Akamai AI Summit 2026 聚焦分散式推理、AI 治理與 Agentic 零信任，協助企業兼顧創新速度、資安韌性與營運效率
文．圖／Akamai
隨著生成式 AI 加速走向企業核心應用，AI 正從單純的輔助工具，進一步演進為能自主呼叫 API、存取資料、執行任務的 AI Agent。企業面對的課題，也從「如何導入 AI」轉向「如何讓 AI 安全、即時且可信任地運作」。Akamai 日前於宜蘭舉辦 Akamai AI Summit 2026，以「智馭 AI 浪潮，驅動企業新局」為主題，邀集產業與技術專家，從分散式 AI 推理、AI 治理、應用與 API 防護，到 Agentic AI 時代的零信任架構，探討企業如何在加速創新的同時，建立可持續擴展的數位韌性與安全基礎。
Akamai 亞太及日本區高級銷售副總裁暨區域總經理 李昇 指出，AI 正在改變網路的運作方式，而企業 AI 的重心也逐步由模型訓練轉向大規模推理。當 AI Agent 需要在極短時間內連續呼叫多項服務、API 與資料來源，運算位置、網路延遲、成本與安全控制便不再是彼此獨立的議題。Akamai 以遍布全球的分散式平台為基礎，讓運算能力更貼近使用者與資料所在位置，並結合雲端基礎設施、內容交付與資安能力，協助企業在效能、成本與可靠性之間取得更好的平衡。
這樣的架構轉變，也代表網路正從以人為核心的操作模式，快速走向機器對機器的互動。Akamai 指出，AI Agent 不再只是回覆問題，而是能代表使用者執行瀏覽、查詢、交易與跨系統操作；當大量自主任務在背景持續運行，網路流量、延遲要求與身分驗證方式都將隨之改變。對企業而言，AI 的競爭力不只取決於模型能力，更取決於是否具備足以支撐大規模推理與即時互動的基礎架構。
然而，AI 帶來效率的同時，也同步放大治理與資安風險。產業實戰經驗分享以醫療場域 AI 治理觀點，強調企業在導入 AI 時，不能只關注模型準確度，更應同步建立透明性、隱私保護、責任歸屬與安全控管機制。尤其當 AI 從生成式模型進一步演進至 Agent 與多代理協作，治理範圍也必須延伸至資料來源、知識可信度、權限控管與行為可追溯性，讓 AI 的自主性建立在清楚的規範與邊界之上。
在應用安全方面，Akamai 資深技術顧問指出，企業正同時面臨 Shadow AI、自主 AI Agent 與 AI 驅動攻擊等多重挑戰。AI Agent 具備身分、憑證與存取權限，並能自主呼叫 API，一旦遭到濫用或被攻擊者操控，其影響將直接延伸至真實業務流程。另一方面，攻擊者也能利用 AI 加速漏洞探測、串接攻擊路徑並模擬合法流量，使企業的防守時間大幅縮短。因此，資安防護必須從傳統邊界思維，擴展到 API 資產可視性、應用防護、Bot 與 Agent 管理、主動測試及即時威脅偵測。
Agentic AI 的興起，也正在重新定義零信任。過去企業關注的是「誰可以登入」，未來則必須進一步回答「目前是誰或什麼正在執行動作」、「它被授予哪些權限」，以及「一旦失控，能夠移動到哪裡」。Akamai 認為，企業應將零信任從人員身分延伸至 AI Agent、機器身分與工作負載，透過持續驗證、最小權限與微分段，限制橫向移動與風險擴散。真正的數位韌性，不是期待所有攻擊都能在第一時間被阻擋，而是即使事件發生，也能把影響控制在最小範圍並維持營運。
Akamai 台灣地區總經理 張茗 表示：「我們希望透過這次 Summit，協助企業更清楚看見 AI 帶來的改變。AI 不只是新的應用趨勢，更正在重新塑造企業的網路架構、資安治理與營運模式。Akamai 將持續結合全球分散式平台、雲端運算與資安能力，協助企業在加速 AI 應用的同時，兼顧效能、安全與營運韌性，讓 AI 真正成為企業持續創新與成長的重要動能。」
面對 AI 從輔助工具走向自主執行的新階段，企業需要的不再只是單點式的 AI 或資安工具，而是一套能同時支撐運算、連接、治理與安全的整體架構。Akamai 將持續以分散式平台與資安技術為核心，協助企業把 AI 從概念驗證推向規模化應用，在掌握創新速度的同時，也守住資料、身分與營運韌性，迎向 AI 驅動的下一波企業轉型。
