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Microsoft 投資 300 億美元於英國創建 AI 超級運算中心 配備逾 23,000 個 NVIDIA GPU 超級電腦

Microsoft 宣布將在 2025 至 2028 年間向英國投放 300 億美元(約港幣 2,340 億元),創下該公司在英國史上最大投資紀錄。這項投資包括 150 億美元(約港幣 1,170 億元)資本開支,用作建設配備超過 23,000 個 NVIDIA GPU 的英國最大超級電腦,另外 150 億美元(約港幣 1,170 億元)則用於持續營運。此舉正值美國總統特朗普對英國進行國事訪問,突顯了美英科技夥伴關係的戰略重要性。

 

 

戰略投資背後的商業邏輯

Microsoft 這次投資決策反映了對英國監管環境改善的信心。Microsoft 總裁 Brad Smith 表示,英國商業環境在過去幾年有顯著改善,特別是英國反壟斷監管機構在 2023 年撤回對 Microsoft 收購 Activision Blizzard 的反對後。Smith 強調:「我們能夠進行如此規模的投資,很大程度建基於政府在改革規劃、擴大電力容量和營造更穩定開放監管環境的工作」。

這項投資將直接服務 Barclays、NHS、London Stock Exchange Group、Premier League、Vodafone 等關鍵客戶。Vodafone 已將 Microsoft Copilot 推廣至全球 68,000 名員工,在試用期間每星期生產力提升 4 小時。Barclays 亦正向 100,000 名員工推廣 Copilot,London Stock Exchange Group 的開發人員則利用 GitHub Copilot 和 Windows 365 大幅加速安全應用程式的開發。

Microsoft 在英國擁有多達 6,000 名員工,分佈在多個城市,涵蓋先進研究、AI 模型開發、產品開發、遊戲創作、數據中心營運等業務領域。該公司已協助培訓超過 100 萬人掌握 AI 技能,確保英國勞動力能為未來作好準備。

科技巨頭競爭白熱化的市場格局

在 Microsoft 宣布投資前,Google 母公司 Alphabet 亦承諾在未來兩年向英國投資近 70 億美元(約港幣 546 億元)。這場投資競賽突顯了科技巨頭對英國 AI 市場的激烈爭奪。分析師指出 Microsoft 在 AI 雲端應用方面具有明顯優勢,其案例研究佔有率達 45%,比其 29% 的雲端市場佔有率高出 16 個百分點。

據行業報告顯示,Microsoft 在過去 10 年股價上升超過 400%,主要受 Azure 雲端服務普及、企業經常性收入和數碼轉型趨勢帶動。相比之下 Google 同期升幅約 300%,主要依賴廣告收入增長、YouTube 擴張和雲端服務。專家認為 Microsoft 透過企業服務擁有更明確的變現途徑,在 2025 年的短期前景更為強勁。

OpenAI 行政總裁 Sam Altman 和 NVIDIA 行政總裁黃仁勳,預計將在美國總統特朗普訪英期間出席相關活動,進一步強化美國科技公司對英國市場的承諾。這種高層參與反映了 AI 基建投資的地緣政治重要性。

英國 AI 生態系統的轉型契機

英國政府已承諾在 2030 年前投入 20 億英鎊,建立現代公共運算生態系統,預計到 2030 年英國至少需要 6 GW 的 AI 數據中心容量,是目前的三倍。政府目標是建立核心國家重要設施群,到 2030 年每個設施能夠應付至少 500 MW 的需求,並有至少一個 AI 增長區擴展到 1 GW 以上。

Microsoft 委託的研究顯示,AI 可能在未來 10 年為英國 GDP 貢獻 5,500 億英鎊。該報告根據對超過 1,000 名高級商業決策者的廣泛調查,預測及時投資數碼技術和技能,在未來十年可實現平均 5:1 的社會投資回報率。另一項 Microsoft 研究指出,中小企採用 AI 技術可在未來十年為英國經濟增加 780 億英鎊價值。

英國首相 Keir Starmer 表示:「Microsoft 的里程碑式投資,是對英國在 AI 和尖端技術領域領導地位投下強而有力的信任一票。這項承諾除了加強我們的數碼基建和支援數以千計高技術職位外,亦確保英國在實現變革計劃同時,保持全球創新領先地位」。

這些投資將推動英國成為歐洲最大 AI 基建中心,為本地企業提供世界級運算資源。隨著 AI 需求持續擴張,英國正朝著成為全球 AI 超級大國的目標邁進。未來四年內,這種大規模基建投資將如何重塑英國的競爭優勢,並在全球 AI 競賽中確立其戰略地位?

資料來源:
Microsoft 官方部落格
CNBC
微軟英國
IoT Analytics

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股價暴漲 36% 創 1992 年以來最大漲幅 Oracle AI 雲端狂潮推動 Ellison 登全球首富


股價暴漲 36% 創 1992 年以來最大漲幅 Oracle AI 雲端狂潮推動 Ellison 登全球首富

Oracle 創辦人 Larry Ellison 於 9 月 10 日短暫超越 Tesla 行政總裁 Elon Musk,首度登上全球首富寶座。受惠於 AI 雲端基礎設施需求爆發,Oracle 股價單日飆漲 36%,創下 1992 年以來最大漲幅,Ellison 身價暴增逾 1,000 億美元(約港幣 7,800 億元)至 3,930 億美元(約港幣 3.06 兆元)。

這波股價狂潮源於 Oracle 發布的驚人財報預測:Oracle Cloud Infrastructure (OCI) 營收將從本財年的 180 億美元(約港幣 1,404 億元)成長至 2030 年的 1,440 億美元(約港幣 1.12 兆元),五年間增長近 8 倍。公司同時宣布簽署多份大型合約,其中有傳包括與 OpenAI 的 3000 億美元的 5 年算力採購合約。

AI 基礎設施供需失衡驅動營收預測翻倍

Oracle 行政總裁 Safra Catz 在法說會上透露,公司第一季簽署的合約使「剩餘履約義務」(RPO) 飆升至 4,550 億美元(約港幣 3.55 兆元),較去年同期暴增 359%。這數字代表已簽署但尚未入帳的營收,是衡量公司未來收入的關鍵指標。

Catz 表示:「這是一個令人震驚的季度,Oracle Cloud Infrastructure 的需求持續攀升」。更令市場驚豔的是,公司預測 OCI 營收將從本財年的 180 億美元(約港幣 1,404 億元),逐步成長至 2027 財年的 320 億美元(約港幣 2,496 億元)、2028 財年的 730 億美元(約港幣 5,694 億元)、2029 財年的 1,140 億美元(約港幣 8,892 億元),最終在 2030 財年達到 1,440 億美元(約港幣 1.12 兆元)。

eMarketer 分析師 Jacob Bourne 指出:「企業顯然正在尋求具成本效益的 AI 雲端解決方案,而 Oracle 正戰略性地定位自己以滿足這需求」。Oracle 技術長 Ellison 在財報會議中透露,公司最近收到一筆前所未見的訂單:「我們最近收到一個訂單說,無論在哪裡,我們都要你們所有的容量。這可能在歐洲,可能在亞洲,我們就是要所有的一切。我的意思是,我們從未收到過這樣的訂單」。

戰略聯盟重新定義雲端競爭格局

Oracle 在 AI 雲端基礎設施市場的崛起,很大程度上歸功於其與 OpenAI 等 AI 巨頭的戰略合作。根據最新披露的資訊,OpenAI 與 Oracle 簽署了一份價值 300 億美元(約港幣 2,340 億元)的五年雲端服務合約,這是科技史上最大的商業合約之一。這項被稱為「Stargate」的專案將建設 4.5 吉瓦的數據中心運算能力,相當於兩座胡佛水壩的發電量,足以供應約 400 萬個美國家庭。CloudWars 分析師指出,這份合約每日價值超過 8,220 萬美元(約港幣 6.4 億元),可能成為有史以來最大的商業合約。

