Cisco 最新《AI 準備度指數》調查揭示，全球僅 13% AI 就緒領導企業（Pacesetters）透過差異化的架構決策，成功將 AI 部署轉化為實際商業價值，其中 97% 已實現具規模的投資回報。這項針對 26 個行業、超過 8,000 名資深 IT 與業務領導者的全球調查顯示，領導者在電力架構、網絡基礎、持續改善及安全設計 4 大面向展現前瞻思維。然而調查同時警示，81% 香港企業因缺乏架構遠見正累積「AI 架構債務」，這些技術缺口將演變成創新與競爭力的瓶頸。這項調查除了剖析領導企業的致勝策略，也揭示了香港企業面臨的迫切挑戰。
領先企業的四倍效能優勢
Cisco 調查證實，AI 就緒度與商業成效存在直接關聯，領導企業在財務表現和生產力提升方面的成效是同業的 4 倍。這些領導者並非投入更高成本，而是在架構層面提早部署，在工作負載需求逼近前、瓶頸浮現前及安全演變成迫切需求前便已做好準備。Cisco 亞太、日本及大中華區雲和 AI 基礎設施業務總經理 Simon Miceli 指出，領導者建立以網絡為核心的架構、優先強化電力架構、持續改善並從一開始便將安全納入考量。相較之下香港僅 2% 企業達到完全 AI 就緒狀態，屬全球最低。這種準備度差距反映在實際部署能力上，領導企業將 AI 試點項目推進至生產環境的可能性是其他企業的 4 倍，而且看到可衡量價值的機率也高出 40%。
電力架構成為隱形競爭戰場
近半數香港受訪企業預期，未來 3 至 5 年 AI 工作負載將增加超過 50%，其中 29% 計劃於未來 12 個月內擴建數據中心。然而電力架構建設通常需時 18 至 36 個月，這個時間落差正在形成嚴重的基礎設施瓶頸。全球 96% 領導企業已建立專用架構以改善電力消耗，香港整體企業僅 24% 做到同樣部署，76% 缺乏足夠的電力架構支撐。這個問題在亞太地區普遍存在，台灣也僅 39% 企業建置專用電力架構，而 61% 台灣企業缺乏足夠電力支撐。根據業界估算，單一伺服器機櫃的功耗密度正從現行 10kW 快速攀升，預計 2030 年將達到 1MW 等級。生成式 AI 訓練產生的功耗波動劇烈，極端情況下單一數據中心的總功耗可在短時間內波動數十兆瓦。美國數據中心能源使用在 2024 年已佔全國用電量 4%，預計 2030 年將增倍。領導企業採取模組化架構和預製化系統部署策略，透過熱插拔設計支援逐步擴充，有效降低初期建置成本的同時確保未來彈性。
網絡瓶頸比運算更早出現
雖然多數企業聚焦於 GPU 等運算能力，但領導企業更重視網絡架構的戰略價值。調查顯示，81% 全球領導者認為其網絡已達 AI 工作負載的「最佳狀態」，香港整體企業僅 14% 持相同看法。這種差距背後有深層技術原因，當工作負載增倍時網絡往往先於運算成為瓶頸，而在實際運行中重新佈局數據中心並非易事。Microsoft 研究指出，記憶體和網絡瓶頸正日益限制 AI 系統效能，降低 GPU 使用率和整體效率，最終阻礙基礎設施發揮全部潛力。業界分析顯示，55% 受訪組織指出現有網絡的技術瓶頸。即使 400G 連接已成為主流，營運商亦已在測試 800G 和 1.6T 連接，但對於呈指數級增長的模型規模仍顯不足。在整合策略上，領導者整合 AI 與網絡的比例達 79%，高於與雲端整合的 61%。香港企業在網絡和雲端的整合程度分別僅 20% 和 22%，且無明確優先順序。Cisco 正推動高頻寬、低延遲網絡系統創新，從現今 800G 邁向 1.6T，並擴展包含 GPU 技術的運算產品組合。領導者選擇以網絡為基礎構建所有系統，這種架構思維確保了擴展性和穩定性。
部署後改善決定長期價值
AI 模型部署到實際場景雖值得慶賀，但其效能會隨時間逐漸減弱，這令持續改善成為實現真正價值的關鍵。領導企業專注於部署後的持續監控和調整，72% 設有自動化再訓練機制的持續監控系統，遠高於香港地區的 11%。這種能力差距直接轉化為效率優勢，65% 領導者能在一小時內完成模型更新且幾乎無須停機，香港整體企業僅 38% 達到此標準。時間累積效應顯著，改善速度快 3 至 4 倍的企業，每年可運行超過 50 次改善週期，遠超 12 至 15 次的平均水平。IDC 研究顯示，88% 企業已實施或計劃試點決策智能方案，其中領導者超過 70% 已在一個或多個職能部署決策智能。McKinsey 估算，生成式 AI 在 63 個應用場景中每年可創造 2.6 兆至 4.4 兆美元（約港幣 20.28 兆至 34.32 兆元）經濟價值，相當於英國 2021 年全年 GDP 的 1.4 倍。然而這些價值的實現，高度依賴持續改善能力，領導者將部署視為起點而非終點，透過自動化系統確保 AI 模型隨業務需求和數據變化持續演進。
