2026 F5 應用策略現況報告（State of Application Strategy, SOAS）發現，正式上線的 AI 模型與代理式 AI 趨勢，正從根本改變企業在混合多雲端環境中的應用交付與安全防護方式
文／F5
全球應用與 API 交付與安全防護領導廠商 F5，發布年度《應用策略現況報告（SOAS）》。報告指出，人工智慧已跨越關鍵分水嶺：它不再是實驗性項目（production workload），而是生產環境中的工作負載，需要像任何關鍵任務系統一樣嚴謹的維運管理。這份研究彙整全球數百位企業 IT 與資安主管的回䤭，調查顯示，已有 78% 的企業自行執行 AI 推論（AI inference），這也清楚顯示，隨著 AI 成為企業營運核心，企業正傾向選擇更高的自主控制能力，而非單純追求便利性。
這項調查發布之際，也正值企業 IT 架構邁向關鍵轉折點。報告指出，93% 的企業已採用混合多雲環境，而 86% 的企業則將應用部署於混合多雲架構中，使 AI 工作負載的交付與安全防護複雜度達到全新層級。
F5 資深產品長 Kunal Anand 表示：「AI 已從實驗階段進入正式營運。現在的問題已不再是企業會不會使用 AI，而是能否以可靠、安全且具規模化的方式運作 AI。今年的調查資料清楚顯示，AI 推論正逐漸成為企業核心業務的一部分，這代表 AI 交付已成為流量管理的挑戰，而 AI 安全則演變成治理與控管問題。越早理解這項轉變的企業，越能更快、更安全地推動創新。」
2026 年報告主要發現
AI 已成為實際營運，而非實驗技術
AI 不再只是吸睛的新技術或未來議題，而是已深度融入企業日常營運的重要核心。目前企業在營運環境中平均部署七個 AI 模型，其中 77% 的受訪者表示，AI 推論（執行已訓練的模型以產生輸出結果）已成為最主要的 AI 活動，甚至超越模型建置與訓練。這項轉變凸顯，企業開始將 AI 系統的營運治理，將推理納入受政策控管的正式工作負載，並整合進既有應用架構中，必需提供相同的架構、安全性與擴充性需求。
AI即服務策略已被視為具風險
AI 即服務（AI-as-a-Service）策略已被普遍認定無法符合現代企業需求且存在高度風險。僅有 8% 的企業完全依賴公用AI 服務，大多數企業則正建立多元模型組合，因此需要更進階的流量導向、備援切換與政策控管能力，以平衡成本、準確度與可用性。
混合多雲已成為新的應用交付標準
這也反映企業整體 IT 架構已朝向多雲端與多環境營運發展。目前已有 93% 的企業採用多雲架構，86% 的企業則同時在地端、公有雲與機房代管環境中執行應用。同樣地，AI 工作負載也需要更進階的流量導向、備援切換與政策控管能力，以最佳化成本、準確性與可用性。企業若要有效管理現代 AI 與應用部署的複雜性，就必須建立橫跨不同環境的一致性交付、安全與治理策略。
然而，在管理這類多元基礎架構複雜性的同時，企業也必須確保跨環境邊界具備精準控管能力，才能達成無縫整合、一致的政策執行，以及統一的安全防護策略。如此才能降低孤島化問題、減少營運中斷，並在大規模環境下維持治理能力，同時充分發揮混合多雲架構在 AI 與應用部署上的效益。
AI安全與治理已成為系統性需求
隨著 AI 系統全面進入正式生產環境，安全性已成為企業級的重要議題。報告顯示，88% 的企業曾遭遇 AI 相關安全挑戰，而 98% 的企業正為代理式 AI 做準備。這類具自主性的 AI 系統，將如同真人使用者般，需要具備身份、權限與護欄機制。這也代表安全防護邊界正逐漸轉向提示、token 與身份層，傳統安全模型已不足以因應，企業必須在所有層面建立完整治理機制。
提示與 Token 層已成為 AI 交付的核心控制點
報告進一步指出，AI 工作負載管理模式正發生重大變化，控制核心已逐漸轉向提示、tokens 與 API。近 29% 的企業認為，提示層是最重要的 AI 交付機制，而 23% 的企業則將 token 層視為交付與安全的關鍵。能否有效治理這些層級，將直接影響企業在成本、效能與安全性上的最佳化能力，也將成為企業取得競爭優勢的重要關鍵，而不再只是基礎架構本身的競爭。
為何這份報告重要
《2026 F5 應用策略現況報告》以資料為基礎，揭示正在重塑企業科技發展的多項關鍵力量，包括 AI 快速進入正式營運、混合多雲架構成為常態，以及持續演變的威脅情勢正迫使企業重新思考安全與治理策略。
AI 成熟度正快速成為衡量企業營運韌性與市場競爭力的重要指標。能夠在 AI 執行的每個環境中，建立可觀察性、身份驗證與一致性控管能力的企業，將更有機會把 AI 的潛力真正轉化為長期商業價值。
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