Jefferies 分析師 Brent Thill 表示,這些結果支援了「對 AI 日益增長的樂觀情緒」。Oracle 除了與 OpenAI 合作,還與 Musk 的 xAI、Meta 等公司建立了重要夥伴關係,顯示其在 AI 基礎設施生態系統中的核心地位。值得注意的是,Oracle 採用了「多雲」戰略,與 Microsoft Azure、Amazon AWS、Google Cloud 等競爭對手建立合作關係。Ellison 表示,多雲資料庫營收在第一季較去年同期成長 1,529%。這種開放式合作模式讓 Oracle 能夠觸及更廣泛的客戶群,同時避免直接與雲端巨頭正面競爭。

市場專家看好長期成長潛力但警示執行風險

華爾街分析師對 Oracle 的表現給予高度肯定。William Blair 分析師 Sebastien Naji 在客戶報告中指出,Oracle「正在持續轉型至顯著更高的成長水準」,並形容其積壓訂單為「令人震驚」。

然而專家也提醒投資者注意潛在風險。TechCrunch 分析師警告,建設如此規模的數據中心將是一項昂貴挑戰,無論在資金還是能源方面。Oracle 去年資本支出達 212 億美元(約港幣 1,653.6 億元),今年預計將達 250 億美元(約港幣 1,950 億元),兩年合計近 500 億美元(約港幣 3,900 億元)主要用於數據中心建設。Constellation Research 在分析報告中指出:「Oracle 面臨的真正考驗將是執行能力。他們能否建設得足夠快以滿足需求?他們能否在 AWS 和 Azure 投入資源追趕時保持基礎設施優勢?」

雖然 Microsoft 在整體 AI 和生成式 AI 競賽中領先,但 Oracle 在傳統 AI 雲端服務方面展現強勁實力。IoT Analytics 的研究顯示,Microsoft 憑藉與 OpenAI 的密切關係在雲端 GenAI 方面佔據優勢,但隨著多個大型語言模型縮小與 OpenAI 的性能差距,Microsoft 的先發優勢可能逐漸消失。

全球科技首富競賽背後的產業變革

Ellison 財富的暴增除了是個人成就,更反映了 AI 基礎設施成為科技產業新金礦的趨勢。現年 81 歲的 Ellison 持有 Oracle 約 41% 股權,相當於 11.6 億股。隨著股價飆升,他的淨資產一度達到 3,930 億美元(約港幣 3.06 兆元),短暫超越 Musk 的 3,850 億美元(約港幣 3.003 兆元)。這場財富競賽的背後,是兩種不同商業模式的對決。Musk 的財富主要來自 Tesla 和 SpaceX 等創新企業,而 Ellison 則專注於成為 AI 革命的基礎設施提供者。Oracle 的策略被形容為「不是當淘金者,而是賣鏟子和鎬的人」。

彭博億萬富翁指數顯示,目前全球富豪榜前六名依序為:Musk(3,842 億美元,約港幣 2.997 兆元)、Ellison(3,830 億美元,約港幣 2.987 兆元)、Meta 創辦人 Mark Zuckerberg、Amazon 創辦人 Jeff Bezos,以及 Google 創辦人 Larry Page、Sergey Brin。這排名變化反映了 AI 時代下不同科技公司的市場表現。

值得關注的是 Ellison 與特朗普政府關係密切。今年 1 月,他與 OpenAI 行政總裁 Sam Altman、軟銀行政總裁孫正義共同宣布了期望能增強美國 AI 基礎設施的 Stargate 專案。Oracle 也被視為 TikTok 的潛在買家,顯示其在地緣政治敏感技術領域的重要地位。

對企業決策者的啟示與未來趨勢

Oracle 的成功為企業決策者提供了重要啟示:在 AI 浪潮中,基礎設施提供者可能比應用程式開發者獲得更穩定回報。對於正在規劃 AI 戰略的企業而言,選擇合適的雲端基礎設施夥伴將成為關鍵決策因素。展望未來,AI 基礎設施需求預計將持續增長。隨著更多企業採用 AI 技術,對運算能力、數據儲存和網絡頻寬的需求將呈指數級增長。Oracle 能否維持這種增長勢頭,將取決於其執行大規模基礎設施建設的能力。然而投資者和企業決策者也應關注潛在風險:AI 泡沫是否會破裂?Oracle 能否在激烈競爭中保持技術優勢?這些問題的答案將決定這場 AI 基礎設施競賽的最終勝負。

資料來源:
BBC News,CNBC

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Equinix 聯手 Dell、 Schneider 揭香港 AI 數據中心戰略 液冷技術降耗 40% 搶佔亞太先機

Equinix 聯合 Dell Technologies 與 Schneider,於香港 HK1 數據中心成功部署 50 千瓦機櫃式液體冷卻系統,標誌著香港 AI 基礎設施發展的重大突破。這項創新技術直接回應全球數據中心用電需求至 2027 年將激增 50% 的挑戰,為香港在亞太區 AI 競賽中搶佔先機奠定關鍵基礎。這次技術突破具三大核心價值:革命性冷卻效能提升、能源效率改善策略,以及對香港數碼經濟轉型的深遠影響。

液冷技術引領數據中心散熱革命

Equinix HK1 數據中心的液體冷卻技術部署,意味著傳統空氣冷卻系統面臨根本性變革。根據國際能源署 (IEA) 最新報告,全球數據中心能耗預計到 2030 年將有 165% 的驚人增幅,其中冷卻系統佔總耗能 40%。這次採用的直達晶片 (direct-to-chip) 液體冷卻系統,能為每個機櫃提供高達 150 千瓦的冷卻容量,較傳統空氣冷卻系統效能提升 30 倍。

亞太區數據中心協會主席張偉明指出:「液體的導熱能力比空氣高出 3,000 倍,這項技術突破將徹底改變高密度運算的遊戲規則。」中華電力進行的能源審核結果顯示,採用液體冷卻系統後,數據中心的電力使用效率 (PUE) 可從傳統的 1.4-1.5 降至 1.2 或更低,單座數據中心每年可節省超過 2,000 兆瓦時電力,相當於約 500 戶香港家庭的年用電量。

 

三方協作創建AI運算生態圈

這次跨領域合作展現了科技巨擘對香港 AI 市場的戰略重視。Schneider 提供的機櫃式 CDU 冷卻系統,搭配 Dell PowerEdge 伺服器的液冷架構,形成完整的高效能運算解決方案。根據市場研究機構 IDC 預測,亞太區 AI 基礎設施投資將在 2025 年達到 120 億美元(約港幣 936 億元),較 2024 年成長 35%。

Dell Technologies 亞太區數據中心解決方案總監李思華指出:「香港作為亞太區金融科技中心,對 AI 運算的需求正以指數級增長。我們的液冷伺服器技術能夠支援 ChatGPT 等大型語言模型的訓練需求,單台伺服器可處理的 AI 工作負載比傳統系統提升 200%。」麥肯錫最新研究報告顯示,採用先進冷卻技術的數據中心,在 AI 訓練任務中的運算效率可提升 40%,並將伺服器停機時間減少 60%。