安全架構須內建而非外掛
隨著 71% 香港企業部署自主 AI 代理，安全防護能力的缺口日益明顯，僅 20% 能妥善確保代理安全。相比之下，96% 領導者正部署自主 AI 代理，其中 75% 能有效保障安全。這種差距源於根本性的架構方法差異，領導者從一開始便在架構中融入安全設計而非事後附加，84% 採用端到端加密並進行持續監控，香港整體企業僅 13%。OWASP 將提示注入攻擊列為大型語言模型最大安全風險之一，Gartner 預測到 2029 年，超過半數針對 AI 代理的成功攻擊將利用存取控制問題和提示注入漏洞。2025 年 AI 代理紅隊挑戰賽研究發現，幾乎所有代理在 10 至 100 次查詢內就會出現政策違規行為，且攻擊具有高度可轉移性。安全專家警告，從輔助式 AI 轉向代理式 AI 正創造「自主混亂」局面，OWASP GenAI 安全專案已識別出 15 種代理式 AI 系統特有的威脅向量。AI 執行時期安全需要傳統安全工具尚未發展的能力，包括即時分析情境、意圖和語義含義，在不中斷合法業務運作的前提下，偵測數據外洩和提示注入企圖。領導企業因在架構初期即預先構建安全機制，能讓安全推動創新而非拖慢步伐，這種前瞻性設計在 AI 代理時代變得尤為關鍵。
AI 架構債務的複合風險
被動部署 AI 企業正面臨 AI 架構債務累積的風險，這些技術債務源於妥協決策、延遲升級和資金不足的架構選擇。香港受訪者中已出現早期警號：企業部署 AI 代理的速度遠快於安全防護能力，僅 14% 網絡處於最佳狀態，76% 缺乏足夠電力架構，卻有近半數預計工作負載將增長超過 50%。台灣情況類似，61% 缺乏足夠電力架構，僅 19% 網絡處於最佳狀態。IDC 報告指出，84% 企業承認其基礎設施尚未完全針對 AI 改善，而 99% 企業數據仍未被用於訓練 AI 模型。技能短缺加劇問題，51% 組織缺乏具備 AI 專業知識的網絡工程師和數據中心架構師。Gartner 預測 2025 年全球 IT 支出將達 5.54 兆美元（約港幣 43.21 兆元），較 2024 年增長 10%，其中數據中心系統支出將激增 23.2% 至 4,055 億美元（約港幣 3.16 兆元）。超大規模營運商將佔 2025 年 AI 改善伺服器支出的 70% 以上，達 2,020 億美元（約港幣 1.58 兆元），是傳統伺服器硬件支出的兩倍。然而 Gartner 警告，生成式 AI 正滑向幻滅低谷，反映行政總裁對其期望下降，但支出並未減少。企業今日的架構選擇將決定未來增長潛力，領導企業已取得關鍵優勢，而落後者的債務正在複利累積。
轉型契機與行動建議
Cisco 調查為企業領導者提供清晰的轉型路徑，成功的 AI 策略必須從架構基礎著手，而非僅聚焦應用層面。香港和亞太地區企業應立即評估自身在電力、網絡、改善和安全 4 大支柱的準備度，透過 Cisco AI 準備度評估工具進行系統性檢視。對於預計擴建 AI 運算能力的企業，電力架構規劃刻不容緩，必須在需求浮現前 18 至 36 個月啟動建設。網絡升級應優先於運算擴充，採用軟件定義網絡和先進測試工具改善現有配置，而非僅依賴硬件投資。建立自動化再訓練和持續監控機制，將部署視為改善起點，確保每年運行 50 次以上改善週期。最關鍵的是在架構設計初期即內建端到端加密和持續監控，特別在部署自主 AI 代理時必須同步強化安全能力。IDC 研究顯示，40% 企業視 AI 代理為推進決策智能的關鍵，未來 18 至 24 個月內，超過 25% 預期 AI 代理將做出例行決策。企業應培養或引進具備 AI 專業知識的網絡工程師和架構師，建立跨職能團隊統籌策略、數據、人才、文化和治理。領導企業的成功證明，架構遠見而非預算規模才是實現 AI 價值的決定因素，現在採取行動將避免未來付出更高代價償還技術債務。