文／思科
思科《人工智慧準備度指數》調查最新結果顯示，全球 13% AI 就緒的領導企業（亦即「領導者」，Pacesetters）展現出截然不同的架構決策思維，從而形成複合優勢。值得注意的是，97% 全球領導者已能以更高效率及更大規模推進 AI 部署，成功實現 AI 應用並獲得相關投資回報。
思科亞太、日本及大中華區雲和人工智能基礎設施業務總經理 Simon Miceli 表示：「今年的報告顯示，AI 領導者在架構思維上與眾不同，我們調查中的領導者正是最佳案例。他們建立以網路為核心的架構，優先強化電力架構、持續優化，並自始便將安全納入考量。正因如此，97% 全球領導者能實現具體且可擴展的價值。相比之下，68% 台灣整體企業缺乏這種前瞻性的架構思維，則面臨累積 AI 架構債務（AI Infrastructure Debt）的風險。這些取巧捷徑與落差最終會演變成阻礙創新與競爭力的瓶頸。」
思科 2025 年度《人工智慧準備度指數》調查指出，AI 領導者的四大架構決策特質如下：
1.未雨綢繆，在電力限制成為瓶頸前，預先化解挑戰
一半的受訪台灣企業預期，未來三至五年內， AI 工作負載將增加超過五成，其中 37% 計畫於未來 12 個月內擴建資料中心。然而，電力架構通常需花費 18 至 36 個月方能建設完成。全球 96% 領導者已建置專用架構以優化電力消耗，而僅39% 台灣企業做到同樣部署。近半數台企正擴建 AI 運算能力，卻缺乏相應的電力架構支撐。領導者未雨綢繆，提前為難以事後補救的挑戰做好部署。
2.將網路視為基礎，而非事後考量
儘管大多數受訪者聚焦於運算能力，領導者更重視網路架構。81% 全球領導者認為其網路已達至 AI 工作負載的「最佳狀態」，相較之下，僅 19% 台灣整體企業持相同看法。當工作負載倍增時，網路往往會先於運算成為瓶頸，而在實際運行中重新佈局資料中心並非易事。在整合層面上，領導者整合 AI 與網路的比例（79%）高於與雲端整合的比例（61%）。受訪台企在兩者的整合程度相似，但明顯落後（網路為 27%，雲端為 26%），且無明確優先順序。領導者選擇以網路為基礎，所有系統皆建構於此基礎之上。
3.持續優化，不止於部署階段，實現真正價值
將 AI 模型正式應用於實際場景固然值得慶賀，但其效能可能隨時間逐漸減弱。領導者專注於部署後的持續優化，72% 設有自動化再訓練機制的持續監控系統，遠高於台灣地區的 16%。此舉大幅提升效率，65% 領導者能在一小時內完成模型更新且幾乎無須停機（台灣整體企業數字僅為 33%）。這種優勢會隨時間持續累積：優化速度快 3 至 4 倍的企業，每年可運行超過 50 次週期，遠超過一般企業 12 至 15 次的平均水平。領導者將部署視為起點，而非終點。
4.構建可加快業務效率的安全架構，而非拖慢步伐
領導者自始就將安全納入架構設計。84% 全球領導者採用端到端加密並進行持續監控（台灣整體企業數字僅為 21%）。對代理式 AI 而言，這種安全策略變得尤為關鍵：82% 台企正部署自主代理式 AI，惟僅 32% 能夠妥善確保代理安全。相較之下，96% 領導者正部署自主代理式 AI，而 75% 能夠有效保障安全。雖然數字顯示仍存在不足，但由於領導者一開始便在架構中融入安全設計，而非附加在架構之上，所以更容易管控。領導者在架構中預先構建安全機制，讓安全推動創新，而非拖慢步伐。
5.AI 架構債務的複合成本
領導者之所以領先，並非由於投放更高成本，而是因為他們在架構層面提早部署。在工作負載需求逼近前、在瓶頸浮現前、在安全尚未演變成迫切需求前，便早已做好準備。
被動部署 AI 的企業正面臨 AI 架構債務累積的風險。這些早期警訊在台灣受訪者中已初現端倪——企業部署代理式 AI 的速度遠快於其安全防護能力，僅 19% 台企的網路處於最佳狀態，61% 缺乏足夠的電力架構，然而已有一半受訪者預計工作負載將增長超過五成。
這一技術債務或會演變成營運風險、資安漏洞、合規挑戰和競爭劣勢。
企業今日所做的架構選擇，將決定未來的發展潛力，而領導者早已取得關鍵優勢。