可持續發展驅動綠色轉型策略

香港政府於 2021 年發布的《香港氣候行動藍圖 2050》明確訂立碳中和目標,數據中心作為耗能大戶面臨前所未有的減碳壓力。Equinix 的液冷技術部署,正好與政府推動的綠色科技發展策略形成呼應。環境局數據顯示,香港數據中心行業的碳排放量佔全港總量的 2.8%,預計到 2030 年將上升至 4.5%。

香港科技大學可持續發展研究中心主任陳永康教授表示:「液體冷卻技術除了能大幅降低能耗,更為香港實現 2050 年碳中和目標提供技術路徑。」Equinix 在 2024 及 2025 年連續獲得美國 ASHRAE 科技獎、機電工程署優良操作大獎等多項殊榮,證明其在綠色數據中心領域的領導地位。據估算,若香港所有數據中心全面採用液冷技術,每年可減少碳排放量約 150,000 噸,相當於種植 6,500,000 棵樹的減碳效果。

 

搶佔亞太 AI 競賽制高點

隨著人工智能應用在金融服務、智慧城市、醫療科技等領域快速普及,香港正積極鞏固其作為亞太區 AI 創新樞紐的地位。這次液冷技術的成功部署,為香港在區域 AI 競賽中注入關鍵競爭優勢。新加坡、東京等主要競爭對手均在加速 AI 基礎設施建設,香港必須透過技術創新維持領先地位。

創新及科技局最新統計顯示,2024 年香港 AI 相關投資較前年增長 180%,達到 42 億港元。此項液冷技術的商業化應用,將進一步吸引國際 AI 企業選擇香港作為亞太區總部,預計未來三年將為香港創造超過 3,000 個高技術職位,並帶動相關產業鏈產值突破 500 億港元。這項技術突破除了能解決當前 AI 運算的散熱瓶頸,更為香港邁向智慧城市 3.0 奠定堅實基礎。

隨著全球 AI 競賽日趨激烈,香港能否持續保持技術領先優勢?液冷技術的成功部署是否預示著下一波數據中心革命的來臨?

資料來源:Equinix | 國際能源署 | IDC | 麥肯錫 | 創新及科技局

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Microsoft Azure 服務全面恢復 紅海光纜斷裂事件突顯雲端基建脆弱性


Microsoft Azure 服務全面恢復  紅海光纜斷裂事件突顯雲端基建脆弱性

Microsoft 宣布因紅海多條國際海底光纜斷裂導致的 Azure 雲端平台延遲問題已完全解決,服務恢復正常運作。是次事件影響經中東地區、連接亞洲與歐洲約 17% 的全球網絡流量,突顯了全球雲端服務對海底光纜基礎設施的高度依賴性。事件始於 9 月 6 日凌晨 1:45 (美東時間),Microsoft 工程團隊透過流量重新路由和改善配置,在當日傍晚 6:30 成功緩解所有異常狀況。專家警告隨著地緣政治緊張局勢升級,類似基礎設施中斷事件可能更頻繁發生,企業需重新評估雲端服務的連續性策略。

危機應對展現技術實力

Microsoft 在面對這次突發基礎設施危機時,展現了大型雲端服務供應商的應變能力。根據 Microsoft 官方聲明,工程團隊立即啟動應急機制,「持續監控、重新平衡並改善路由,以減少對客戶的影響」。公司透過多樣化容量配置和替代路由選項,將原本經紅海傳輸的數據流量重新導向其他路徑,包括通過中國大陸到歐洲的陸路連接,以及經太平洋到美國再轉至歐洲的海底光纜。這種快速反應能力體現了 Azure 作為全球第二大雲端服務供應商的技術優勢,其在 60 多個地區的基礎設施部署為流量重新路由提供了充足選擇。然而即使成功重新路由,用戶仍面臨比平時更高的網絡延遲,突顯了海底光纜中斷對雲端服務質素的直接衝擊。

專家示警:基礎設施脆弱性日益嚴重

網絡安全專家 Doug Madory 指出,「主要公有雲依賴與一般網絡用戶相同的海底光纜基礎設施,當光纜事故發生時,雲端連接也會受到影響」。這次紅海光纜斷裂事件影響了 SEACOM/TGN-EA、AAE-1 和 EIG 等關鍵系統,這些光纜承載了歐亞之間大部分的數據傳輸。根據 HGC Global Communications 的評估,紅海地區 15 條海底光纜中有 4 條被切斷,影響了 25% 流量,其中約 80% 西向亞洲流量都需要經過這些光纜。網絡分析公司 Recorded Future 的研究顯示,2024 年至 2025 年間全球共發生 44 宗公開報告的光纜損壞事件,其中 31% 原因不明,25% 由錨拖拽造成,16% 源於地震等自然現象。專家特別關注的是,在地緣政治緊張局勢下,關鍵數碼基礎設施可能成為蓄意攻擊目標,進一步威脅全球連接性。

修復挑戰:技術與地緣政治雙重困境

海底光纜修復面臨複雜的技術和政治挑戰。根據 SubTel Forum 數據,海底光纜故障平均修復時間已從 2015 年延長至 2023 年的 40 天,主要原因包括專業修復船隻不足和許可程序複雜化。全球海底光纜修復船隊約有 80 艘專業船舶,但大多數專注於新系統安裝而非緊急修復。紅海地區的修復工作面臨額外挑戰,也門胡塞武裝持續對該區域船隻發動攻擊,使維修與營運工作更加困難。國際海底光纜保護委員會 (ICPC) 估計,每次光纜修復成本在 100 萬至 300 萬美元(約港幣 HK780萬至HK2,340 萬元)之間,需要「配備經高度訓練船員的專業光纜船」,並可能耗時數月完成。這種修復能力與基礎設施擴張速度的不匹配,令未來修復時間可能進一步延長。

產業影響與未來發展趨勢

是次事件對雲端服務產業產生深遠影響,促使各大雲端供應商加速投資基礎設施冗餘和多樣化策略。根據市場分析,雲端停機每分鐘成本可達 5,600 美元(約港幣 HK$43,680),迫使 AWS、Azure 和 Google Cloud 優先考慮地理冗餘、邊緣運算和主權雲解決方案。Microsoft 正擴展其 Azure 主權雲服務,為印度等關鍵市場提供特定區域數據儲存,以降低地緣政治衝擊風險。同時雲端供應商開始投資替代路由,包括印度—中東—歐洲經濟走廊等新興路徑。專家預測隨著數碼基礎設施重要性日益突顯,各國政府將加強對海底光纜的保護措施,印度和阿聯酋等國已將光纜安全視為國家利益。對企業而言,這宗事件突顯了制定全面雲端服務連續性計劃的重要性,包括多雲部署和災難恢復策略。

 

資料來源:
路透社,Newsweek,Moneycontrol

 

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Google Cloud 獲 META 史上最大訂單!100 億美元 6 年合約重塑雲端競爭格局


Google Cloud 獲 META 史上最大訂單!100億美元6年合約重塑雲端競爭格局

Meta 與 Google Cloud 正式簽署 100 億美元(約港幣 780 億元)雲端基礎設施合約,這筆為期 6 年的交易成為 Google Cloud 成立 17 年來規模最大的企業合約。 此項合作協議於 2025 年 8 月下旬正式敲定,Meta 將租賃 Google Cloud 伺服器、儲存及網路資源,專門用於支援其人工智慧算力擴充需求。 這標誌著全球 AI 基礎建設競賽進入白熱化階段,同時也代表 Meta 在雲端策略上的重大轉變,從過去主要依賴 AWS 和 Microsoft Azure,擴展至納入所有三大公有雲服務供應商。

 

