台灣IBM夥伴生態事業總經理闕志銘也表示，當前AI話題備受關注，IBM作為產業先驅，擁有可在雲端靈活操作且易於使用的AI解決方案。面對快速發展AI與雲端技術，他提醒企業在關注AI的同時，還需重視基礎設施，唯有如此，能兼顧建置成本與資源效率，以最佳化資源配置與最安全的方式，實現最高導入效益。

闕志銘指出，IBM在軟硬體產品與顧問諮詢服務等多個層面的解決方案可互補，提供企業從基礎設施到資源管理的全面IT優化方案，協助企業落實永續IT目標。台灣IBM雲平台資深技術顧問吳顯忠也提醒企業，在推動永續IT時，可考慮藉由雲端策略降低資產設備的碳排放，例如善用IBM的混合雲與 Power虛擬服務，達成永續目標。

以效能為前提 落實永續IT願景

吳顯忠提到，IBM Power10系列產品在節能效益方面有相當出色的表現。與X86架構相較，POWER-10能以更少的實體伺服器數量達到相同效能，節能效果顯著。IBM的Power虛擬主機服務提供按小時級計費服務，這種靈活計費模式可有效因應短期需求，降低成本與碳排放。IBM在全球多地，包括鄰近台灣的東京和大阪，都有Power雲端服務，可支援多種資料同步及備份方式，提升災難復原能力，透過混合雲架構，無縫整合雲端與內部系統，讓企業可以更靈活的管理、運作工作負載。在ESG部分，IBM在歐洲的資料中心均使用再生能源，希望在2023年達到接近零碳排放目標，此外IBM Cloud也提供了碳排放計算工具，協助企業快速了解碳排放情況，並可透過API與其他系統整合，進一步分析數據。

台灣IBM資深技術顧問謝銘偉接著呼籲台灣企業須更重視ESG議題。由於IT系統已成為企業在數位化時代最倚賴的基礎建設之一，而資料中心耗電量佔能源使用量的比例相當高，因此優化IT資源、降低碳排，將是落實永續發展的關鍵要素，對此他建議企業善用外部專業力量，順利達到減碳目標，IBM推出的Instana和Turbonomic兩款工具，可相互搭配整合，提供企業全面化IT監控及資源最佳化解決方案。

「如果從車輛行駛角度來看，Instana是副駕駛角色，Turbonomic則是自動駕駛。」謝銘偉解釋，「Instana負責即時且完整的記錄車輛運行數據，並透過大數據分析和自動故障偵測的記錄功能，協助使用者確保應用程式效能，確保IT系統穩定運行。Turbonomic則利用即時動態進行最佳化決策，主動發掘潛在風險，彈性調度分配資源，預防事故發生，減少資源浪費和碳排放，最大化資源使用效益。」

這種協作模式有助於優化應用程式的整個CI/CD生命週期，將永續IT管理融入日常營運中，謝銘偉重申，「減少浪費是實現碳排放降低的關鍵，企業應該在IT營運最佳化優先前提下，利用可信賴的AI決策和自動化技術，降低雲端及資料中心耗能。」

兼顧效益與治理AI模型驅動企業轉型

除了永續外，優化IT系統運作效能也是提升競爭力的重點，尤其是AI模型的應用與治理，更將成為企業在數位化時代的必要作為。對於應用效益，北祥科技服務數位翁志宏以長期身處數位科技領域的經驗點出，用AI提升AI會得到最佳效果。他提到近幾年技術與應用都有成長的生成式AI，已開始被部分企業導入，「提升生成式AI使用效果的關鍵是強化Prompt技術，問對問題，答案自然明確。」例如，在撰寫行銷文案時，如果能詳述產品特性、目標受眾、行銷目標、語調和風格等要件，AI生成的內容將更具價值，另外企業還可分析VIP客戶數據，生成個性化推薦郵件，提升行銷效果。他也建議企業生成Prompt範本，並分享給團隊，以確保內容創作品質的一致性。

