過去多數企業競逐 AI 的焦點仍停留在模型與算力，但真正拉開差距的，已轉向資料與基礎架構的整合能力。從資料治理到網路重構，NetApp與Cisco(思科)正攜手扮演關鍵推手，協助企業讓資料流動、算力落地，重寫 AI 時代的競爭起點。
「很多企業談 AI，第一個想到的是買 GPU，但真正卡住的往往不是算力，而是資料。」NetApp大中華區及東南亞地區副總裁暨總經理許才吉直言，「AI 的核心從來不只是運算，而是資料是否能被有效管理與流動。」思科大中華區資深副總裁兼思科台灣總經理林岳田則指出，AI 時代已出現「GPU 飢餓」現象，「即是企業雖擁有大量算力，卻因資料供應不足、網路壅塞或儲存延遲，使GPU閒置，效能大打折扣。」
這些情況突顯企業最普遍的困境—資料孤島。資料在企業內部割裂，各自為政，使AI難以真正串接與運作。許才吉指出，AI導入失敗往往不是技術問題，而是資料結構問題。但更深層的關鍵，其實是文化。「成功的 AI 推動，從來不是 IT 專案，而是企業文化工程。」他強調，若組織仍停留在部門資料壁壘，再先進的技術也無法發揮。
從基礎設施到競爭力 網路角色升級
隨著資料成為核心資產，網路也從基礎建設升級為競爭力關鍵。特別是「代理式 AI（Agentic AI）」興起後，AI不再只是問答，而是能自主執行任務、跨系統協作，對即時性與吞吐能力要求大幅提升。
「很多企業的網路其實仍停留在舊時代。」林岳田指出。根據思科最新《AI準備度指數》的調查，全球逾八成企業已將代理式 AI 解決方案列為優先發展方向，在台灣，也有82% 的企業計畫部署AI代理，但僅約一成認為自身網路具備靈活度和適應力，使「AI-ready的基礎架構」成為新門檻。這不只是設備升級，而是從晶片、伺服器、網路到軟體的整體重構。「AI不是選模型，而是整體架構是否準備好。」他說。也因此，NetApp與思科的角色開始變得關鍵：一個掌握資料，一個掌握網路，兩者的整合，正是 AI 落地的基礎。
智慧化分層提供「資料爆炸」與「成本控制」的平衡解方
針對AI應用讓非結構化資料快速成長，為了協助企業在「資料爆炸」與「成本控制」間取得平衡，許才吉提到，NetApp 的策略是讓資料「智慧化分層(Auto-Tiering)：透過自動偵測資料熱度，將不常用的資料無感移轉到低成本雲端或物件儲存，同時也保持單一管理介面，讓 AI 只讀需要的資料，不浪費算力，這不只是成本優化，更是在解決 GPU 飢餓問題的根源。
但林岳田也提醒，很多企業會走一條「捷徑」，先用舊架構硬上 AI，「短期看似可行，長期卻會出現三個問題：效能卡住、資安破口、使用體驗下降，這樣的作法最終，AI 不但沒加分，反而扣分。」而這樣的情況，林岳田表示，就會為企業帶來「AI架構債（AI Infrastructure Debt）」的問題－這是「技術債（Technical Debt）」在 AI 時代的延伸，當企業在AI轉型過程中採取妥協決策、延後關鍵升級，初期雖不明顯，卻會隨時間疊加成為創新阻力與營運風險，侵蝕AI投資的長期報酬。儘管「權宜之計」能快速完成任務，但長期來看會增加維護和開發成本，就像財務債務一樣，需要「償還」。
FlexPod架構 讓企業不用再煩惱底層專注在創新
在 AI 架構中，林岳田也指出有三個常被忽略的關鍵。「第一是資安，現在的攻擊者已經用 AI 在攻擊，防禦也必須升級為 AI 等級。資安不能再是『之後再補』，而是『一開始就內建』。第二，則是可視性（Observability）。當系統跨地端、雲端、邊緣，一旦出問題，企業必須能即時知道『哪裡壞了』。最後，是自動化與AI維運（AIOps）。AI 帶來的複雜流量與數據，已非人工所能管理。因此，讓系統自主偵測異常、預測問題並自動修復，將網路管理從『人工回應』進化為『系統自治』相當重要。」