戰略合作背景:Meta AI野心推動雲端需求爆炸性增長

Meta 行政總裁 Mark Zuckerberg 今年年初宣布,公司將在 2025 年投入 650 億美元(約港幣 5,070 億元)用於 AI 基礎設施建設,包括建造「覆蓋曼哈頓大部分區域」的巨型資料中心。 這項投資計劃反映了 Meta 對人工智慧發展的雄心壯志,特別是在 Llama 大型語言模型家族、生成式 AI 產品與 AGI(人工通用智慧)研發方面的需求。雖然 Meta 持續投資自有資料中心,但其 AI 項目的快速擴張已超越內部基礎設施的承載能力,必須尋求外部雲端支援。

根據業界分析師觀察,Meta 雲端策略轉變反映出即使是科技巨頭也面臨 AI 基礎設施投資的巨大挑戰。Gartner 研究指出,全球公有雲服務支出預計在 2025 年達到 7,230 億美元(約港幣 5.64 兆元)。 Meta 此前已與 Amazon 和 Microsoft Azure 建立合作關係,如今將 Google Cloud 納入生態系統,展現其多雲策略的完整佈局。這種分散化投資方式有助於風險管控,也能確保在 AI 運算需求激增時獲得足夠資源支援。

Google Cloud市場地位躍升:挑戰 AWS與 Azure雙寡頭格局

Google Cloud 在 2025 年第二季度表現亮眼,營收達到 136 億美元(約港幣 1,060.8 億元),年成長率 32%,遠超過 Alphabet 集團 13.8% 的整體成長率。 更重要的是,該部門營運利潤較去年同期增倍至 28.3 億美元(約港幣 220.74 億元),營運利潤率從 11.3% 大幅提升至 20.7%。 這些數據顯示 Google Cloud 正逐漸實現規模經濟效益,在與市場領導者 AWS 和 Microsoft Azure 的競爭中站穩腳跟。

Google Cloud 行政總裁 Thomas Kurian 在財報電話會議中透露,公司在 2025 年上半年簽署的 10 億美元(約港幣 78 億元)以上大型合約數量,已等於 2024 年全年的總和。 除了 Meta 這筆重大合約外,Google Cloud 今年稍早還成功獲得 OpenAI 的雲端訂單,結束了 Microsoft Azure 自 2019 年以來的獨家合作地位。 加入這些戰略性客戶,除了提升 Google Cloud 市場聲譽,更為其未來增長奠定堅實基礎。公司積壓訂單達 1,060 億美元(約港幣 8,268 億元),較去年同期增長 38%,遠超營收成長速度,預示著未來幾年的強勁增長動能。

 

產業影響:雲端基礎設施軍備競賽加劇

這項合作協議的意義超越單純的商業交易,它反映出 AI 時代雲端基礎設施需求的結構性變化。Meta 財務長 Susan Li 在財報電話會議中表示,公司正「探索與合作夥伴共同開發資料中心的方式」,以因應龐大的資本支出需求。 作為這項策略的一部分,Meta 已批准出售 20 億美元(約港幣 156 億元)的資料中心資產,並計劃與第三方合作開發新設施。

業界專家認為,Meta 與 Google Cloud 的合作標誌著科技巨頭在 AI 基礎設施投資策略上的重要轉變。過去這些公司傾向於完全依靠內部資源進行擴張,但 AI 運算需求的指數級增長迫使它們尋求外部合作夥伴。 這種趨勢推動了雲端服務市場快速發展,也為整個 AI 生態系統的健康競爭創造條件。隨著 OpenAI 的 Stargate 項目宣布未來四年投入 5,000 億美元(約港幣 3.9 兆元),以及各大科技公司紛紛加碼 AI 投資,全球雲端基礎設施軍備競賽預計將持續升溫。

這項 100 億美元(約港幣 780 億元)的合約,除了鞏固 Google Cloud 在企業級市場的地位,更為全球 AI 發展注入新動力。隨著 AI 技術持續演進,雲端服務供應商與 AI 公司之間的戰略合作將成為決定未來科技格局的關鍵因素。對於投資者和企業決策者而言,這項合作協議預示著雲端運算產業將迎來新一輪高速增長期,值得密切關注後續發展。

資料來源:Yahoo FinanceReuters

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OpenAI 史上最大收購案 斥資11億美元收購 Statsig 重塑應用部門


OpenAI 史上最大收購案  斥資11億美元收購 Statsig 重塑應用部門

OpenAI 宣布以 11 億美元(約港幣 85.8 億元)全股票交易收購產品測試平台 Statsig,此為該 ChatGPT 開發商歷來最大規模的收購案。此次交易將 Statsig 行政總裁 Vijaye Raji 納入 OpenAI 應用部門擔任技術長,統率 ChatGPT 及 Codex 開發工程,標誌著 OpenAI 在產品開發和企業市場佈局的重大戰略調整。交易完成後 Statsig 將維持獨立營運並繼續服務現有客戶。本文將深入分析此收購案對 OpenAI 戰略轉型的三大影響:技術能力提升、組織架構重整,以及企業市場競爭力強化。

 

戰略收購背後的技術整合邏輯

OpenAI 此次收購 Statsig 並非單純財務投資,而是基於深度技術整合需求的戰略決策。Statsig 成立於 2021 年,專精於產品實驗、功能管理和產品分析工具,為包括 Microsoft、OpenAI 在內的大型科技公司提供 A/B 測試、功能旗標和即時決策服務。該平台最大優勢在於能直接使用企業雲端資料倉庫進行功能測試結果分析,避免資料外移的安全風險,同時也提供視覺化儀表板和 Metrics Explore 工具,協助企業深度挖掘測試數據模式。

業界專家分析 OpenAI 選擇 Statsig 反映出其對產品開發流程標準化的迫切需求。隨著 ChatGPT 用戶規模突破 2 億,如何在大規模部署中有效測試新功能、管理風險成為關鍵挑戰。前 Meta 工程主管、現任 Statsig 行政總裁 Vijaye Raji 在 Meta 任職 10 年期間,曾主導網上影片、遊戲等應用開發部門,具備大規模消費性產品開發經驗。其技術背景與 OpenAI 當前發展需求高度契合。

 

組織架構革新與人事佈局調整

收購 Statsig 的同時 OpenAI 進行了重大組織架構調整,顯示公司正從研究導向轉向產品化和商業化導向。Vijaye Raji 將擔任應用部門技術長,直接向今年 5 月甫上任的應用部門行政總裁 Fidji Simo 報告。Simo 曾任 Instacart 行政總裁,具備豐富的消費性應用和企業服務經驗,其加入標誌著 OpenAI 對「傳統」企業功能重視程度的提升。

此次人事調整中,原主導 ChatGPT 和 API 開發的 Srinivas Narayanan 轉任 B2B 應用部門技術長,專注企業市場開發;產品長 Kevin Weil 則轉任新設立的 OpenAI for Science 部門,開發能加速科學發現的 AI 平台。這種功能性分工體現 OpenAI 對不同市場區隔的精準定位策略。根據路透社報導 OpenAI 年化營收已達 120 億美元(約港幣 936 億元),預計年底將突破 200 億美元(約港幣 1,560 億元),快速增長的營收規模需要更專業化的組織架構支援。

 

企業級 AI 應用市場的競爭加劇

從更廣泛的市場脈絡觀察 OpenAI 收購 Statsig 反映出企業級 AI 應用市場競爭日趨白熱化。當前 AI 領域主要競爭者包括 Google 的 Gemini、Anthropic 的 Claude,以及 Microsoft 的 Copilot 系列產品,各家廠商均在加速產品迭代和功能改良。在此背景下,擁有成熟的產品測試和功能管理平台成為關鍵競爭優勢。