在AI模型治理部分，北祥科技服務的AI技術顧問高卡納博士指出，可快速產出圖像、音樂、語音、影片等多種模型的生成式AI技術，的確可為各類產業帶來全新的商業應用機遇，不過眾多AI模型的應用與治理，也對企業帶來困擾，IBM推出的watsonx平台，則可提供全方位支援。

watsonx平台包括watsonx.ai、watsonx.data、watsonx.governance三部分，其中Watsonx.ai提供基礎AI模型和工具，可協助企業自行微調模型，滿足特定業務需求。watsonx.data擔任關鍵的資料整合角色，可將企業內部各種結構化與非結構化的資料，彙整為生成式AI所需的知識庫。「watsonx.data是單一資料接取窗口，不僅可優化查詢效能，還能整合向量資料庫，全面支援watsonx.ai與生成式AI應用。」watsonx.governance則可確保生成式AI系統的法規合規性，滿足個資保護、資訊安全等各項法規要求，是企業部署及管理生成式AI不可或缺的治理機制。

高卡納表示，上述三大元件共同構成IBM的完整生成式AI整合解決方案，「這不僅有助於企業導入此一新興AI技術，也能確保部署過程的合規性和治理安全，讓企業以更安全、合法的方式應用生成式AI，實現業務創新。」

台灣大哥大資訊長蔡祈岩博士與勤業眾信協理高明駿也認為，合規性是企業AI模型的當務之急。蔡祈岩以台哥大自身為例，建議企業可從提高員工生產力、串接數位平台、連結AI生態圈、企業專屬模型、AI倫理等五大維度著手，這五個維度可協助企業提升效率和生產力，促進創新，增強數據驅動的決策能力，並確保合規和倫理，「台哥大就是透過這五個維度全面實踐AI技術，提升企業生產力，促進創新，並確保AI應用的安全和合規。」

在提高員工生產力，他提到台哥大鼓勵員工使用生成式AI，並由公司付費支付訂閱相關工具，提升員工工作效率。其次是串接數位平台，企業可讓AI融入內部資訊系統，減少人力操作並提高效率。連結AI生態圈部分，台哥大在積極參與開源社群和學術研討會的同時，也在內部也建立AI協作小組，推動AI技術在各部門的應用。建構企業專屬模型方面，台哥大選擇在客戶服務領域開發AI模型，利用多模態轉換能力和自然語言處理能力提升客服體驗和效率。最後是台哥大特別重視AI倫理，嚴格管理資安和個資保護，確保資料處理的安全性。「企業需遵循全球AI法規，特別是美國和歐盟的規定，才能預防AI技術應用過程中的法律風險。」

高明駿也指出，AI的快應用範圍日益廣泛，但也帶來人權、性別平等及種族問題，因此各國已逐漸重視AI治理的規範與法則，開始制定管理規則，例如台灣立法院在2019年提出AI基本法草案，並在2023年進一步推動AI倫理與法制。歐盟也於2023年通過全球第一部AI基本法，要求使用AI產品須揭露資訊，並符合健康、安全、環境及基本權利要求。

對此，勤業眾信提出可確保AI技術公平性、透明度和合規性的AI模型治理架構，該架構包含環境層、組織層和個人層等三個層次，具體執行方面，涵蓋八大構面，AI系統設計、演算法操作、數據管理、風險影響評估、透明可解釋性、責任歸屬、開發營運，以及法規合規性。企業需針對每以構面，制定務實性治理做法，「企業須根據自身AI成熟度，分階段推進治理架構的落地，並需確保AI應用符合企業經營目標和法規要求，設定相應指標進行持續監控。」

觀察近期趨勢可看出，全球產業正迎來新一AI變革，面對此浪潮，企業在每一環節，都需有周密規劃，在強化營運效率、創新商業模式的同時，注重技術治理和倫理問題，方能朝企業發展與環境永續兩大目標並進，在數位化時代中立於不敗之地。

新聞出處： Digitimes