範躍升首要任務 完善治理極重要
雖然 AI 前景亮麗，但落地過程並非一帆風順。IDC 的調查揭示一個現象：在企業制定 AI 策略時，最受關注的並非技術本身，而是「負責任 AI 與道德規範」，高達 43% 的受訪者將其列為首要任務。緊隨其後的是「數據管理」（38%），涉及確保數據的高質量與可存取性。何一凡分析指，這結果反映企業在經歷初期的探索後，開始正視 AI 可能帶來的風險，例如模型偏見或「幻覺」。
企業管理層明白，若缺乏清晰的治理框架，AI 的自主決策可能會帶來意想不到的法律或聲譽危機。因此，建立一套完善的護欄機制，規定 AI Agent 可以存取甚麼數據、能執行甚麼操作，變得至關重要。調查亦顯示，由於構建這類端到端的治理體系極具挑戰性，企業越來越傾向尋求技術合作夥伴的協助。相比起自行摸索，35% 的企業認為選擇合適的 AI 供應商與技術是成功的關鍵。這解釋了為何市場對具備全方位服務能力的供應商需求殷切。
聯想混合 AI 工廠策略 「快速啟動」助企業縮短陣痛期
針對市場對混合架構與數據治理的需求，聯想方案服務業務集團大亞太區總監 Debdut Maiti 介紹聯想的應對方案Hybrid AI Factory。這是一個整合運算基建、數據層、模型工廠及應用平台的綜合體系。Debdut 強調，聯想的策略是「開放」，支援各類開源模型，讓企業不被單一供應商鎖定。針對算力需求激增帶來的散熱挑戰，聯想亦將其 Neptune 液冷技術融入 AI 基建中，以滿足 Agentic AI 對高效能運算的嚴苛要求。
為了協助企業跨越「概念驗證」（POC）的階段，聯想利用自身作為全球製造商的經驗，建立 AI Fast Start 包含超過100個案例的「快速啟動庫」。Debdut 指出，客戶可藉此透過現有的基礎設施，在短短數周內將一個 AI 用例轉化為具備功能的 MVP（最小可行性產品）。
數碼工作場所智能化 Care of One 重塑員工體驗
AI 的影響力不僅局限於後台運作，更直接延伸至員工的日常工作體驗。Debdut 分享聯想的「數碼工作場所解決方案」，其中的核心產品「Care of One」平台，正是 Agentic AI 的最佳應用範例。這個平台利用 AI 分析員工的角色與工作模式，提供超個人化的配置建議。系統不再是僵化地按職級分配電腦，而是根據實際需求，例如為需要處理大量數據的分析師配備高性能工作站，而為流動性高的銷售人員提供輕便筆電。
IDC 報告指出，IT 部門與客戶服務是目前 Agentic AI 應用最廣泛的兩個領域，均有 51% 的企業表示會重點整合。以客戶服務為例，AI Agent 不僅能理解對話上文下理，更能自主調用工具解決問題，例如翻查訂單紀錄並自動生成個人化回覆。Debdut 分享的案例中，一家大型乳製品公司便利用這種技術建立供應鏈控制塔，讓 AI Agent 半自主地預測需求及管理車隊，實現了端到端的供應鏈可視化。
AI 發展，已進入了關鍵的分水嶺。到 2027 年，隨著 Agentic AI 的普及，工作流程將被徹底重塑。企業若想在這場變革中保持競爭力，不能再只滿足於引入一兩個 AI 工具，而必須從基建、數據治理到員工培訓進行全盤規劃。