此外，很多企業 AI 做不起來，不是因為技術不夠，而是架構太碎，這也是 NetApp與思科之所以聯手提供解方的關鍵：不要讓企業「拼裝」，而是直接提供一套「整合」方案，許才吉補充：「NetApp關注的是整體生態系（ecosystem）。 首先，我們與三大公有雲—Microsoft、Google Cloud及 AWS，都有原生整合能力，這代表企業地端儲存可以無縫串接雲端環境。再者我們與 NVIDIA 也有深度合作，能與其算力平台及相關應用（如 CUDA）無縫整合，從資料到算力再到應用，我們能提供一個完整的 AI 生態體系，成為推動 AI 落地的必要條件。」
面對代理式AI時代的浪潮，負責讓這一切「跑得順、也跑得安全」的思科，也針對代理式 AI提出多項關鍵技術，包含透過身分識別（Identity Intelligence）與存取控制（Secure Access），確保企業在導入 AI 代理時具備信任基礎、針對開放式模型（Open Model）環境，提供完整的防護機制，涵蓋整個產品生命週期及導入自動化資安與維運能力，透過全棧式可視性與自動化工具，讓企業能快速定位問題並即時回應。此外，思科也與包含 NVIDIA、Anthropic與OpenAI等生態系夥伴深度協作，並積極參與國際級資安計畫，如成為 Anthropic Glasswing Project的創始成員，同時也作為OpenAI Trusted Access for Cyber（TAC）計畫的成員，與全球頂尖安全專家攜手解決關鍵基礎設施所面臨的最緊迫網路安全挑戰。
NetApp、思科因應AI需求所推出的FlexPod，便是整合雙方技術的解決方案。在 AI 訓練與推論過程中，大量非結構化資料需要高速傳輸，思科的高效能乙太網路，可與 NVIDIA GPU 及 NetApp 的高效能儲存系統深度整合，確保資料不成為瓶頸，這意味著，昂貴的 GPU 不再閒置，而能發揮最大效能。同時，在結構化資料領域，例如金融交易系統，也可透過光纖通道（Fiber Channel）提供高可靠度連接，整體系統可達到 99.999% 的高穩定性。「我們做的，是讓企業不用再煩惱底層，而能專注在創新。」兩人有志一同地說。
未來競爭力關鍵 讓資料真正落地且安全的流動
從全球視角來看，台灣正站在一個關鍵轉折點。根據思科調查，台灣僅約 8% 的企業屬於 AI 準備度的領導者（Pacesetters），低於全球平均的13%。許多企業在導入 AI 前，並未先建立完整的基礎架構，這也讓「AI架構債」成為潛在風險。對此，林岳田提出三點建議：從業務場景出發建立AI發展藍圖、提前規劃基礎架構，以及將資安視為核心能力。同時，隨著量子運算發展，「後量子加密（Post Quantum, Cryptography，PQC）」已經成為企業必須正視的新資安議題。思科致力於協助企業逐步過渡至抗量子加密架構，應對「先竊取後解密 (Harvest Now, Decrypt Later，HNDL) 」的資安風險。而去年NetApp已與財團法人資訊工業策進會簽訂合作備忘錄，與思科及多家科技業巨擘攜手，加速台灣產官學的整合，為了能讓台灣企業擁有後量子密碼學的保護。
許才吉認為，台灣的優勢在於硬體與製造，但真正的機會，在於如何釋放資料價值。「例如像健保這樣的大型資料庫，如果能在正確架構下被運用，潛力非常巨大。」最後，他特別再度強調「AI 的核心是資料。」這句話，道出了整場競賽的本質。
GPU是引擎，網路是道路，儲存是油箱，但真正決定車子能否前進的，是資料是否能被持續、穩定地供應；畢竟，在 AI 時代，競爭的不是誰先用 AI，而是能讓資料真正流動起來，才是競爭差異的關鍵。
