根據 McKinsey 2025 年全球 AI 調查顯示，88% 受訪者表示其機構已在至少一個業務職能中定期使用 AI；當中僅約 6% 被定義為「AI 高績效企業」。這成效落差說明 AI 投資的挑戰在於底層資料架構準備程度，而非技術選型。
為了協助企業跨越 AI 轉型的 ROI 鴻溝，Synology 近日於香港舉行媒體交流會，分享 2026 年企業市場策略。團隊代表 Joanne、Andrew 及 Jerry 於會上指出，企業決策者當務之急，是重新審視資料就緒度（Data Readiness）與數碼主權（Digital Sovereignty）兩大戰略核心。
43.8 EB 揭示「資料重力」危機
要理解 AI 導入的真實挑戰，必須先看懂全球資料膨脹速度。Synology 國際商務部門協理 Joanne 於會上表示，Synology 2025 年全年度供應的儲存總量高達 43.8 EB（ExaBytes）。這數字已超越知名雲端服務商 Dropbox 歷年累積提供的總儲存量。
Joanne 指出，資料量的急速擴張在香港市場尤為明顯。過去五年 Synology 在香港商業市場的業績增長達 126%，其中醫療保健產業的增幅更達到 436%。然而企業目前約有 90% 的資料屬於非結構化類型（如 Email、文件、圖片、影音等），假如缺乏有效管理，AI 便難以「消化」其企業價值。
隨著資料體量暴增，「資料重力（Data Gravity）」現象日益明顯。當資料變得越來越「重」且分散，雲端傳輸費、儲存成本及法規限制會導致大規模遷移成本激增。對此 Synology 主張「計算與資料分離」: 利用雲端的彈性算力，同時讓關鍵資料資產留存在企業自主掌控的基礎設施中。
從 SaaS 成本陷阱到本地合規
在 AI 時代數碼主權代表，企業對資料的絕對主導權。Synology 於會上列舉了兩個實務案例，說明奪回主導權的戰略價值：
擺脫 SaaS 成本綁架：
東南亞數所大學過去長期依賴某 SaaS 廠商的教育優惠，當優惠突然終止時，校方被迫面臨龐大的預算壓力與數碼主權風險。轉向 Synology 生產力工具套件後，資料存取與保留期限重新回歸校方自主決定，確保資料不會因平台政策改變而消失。
航空客戶的本地合規需求：
在一家國家級航空公司的案例中，因政府監管要求，所有內部溝通、文件協作及會議記錄均須在本地端環境完成，嚴禁上雲。Synology 為其提供全本地化（On-Premise）的協作系統，在符合嚴苛法規的環境下維持了高效運作。
香港本地實績：蘭桂坊的混合雲轉型
針對香港市場，Synology 代表指出，本地企業常面臨 IT 人力緊缺與高層對 ROI 要求極嚴的挑戰。
以香港知名地標蘭桂坊協會（Lan Kwai Fong Association）為例，該組織聯繫並凝聚超過 100 間區內餐廳、酒吧、會所及零售商。面對龐大的宣傳素材與分佈式資產管理壓力，蘭桂坊部署了混合雲架構：由本地基礎設施提供低延遲的存取穩定性，雲端則負責異地的靈活備份。這項轉型使管理人員能在單一平台管控所有端點資料，整體備份成本節省了 50%。
2026 戰略武器：為關鍵任務與網絡韌性而生
為支援企業的高負載與資安防護需求，Synology 釋出了兩大技術支柱：
PAS 7700 旗艦級全 NVMe 儲存系統：
這是 Synology 首款 Active-Active 雙主動架構的 NVMe 儲存系統，定位於關鍵任務（Mission Critical）工作負載。其最高可達 2,000,000 4K 隨機讀取 IOPS 與每秒 30 GB 的循序傳輸效能，並具備毫秒等級以下的延遲
ActiveProtect Appliance 備份一體機：
面對日益嚴峻的網絡威脅，ActiveProtect 強化了不可變備份（WORM / Immutable）、空氣隔離（Air-gapping）與快速復原能力。對於金融機構及可能被指定為關鍵基礎設施營運者的企業而言，這類技術亦有助回應香港相關網絡韌性監管要求（如自 2026 年 1 月 1 日起生效的相關規範）。
AI 私隱護欄：讓企業安全駕馭生成式 AI
針對決策層最擔心的資料外洩問題，Synology 提出了實務上的安全防護機制：
AI Console 集中管控：
管理員可集中管理第三方 AI API、權限、用量紀錄與去識別化設定，以確保企業內部 AI 應用的可視性。
Data Masking（資料遮罩）：
資料在送往 AI 服務前，系統支援去識別化功能，可預先遮罩姓名、Email、IP、信用卡號及部分地區身份識別資料等敏感資訊。不過，這類去識別化機制仍需配合企業內部治理與審批流程，不能視為完全取代資料分類與權限管理。
結語：從儲存設備到 AI 基礎設施的蛻變
Synology 的戰略藍圖清晰表明：企業儲存的角色已從單純的「資料空間」，升級為「AI 基礎設施」的底層支撐。會中透露，未來路線圖包括支援 GPU 等本地 AI 運算能力，為企業打造更完整的私有 AI 運算環境。
在追求 AI 工具效率的同時，基礎架構是否已經準備好守護並活化最重要的數碼資產，將是企業能否在轉型中勝出的關鍵。