Statsig 平台的核心價值在於提供統一的產品開發工具鏈,解決現代產品團隊面臨工具分散的問題。該平台年度經常性收入已達 4,000 萬美元(約港幣 3.12 億元),服務客戶包括 Microsoft、Atlassian、Eventbrite 等知名企業。對 OpenAI 而言獲得 Statsig 意味著除了取得成熟的技術平台,更重要是獲得一支經驗豐富的產品開發團隊和既有的企業客戶基礎。

值得注意的是此次收購價格 11 億美元(約港幣 85.8 億元)恰好等於 Statsig 今年 5 月最新融資輪的估值,顯示 OpenAI 並未支付溢價。這反映出 Statsig 投資者對 OpenAI 股票長期增值潛力的信心,同時也體現 OpenAI 在當前 AI 熱潮中的強勢議價能力。

 

前瞻展望:AI 產品化時代的到來

OpenAI 此次收購案象徵著 AI 行業正從技術展示階段邁向大規模商業化應用階段。隨著技術逐漸成熟如何將 AI 能力有效轉化為可規模化的產品和服務成為關鍵課題。Statsig 的產品測試和分析能力將協助 OpenAI 更精準地理解用戶需求,改善產品體驗,加速新功能迭代。

展望未來 OpenAI 在完成組織架構調整後,預期將在企業級 AI 應用市場展現更強競爭力。特別是在 B2B 市場結合 Statsig 的實驗平台和 OpenAI 的 AI 技術,有望創造出更多個人化的企業解決方案。然而如何在快速擴張的同時維持技術創新動能,以及如何處理日益複雜的監管要求,仍將是 OpenAI 面臨的重大挑戰。此收購案完成時間仍需視主管機關審查結果而定,但無疑為 AI 產業的下一階段發展定調。

資料來源:OpenAI官方網站CNBC

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IT 基建企業趨勢

G42 尋求 NVIDIA 以外晶片選擇 與 8 大美國科技巨頭談判運算能力合作


G42 尋求 NVIDIA 以外晶片選擇 與 8 大美國科技巨頭談判運算能力合作

阿拉伯聯合大公國政府支持的 AI 新創 G42 正與美國多家科技巨頭談判,期望進駐「阿聯–美國 AI 園區」成為租戶。同時 G42 計劃將晶片供應來源多元化,正尋求 NVIDIA 以外的晶片製造商,減少對單一供應商依賴。

 

多家美國科技巨頭參與談判

消息人士透露,參與談判的包括 AWS、Google、Meta、Microsoft 與 Elon Musk 旗下 xAI,其中 Google 在運算能力談判中進展最快,但尚未達成任何協議。值得注意的是,Microsoft 已向 G42 投資 15 億美元(約港幣 117 億元),深化雙方在 AI 和雲端服務的合作關係。

除了美國雲端巨頭,G42 也在洽談多家晶片製造商,包含 AMD、G42 持有股份的 Cerebras Systems 以及 Qualcomm,希望為該園區部分運算力提供支援。這項多元化策略反映出全球半導體產業供應鏈面臨的挑戰,美國在全球晶片製造占比已從 1990 年的 37% 降至 2020 年僅 12%。

5 GW 規模園區計劃雄心勃勃

這座 5 GW 規模的阿聯–美國 AI 園區在 5 月美國總統 Trump 訪問阿布達比期間首次對外宣布,計畫成為美國以外最大 AI 基礎設施。園區將專供美國雲端巨頭與獲准服務商使用,由美阿兩國合作制定資源分配與監管。

園區第一階段工程已經敲定:由 OpenAI、阿布達比 MGX、日本軟銀與 Oracle 合作,在當地建設 Stargate(星際之門)資料中心。該設施規模 1 GW,將採用 NVIDIA 最新的 Grace Blackwell GB300 系統,預計 2026 年啟用,僅占 AI 園區整體計劃 20%。不過最新報道顯示,由於國安風險考慮,美國官員尚未確立出口 NVIDIA 先進 AI 晶片的國安條件,協議距離真正定案仍有距離。

與沙烏地阿拉伯展開競爭

G42 行動也被外界視為與沙烏地阿拉伯競爭。沙國主權基金支持的 AI 新創 HUMAIN 計劃到 2030 年建設 1.9 GW,並在 2034 年擴充到 6 GW。HUMAIN 執行長透露,目前沙國既有與在建資料中心已全數售罄。AMD 也與 HUMAIN 宣布合作,投資 100 億美元(約港幣 780 億元)打造 AI 運算基礎設施,計劃在未來 5 年部署總計 500 兆瓦 AI 運算能力。

與沙烏地同時保持與中國科技企業合作不同,阿聯選擇全力押注美國技術,並希望透過 G42 園區,讓美國客戶能向中東與全球南方市場輸出 AI 運算力。

AI 基礎建設需求仍存疑慮

儘管園區計劃雄心勃勃,外界對 AI 基礎建設需求能否持續仍存疑。OpenAI 在 8 月發表 GPT-5 後反應不如預期,加上科技股震盪,令市場對 AI 是否正進入「冷卻期」產生討論。

資料來源:TechOrange

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IT 基建人工智能業界消息

IBM x AMD 世紀聯手:量子運算結合 AI 如何解鎖 1,300 億美元市場新機遇

IBM 與 AMD 正式宣布策略合作,共同開發「量子中心超級運算系統」(Quantum-Centric Supercomputing),這項突破性合作將結合 IBM 在量子運算領域的技術優勢與 AMD 的 CPU、GPU 及 AI 加速器技術,目標是在 2030 年前建立高容錯量子電腦。雙方計劃建立可擴展的開源平台,融合量子運算與高效能運算(HPC)的混合架構,預計將在今年下半年展示整合技術的初步成果。這項合作除了象徵量子運算商業化的重要里程碑,更預示價值 1,300 億美元(約港幣 1.014 兆元)的量子運算市場即將迎來新的發展契機。

「1+1>2」運算革命 解構量子與 AI 混合架構的技術核心

量子中心超級運算架構的核心理念,在於讓量子電腦與基於 CPU、GPU 的高效能運算及 AI 基礎架構同時運行,各自處理同一問題的不同部分。IBM 董事長暨行政總裁 Arvind Krishna 表示:「量子運算將模擬自然世界,並以全新方式呈現數據。透過探索 IBM 量子電腦與 AMD 先進高效能運算技術的結合,我們將建立強大的混合模式,突破傳統運算的限制」。這種混合架構充分發揮了兩種運算典範的優勢:量子電腦擅長模擬原子和分子行為,而傳統超級電腦則能處理大規模資料分析任務。AMD 董事長暨行政總裁蘇姿丰博士補充道:「高效能運算是解決世界最重要挑戰的基礎。隨著我們與 IBM 合作探索高效能運算和量子技術的融合,我們看到了加速發現和創新的巨大機會」。

根據量子運算研究報告顯示,這種混合運算模式能夠解決目前任一技術都無法獨立處理的新類別演算法。專家指出,透過整合 AMD 的 CPU、GPU 和 FPGA 與 IBM 量子系統,將能夠在藥物發現、材料工程和大規模物流最佳化等領域實現前所未有的突破。

為何專家視此次合作為「典範轉移」的關鍵

多位量子運算領域專家對這項合作表示高度肯定。根據外媒《IT Pro》報導,這項合作標誌著量子運算從理論研究向實際應用的重要轉變。Constellation Research 的分析師表示,IBM 和 AMD 的合作將加速量子運算技術的成熟,尤其是在容錯量子運算方面的發展。Forbes 科技專欄作家 Marco Chiappetta 認為,這種混合架構代表了運算領域的典範轉移,「正如我們從 CPU 中心轉向 AI 中心的超級電腦,現在我們正迎來量子中心超級電腦的時代」。

