AI 快速部署與 Kubernetes 成熟度不足形成落差，企業 IT 團隊面臨工具碎片化、成本控管與技能缺口等挑戰
文、圖／Nutanix
混合雲領導者暨 AI 平台公司 Nutanix於1日公布《從容器化到 AI 算力落地：2026 台灣企業 Kubernetes 維運挑戰與趨勢調查》結果。
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調查結果顯示，台灣企業正面臨 AI 導入速度與基礎架構現代化之間的落差： Kubernetes 是部署 AI 的主要框架；然而，儘管 74% 的台灣企業正積極規劃或推動 AI 專案，仍有 65% 尚未正式導入 Kubernetes。相較之下，近 19% 的企業表示，目前仍直接在既有虛擬機器或裸機伺服器上執行 AI 工作負載。隨著企業同時管理多元環境，IT 團隊面臨更高的營運壓力， 73% 的 IT 領導者表示，企業正面臨 IT 人才短缺，以及同時維護既有與現代化架構所帶來的雙重負擔。
隨著虛擬機器、公有雲、容器與 AI 工作負載日益共存，企業正面臨如何跳脫零散導入模式的課題，以在兼顧安全性、可擴展性與成本控管的同時，降低營運複雜度。
Nutanix 台灣暨香港總經理劉國龍表示：「這項調查顯示，台灣企業正迎來明顯轉變：企業已不再只是實驗 AI，而是積極將 AI 導入核心業務營運。然而，要求企業全面汰換並重建既有基礎架構，既不務實，也不具成本效益。真正的業務敏捷性，來自採用統一的雲端策略，串聯既有虛擬化投資與現代化容器化 AI 環境，讓企業保有創新的彈性，同時盡可能避免承擔難以持續的總體擁有成本（TCO）。」
Nutanix 台灣暨香港技術總監何與暉表示：「隨著 AI 從概念驗證（PoC）走向正式生產環境，工程挑戰也從初期部署大幅轉向 Day-2 維運穩定性。AI 工作負載需要企業級的持久性資料保護、GPU 調度能力，以及針對複雜模型與向量資料庫的快速災難復原機制。為了支援 AI 大規模運行，技術團隊需要一套集中式控制平面，在單一營運架構下簡化多叢集管理，並自動化虛擬機器與 Kubernetes 環境的資料保護。」
調查主要發現：
AI 導入與基礎架構現代化的落差：儘管近四分之三（74%）的台灣企業正積極規劃或推動 AI 專案，其中 48% 已進入部門級試點或運行生產環境工作負載，但 Kubernetes 的採用情況仍相當碎片化。65% 的企業仍主要仰賴既有虛擬機器環境，22% 僅針對少數特定工作負載進行部分容器化，而僅有 1% 已將核心與非核心系統全面容器化，顯示 AI 導入速度與基礎架構現代化之間的落差正持續擴大。
營運瓶頸與技能缺口：混合環境管理正對企業 IT 資源帶來壓力，74% 的企業表示正承受同時維護既有虛擬機器與現代化容器架構的雙重負擔。在此複雜環境下，60% 的企業表示缺乏專業 AI 人才，49% 面臨日益嚴峻的成本控管問題，另有超過 45% 表示在彼此孤立的環境中面臨工具分散的問題。
資料韌性與災難復原風險：有別於無狀態應用程式，AI 高度仰賴持久性資料集與向量資料庫。38% 的企業表示，其容器環境中的災難復原機制不足，或在推論期間面臨嚴重的儲存效能瓶頸。
策略重心轉向治理：未來 12 個月，企業 IT 投資將更重視核心基礎架構品質，而非個別技術升級。主要投資優先項目包括資安治理（54%）、資料保護與災難復原（46%），以及 AI 基礎架構就緒度（39%）。
Nutanix 將於 2026 年 11 月 17 日在台北漢來大飯店舉辦 .NEXT On Tour Taipei，屆時將正式發布完整調查報告，並與產業領袖共同探討企業 AI、混合多雲與現代化 IT 的未來發展。