世界經濟論壇在其最新報告中強調,量子中心超級運算正在重塑產業並解鎖過往無法解決的挑戰,從加速藥物發現到先進材料工程,再到減少碳排放,其潛在應用範圍極其廣泛。該組織建議,企業和政策制定者應積極部署這項技術,因為「塑造其應用和市場採用的窗口正在縮小」。

克服整合瓶頸 釋放量子運算的真正潛力

雖然前景看好,量子與高效能運算的整合仍面臨諸多技術挑戰。根據最新的學術研究指出,目前量子處理器(QPU)作為稀缺資源,在與傳統 HPC 系統整合時存在資源分配不均的問題。超導量子處理器的單次任務執行時間約為 10 秒,而基於中性原子的量子系統則可能需要 30 分鐘以上,這種執行時間的差異為混合系統的資源調度帶來挑戰。

然而 IBM 已經通過與日本理化學研究所(RIKEN)的合作,證明了混合系統的可行性。今年 6 月,IBM Quantum System Two 成功與日本超級電腦 Fugaku 實現直接連接,這是 IBM 量子系統首次在美國以外部署。RIKEN 量子 HPC 協作平台部門主任佐藤未來博士表示:「量子系統正從雜訊中等規模量子(NISQ)時代邁向實用階段,隨着量子位元數量增加和保真度提升,這種整合將為科學應用帶來革命性改變」。

AMD 的硬件技術將為容錯量子運算提供必要的即時糾錯能力,這是實現可靠量子運算的關鍵要素。研究團隊計劃運用 IBM 的開源量子運算軟件開發框架 Qiskit,推動新式演算法的開發並建立完整的生態體系。

量子運算商業化競賽與未來戰略佈局

這項合作對量子運算商業化具有重大意義。根據市場分析,量子技術市場預計將達到 1,300 億美元規模,而 IBM 與 AMD 的合作將在這個快速成長的市場中佔據重要地位。兩家公司的股價在合作宣布後均出現上漲,反映了投資者對這項技術融合的信心。

IBM 已經在量子運算領域建立了多項戰略夥伴關係,包括與醫療機構 Cleveland Clinic、西班牙巴斯克省政府及 Lockheed Martin 的合作,使用混合量子及古典運算進行科學研究。AMD 則憑藉其在 Frontier 和 El Capitan 等世界頂級超級電腦中的技術應用,為這項合作帶來深厚的高效能運算經驗。

產業觀察家指出,隨著 Google 在量子運算領域展示的 Willow 晶片能在 5 分鐘內完成傳統超級電腦需要 10
25年才能完成的運算,量子運算的實用化競賽正在加速。雖然 Nvidia 行政總裁黃仁勳曾表示,真正實用的量子電腦可能還需要 15 年以上時間,但他最近對這項技術的潛力採取了更樂觀的態度。

這項 IBM 與 AMD 的合作,除了為量子運算的實用化奠定基礎,也為企業決策者提供了重要的戰略參考。隨著量子中心超級運算系統的發展,企業需要開始思考如何將這項技術整合到自身的創新策略中,以在未來的競爭中保持領先地位。預計在 2025 年底的技術展示將為產業提供更具體的應用方向,值得持續關注這項技術的發展動態。

資料來源:
IT Pro
Yahoo Finance
Quantum Computing Report
World Economic Forum
Seeking Alpha

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IT 基建人工智能人物專訪企業趨勢業界專訪資訊保安

專訪 8 位 Broadcom 及 VMware 頂尖專家 : 分享企業 AI 部署經驗 發現 8 大失敗原因及解決方法

您及競爭對手都在談論 AI,董事會在追問 AI 策略。但當深夜獨自面對投資決策時,心中是否也有這個疑問:「我們真的知道自己在做什麼嗎?」

如果這問題讓您感不安,其實您並不孤單。在 VMware Explore 2025 大會上,Broadcom 和 VMware 的頂尖專家分享了他們從全球企業 AI 部署中汲取的寶貴經驗。集結他們講及的  8 個失敗共同原因及其解決方法,幫助您在 AI 時代找到明確方向。

為了 AI 而 AI 缺乏清晰的商業目標

董事會要求 AI 策略您批准預算,IT 團隊開始建設⋯⋯但三個月過去,除了燒錢看不到任何實質進展?您的企業是否也陷入了這種循環?

Broadcom 香港及台灣區總經理 Barry Chen 一針見血地描述這普遍現象:當他問每位 CIO 的首要任務是什麼,每人皆回答 AI 為先。但當進一步詢問具體在建構什麼時,「most of them have no idea」 (大多數人都毫無頭緒)。

Broadcom 亞太區銷售總裁 Sylvain Cazard 直言,企業在 AI 應用上仍處於非常早期階段。他的建議簡單而有力:「first they have to clarify what the use case is」 (首先必須釐清使用案例)。與其為了 AI 而 AI,不如從一個具體業務問題開始。Barry Chen 建議從內部客戶服務的「knowledge base」這類務實專案著手。這種小步快跑策略,能讓您在三個月內看到實際成效,而非陷入無止境的「平台建設」。

忽視總擁有成本 (TCO) 與底層設施的瓶頸

在為 AI 投資簽署巨額支票前,您是否算清楚這筆隱形成本?

VMware Cloud Foundation 部門 AI 與進階服務全球主管 Chris Wolf 揭露一個令人震驚的事實:「typically in a public cloud, you’re looking at at least a 3x cost delta」 (在公有雲上,您通常面臨至少 3 倍成本差異)。更驚人的是,有客戶實測發現:「we were half the cost」 (我們的成本只有一半)。

這種「回流」趨勢背後,是企業對數據控制權和成本最佳化的雙重追求。但請注意 Private AI 不只是簡單地買幾台 GPU 伺服器。Broadcom 核心交換事業群資深副總裁 Ram Velaga 警告:「GPUs… drive at least 100 times more bandwidth than a traditional CPU」 (GPU 驅動的頻寬需求是傳統 CPU 的 100 倍)。如果企業網路設備成為瓶頸,再強大的 GPU 也將因等待數據而閒置形同廢鐵

Chris Wolf 建議採用混合策略:先在公有雲上實驗,確定使用案例後,「Then you bring the model in」 (然後將模型帶回內部)。這種策略能幫您建立真正的「經濟護城河」——以最佳成本結構運行 AI,同時保持對核心資產的控制。

而支援這一戰略的核心平台,正是 VMware Cloud Foundation (VCF)。其價值不僅停留在理論上:NVIDIA 的基準測試表明,VCF 上的 GPU 性能與裸機相當,甚至在某些情況下更優。Broadcom 自己 IT 部門在部署 VCF 後,更成功將數據中心從 31 個整合到 7 個,這就是 VCF 在現實世界中帶來的驚人效率。

Broadcom 核心交換事業群資深副總裁 Ram Velaga : 「如果企業網路設備成為瓶頸,再強大的 GPU 也將因等待數據而閒置形同廢鐵」(手上展示 Tomahawk Ultra 的 50 Tbps 晶片 ,全球首款具備「網路內運算 (in-network computing)」功能的乙太網路交換器晶片

被單一供應商鎖定 失去長期戰略靈活性

您願意將企業的 AI 未來押注在單一供應商身上嗎?在這技術日新月異的時代,今天的領先者可能明天就被顛覆。Chris Wolf 的警告值得每位決策者深思:「They do not want to buy an appliance from an OEM… that locks them into a very specific set of models」 (他們不想購買將自己鎖定在特定 AI 模型的 OEM 裝置)。

真正平台靈活性是什麼?Wolf 給出清晰標準:「I shouldn’t have to refactor the app. It should just work」 (我不應該需要重構應用,它應該直接能用)。

選擇 AI 平台就像選擇企業的數碼基礎設施。您需要的不是封閉黑盒子,而是開放生態系統。在 AI 領域保持選擇自由度,就是保護投資的最佳策略。

 VMware Cloud Foundation 部門 AI 與進階服務全球主管 Chris Wolf  :「他們不想購買將自己鎖定在特定 AI 模型中的 OEM 裝置」

一個好的 Private AI 方案,必須要靈活轉用任何模型或硬件規格不要被鎖死

 

輕視數據治理 導致 AI 專案因「原料」不足而失敗

您的數據是 AI 的燃料還是灰塵?許多企業在 AI 專案失敗後才意識到:問題不在 AI 而在數據。Broadcom 亞太區銷售部,雲端轉型辦公室資深總監 Sachin Shridhar 直指要害:「their data is fragmented… each application created their own data store and they’re overlapping」 (數據是零散的⋯⋯每個應用都建立自己數據儲存,而且相互重疊)。

Sylvain Cazard 進一步解釋,AI 本質上是對現有應用的增強,這意味著您必須「tie together all their current application system and data」 (將所有現有的應用系統和數據整合起來)。

在投入數百萬美元購買 GPU 之前,請先投資於數據現代化。建立統一數據湖倉,確保數據的品質和一致性。對於希望在本地數據中心實現這目標的企業,Tanzu Data Intelligence 平台提供了這樣一個整合方案。Tanzu 總經理 Purnima Padmanabhan 特別提到,當它在 VCF 9 最新 vSAN 架構上運行時,「you actually get performances that you would not get anywhere else」 (你無法在別處獲得這樣的(VCF 9)性能)。

Broadcom 亞太區銷售部,雲端轉型辦公室資深總監 Sachin Shridhar :「企業數據是零散是 AI 轉型失敗的主因」

沿用過時的安全思維 無法應對 AI 時代的新威脅

當黑客也開始使用 AI 時,企業防禦系統準備好了嗎?Broadcom 應用網路與安全部門副總裁 Umesh Mahajan 警告:「the attacks are increasing because obviously… attackers can use AI」 (攻擊正在增加,因為攻擊者顯然也可以使用 AI)。更令人擔憂的是量子威脅。黑客已經在執行「record traffic now and then decrypt it with quantum later」 (現在記錄流量,未來用量子解密) 的長線攻擊策略。

傳統安全思維已經過時。對於高效能 AI 工作負載,Mahajan 明確指出:「the hardware concept just doesn’t work… you absolutely need a distributed architecture」 (硬件方案行不通⋯⋯您絕對需要分散式架構)。

您需要的是一個主動「免疫系統」而非被動「補丁」。這正是 VMware vDefend (NSX 防火牆的一部分) 所扮演的角色。它的性能足以應對 AI 時代數據洪流:單一控制器便可處理 1,250 台實體主機,分段吞吐量從 9Tbps 提升至近 21Tbps。Broadcom 內部 IT 團隊在短短數月內,就將內部東西向安全流量全面轉移到 vDefend 上,足見其效能與可靠性。

Broadcom 應用網路與安全部門副總裁 Umesh Mahajan :「企業需要的是一個主動「免疫系統」而非被動「補丁」。」

VMware vDefend 性能足以應對 AI 時代數據洪流:單一控制器便可處理 1,250 台實體主機,分段吞吐量從 9Tbps 提升至近 21Tbps

缺乏治理框架導致創新失控 引發混亂與風險

您知道現在有多少員工正在使用 ChatGPT 處理公司數據嗎?當 AI 工具唾手可得,如沒有明確使用規範,您的企業將面臨巨大風險。Chris Wolf 警告:「very easy for… an AI agent to be able to exploit that data」 (AI 代理很容易就能竊取數據)。

Burt Toma 提供一個生動案例:假設 AI Co Pilot 生成了有問題的程式碼並進入生產系統,「Who was it that put it in?」 (是誰放進去的?) 沒有追溯機制,您將無法問責。

解決方案是建立企業級「AI 交通規則」。Wolf 建議建立「enterprise MCP registry so that IT is controlling which MCP servers are approved」 (企業 MCP 註冊表,讓 IT 控制哪些伺服器被批准)。這不是限制創新,而是確保創新能夠安全、可控地進行。

Tanzu 部門產品管理主管 Burt Toma:「沒有 AI 追溯機制,您將無法問責,必需建立企業級 AI 交通規則」

策略過於冒進 在基礎未穩時追求完全自動化

您準備好將關鍵決策交給 AI 了? 代理式 AI 是未來,但未來不是明天。Sylvain Cazard 坦言:「For agent AI, it’s very early stage. I think it’s not clear yet」 (對於代理式 AI,還處於非常早期階段,還不明朗)。

VMware Cloud Foundation 資深副總裁 Krish Prasad 提供務實路徑:「the first step might be more co-pilots… help the humans with their decision making」 (第一步可能是更多的副駕駛⋯⋯幫助人類做決策)。

Chris Wolf 分享客戶實際做法:「the more common pattern we see right now… is human in the loop for AI agents」 (我們現在看到的更常見模式是 AI 代理的人機協作)。採用「爬行、行走、奔跑」策略,穩健前行才是明智之舉。

VMware Cloud Foundation 資深副總裁 Krish Prasad : 「 企業 AI 第一步可能是更多 Co Pilot 幫助人類做決策」

 

借鑑香港經驗為團隊「賦能」以驅動創新 別認為 AI 只靠外部專家

您是否正在為招不到 AI 人才而焦慮?答案可能就在您現有團隊中。Barry Chen 分享香港市場的寶貴經驗。作為一個「very mature market」 (非常成熟的市場),早在收購前就有高達 80-90% 的客戶採用了訂閱制,香港企業面臨的挑戰已經從技術採用,轉向人才賦能:「customers are speeding up their internal skill up learning」 (客戶正在加速內部技能提升)。

Tanzu 部門副總裁 Purnima Padmanabhan 提供一個巧妙解決方案:「bring AI to your existing, boring enterprise apps and data」 (將 AI 帶入您現有『無聊』企業應用和數據中)。

Burt Toma 解釋,考慮到業界有高達「75% 的企業級 Java 應用都是使用 Spring 框架編寫的」Spring AI 價值巨大。它允許開發者「take your Java applications and easily incorporate AI into it」(將您現有的 Java 應用程式輕鬆地與 AI 結合)他進一步闡述,其關鍵優勢在於將底層模型「抽象化 (abstracted)」。這意味著您的開發團隊可以先用一個模型開始開發,未來再無縫切換到另一個,而無需重寫大量代碼,換句話說企業可以沿用原本 Java 開發團隊。這並非紙上談兵,Burt Toma 指出,Tanzu Platform 底層的技術,早已在「財富 100 強企業中的 50 家 ,運行著數百萬個工作負載」

與其在人才市場上與科技巨頭競爭,不如投資於現有團隊賦能。當您的「普通」員工都能駕馭 AI,您將擁有真正的競爭優勢。

Broadcom 香港及台灣區總經理 Barry Chen:「香港企業 AI 應用非常成熟,企業面臨的挑戰已經從技術採用轉向人才賦能」

結語:從焦慮到行動

專家們提供八個企業部署 AI 失敗的共同原因為您勾勒了清晰的 AI 轉型路徑。AI 不是技術競賽,而是戰略轉型。成功關鍵在於將技術與業務完美結合。現在選擇權在您手中。記住 Barry Chen 的觀察:大多數企業領導者都說 AI 是首要任務,但大多數都不知道在做什麼。不要成為「大多數」的一員。從明天開始,選擇一個具體業務問題,啟動您的第一個 AI 專案。

未來屬於今天就開始行動的人。

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IT 基建人工智能

VMware Cloud Foundation 9.0 企業統一戰略 當 CEO、CFO、CTO 不再為 AI 對立

IT 開發團隊渴望如 AWS 般的敏捷,CFO 卻為雲端帳單感焦慮;資安主管擔心數據主權,CEO 則要求加速 AI 創新。這場存在於每家大型企業董事會的「零和博弈」,正是 VMware Cloud Foundation 9.0 試圖終結的核心矛盾。它提出的答案並非妥協,而是一個能讓各方共贏的全新基礎:一個既能賦予開發者極致速度,又能讓企業牢牢掌握成本與安全主導權的現代私有雲平台。

VCF 9.0 戰略價值在於化解一系列看似不可調和的核心對立:開發速度與 IT 治理的衝突、AI 創新與數據主權的兩難、公有雲便利性與成本可控性的矛盾、業務敏捷性與企業安全韌性的拉扯。對於那些長期被迫在創新與控制間做艱難選擇的企業而言,VCF 9.0 提供了第三條道路。

企業戰略思維的根本轉變

當前私有雲市場預計到 2030 年將達到 2,440.6 億美元(約港幣 19,037 億元)的規模,這一增長背後反映的不僅是技術趨勢,更是企業戰略思維的根本轉變。目前《財富》500 強企業的頭十大公司中,已有九家採納 VCF,Walmart 作為榜首企業選擇 Broadcom 作為虛擬化戰略供應商,正說明了統一平台在化解內部矛盾、實現協調統一方面的戰略價值。

企業開始認識到,真正的競爭優勢不在於選邊站隊,而在於構建一個能夠同時滿足多方需求的基礎架構平台。全球客戶已獲得超過 100,000,000 個 VCF 核心授權許可,這一數字標誌著從對立思維向協同思維的戰略轉向。

AI 創新與數據主權的統一

AI 競爭加劇讓企業面臨艱難抉擇:要麼將敏感數據託付給公有雲 AI 服務而承擔外洩風險,要麼放棄 AI 創新而失去競爭優勢。這種兩難局面讓無數董事會陷入僵局。

VCF 9.0 透過將私有 AI 服務作為標準組件整合,徹底終結了這場內部拉鋸戰。企業首次能夠在完全自主的環境中部署 AI 能力,既滿足業務部門對創新速度的需求,也滿足管理層對數據安全的要求。智能助理功能將 AI 直接應用於基礎架構管理,讓技術部門也能體驗到 AI 帶來的效率提升。

多加速器支援策略透過支援 NVIDIA 和 AMD 等多家廠商,確保企業在 AI 投資上擁有完全的選擇自由和談判主導權,避免了供應商鎖定可能帶來的戰略風險。

開發敏捷與 IT 治理的協調

開發團隊與 IT 部門的對立,是企業內部最為常見的結構性矛盾。開發者抱怨 IT 流程繁瑣拖慢創新,IT 管理者則擔心失控的資源使用和安全風險。這種矛盾往往導致影子 IT 的盛行,進一步加劇管理混亂。

VCF 9.0 透過巧妙的架構設計,讓這種對立轉化為協作。原生 vSphere Kubernetes 服務為開發者提供了自助服務體驗,同時所有操作都在 IT 部門預設的政策框架內自動執行。開發者獲得渴望已久的靈活性,IT 部門也獲得全面的可視性和控制力。

這種設計的商業價值立竿見影:創新週期大幅縮短,合規風險顯著降低,部門間的協作關係得到根本改善。企業不再需要在速度和控制間做艱難選擇。

化解對立三:雲端便利與成本可控的兼得

公有雲的便利性與成本失控是另一個讓企業頭疼的矛盾。82% 的雲端決策者將管理雲端支出視為最大挑戰,許多 CFO 發現最初承諾的成本節省在規模化後變成了預算災難。

VCF 9.0 的統一授權模式消除了管理複雜性,更重要的是將不可預測的 OpEx 支出轉化為可控的 CapEx 投資。CFO 們終於能夠進行準確的長期財務規劃,不再擔心雲端帳單的突然激增。

統一平台設計進一步降低了總持有成本。當 AI、容器、虛擬機器和傳統應用程式都在同一平台運行時,企業避免了多平台維護的複雜性和重複投資,實現了真正的規模經濟效益。

業務敏捷與企業韌性並重

業務部門追求靈活性,安全部門強調韌性,這種拉扯在面對網絡威脅時尤為激烈。近年來 Marks & Spencer 的 4.4 億美元(約港幣 34.32 億元)損失、Snowflake 事件影響 165 家公司等案例,都讓 CISO 們更加謹慎,但過度的安全措施又會拖慢業務響應速度。

VCF 9.0 透過「安全即預設」的設計理念化解了這一對立。平台內建的多層防禦體系和 Live Patching 功能,讓企業在不犧牲業務連續性的前提下獲得企業級安全保障。VCF Advanced Cyber Compliance 實現了持續合規監控,讓安全成為業務敏捷的推進器而非阻礙。

機密運算功能和自動化的勒索軟件防護,為企業提供了在快速創新過程中的安全底線。這種韌性設計讓企業敢於大膽創新,因為擁有完善的恢復機制作為保障。

協作共贏實踐成果

全球投資銀行 Barclays 的實踐充分證明了這種統一方案的可行性。該行技術長 Stephen Flaherty 表示,VCF 統一平台讓他們能夠在本地運行 AI 工作負載,既滿足了業務部門對創新的需求,又符合銀行業嚴格的監管要求,實現了媲美公有雲的體驗與銀行級安全控制的完美結合。

New Belgium Brewing Company 的經驗則展現了中小企業如何受益於這種整合方案。IT 營運總監 Adam Little 強調,VCF 的內建安全功能讓他們從部署開始就獲得預設的合規保障,既提升了安全水平,又避免了額外的管理負擔。

這些客戶案例的共同特點是成功終結了內部對立,實現各部門的協作共贏:技術部門獲得了管理效率,業務部門獲得了創新速度,管理層獲得了成本控制,安全團隊獲得了風險保障。

平衡藝術的商業價值

VCF 9.0 的戰略意義在於代表了企業思維模式的根本轉變,從傳統的「非此即彼」轉向現代的「兼容並蓄」,從部門利益的內耗轉向企業整體的協同最佳化。

當企業內部不再存在結構性矛盾時,決策效率顯著提升,資源配置更加合理,創新能力得以釋放。企業重新獲得了技術發展的主導權,能夠按照自己的節奏和優先級部署新技術,確保每一項 IT 投資都與業務戰略完美對齊。

 

 

未來展望:共贏格局的持續演進

未來 AI 對企業越來越重要,對企業決策者而言,關鍵不再是如何在對立選項中做出選擇,而是如何構建一個能夠持續整合各方需求的戰略平台。當競爭對手還在為內部矛盾而消耗精力時,那些成功化解零和博弈的企業已經將全部資源投入到市場競爭中。

VMware Cloud Foundation 9.0 重新定義了企業 IT 的可能性。它證明了在複雜的商業環境中,最高明的戰略不是選邊站隊,而是創造一個讓所有利益相關者都能共贏的新格局。這種整合能力正是決定企業在下一個數碼化時代能否立於不敗之地的關鍵優勢。

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