「小龍蝦」熱潮背後，為何是一場攸關錢包的算力大戰？AI大腦該放雲端還是地端？

企業最受青睞的AI應用包括「營運自動化」、「對話機器人」與文件處理流程等，其中對話機器人對硬體需求的拉動最大。

根據Digitimes估算，高階AI伺服器在2026年的成長率達67.4%， 2023至2028年的複合成長率也超過六成，顯示這股應用浪潮正在推動硬體需求快速升溫。

然而，當各式AI工具進入企業流程，隨之而來的核心決策是：這顆「大腦」究竟該放在雲端，還是留在地端？

Digitimes副總監羅惠隆觀察：

「企業依據AI應用的屬性決定採用雲端或地端的運行架構，其中高資安資料的AI應用，多希望以地端為主。」

當算力需求下沉至裝置端，便會開始分掉原本屬於雲端的算力規模。

在中國市場，這股算力變局正演變成另一種形態──AI一體機的快速崛起。

從華為、浪潮到聯想，多家廠商推出搭載本土晶片與DeepSeek等大模型的「AI一體機」，主打開箱即用、地端部署。截至2026年初，中國已有30多家伺服器廠商推出這類設備。這通常是一台或一整櫃伺服器，企業可直接在自家機房運行AI，而不必將數據上傳到雲端。

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對於金融、政府與醫療等對資料安全高度敏感的產業而言，這種模式尤其具有吸引力。在高端GPU供應受限的背景下，部份企業開始選擇在本地建立自己的AI算力節點，形成一股「私有化AI」的部署浪潮。

中國在晶片限令下發展出的「一體機」，成為地端AI的選擇之一。（王建棟攝）

如果說「小龍蝦」是靈活調度雲端的管家，地端的裝置譬如一體機，就像在自家後院蓋一座縮小版的數位工廠。地端的崛起並非毫無對手，今年初，Google Cloud就展示了雲端陣營試圖建立的最高門檻：溝通協定。

AI與供應鏈進入分散化時代

Google Cloud台灣總經理陳愷新指出：

當「小龍蝦」還在努力模擬人類點擊網頁時，Google的願景是讓不同的AI代理人透過標準化語言直接對話，這就是「通用商務協定」（UCP）。

譬如，當你的AI管家需要幫你買一雙鞋，它不再需要翻網頁、看圖片，而是直接發送UCP協定給電商門戶的AI，兩秒鐘內完成規格比對、庫存確認與代理支付。

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這對企業導入AI是一大誘因。若使用雲端標準協定，數位員工能快速接上全球商務生態系；反觀地端裝置雖然安全，卻可能成為一座資訊孤島。

「AI市場與供應鏈正進入全方位的分散化時代，」蕭聖倫觀察，企業不再只依賴單一中心，而是根據成本、安全性與協作門檻的角力，重新決定「大腦」應該放在哪裡。（見下表）

算力回流，雲端仍據核心地位

最直接的壓力來自「荷包」。陳愷新分析，透過專為AI設計的TPU晶片，雲端推論成本將在未來一年內暴跌近8成。當像Google Gemini這類頂級模型調用費用愈來愈接近「水電費」，企業是否仍有理由負擔地端硬體的折舊與維運成本，成為現實考驗。

安全性則讓天平再次擺動。近期中東一座資料中心遭無人機攻擊受損，也提醒企業：當地緣政治風險升高，雲端不只涉及資料隱私，也可能面臨實體基礎設施的安全問題。

然而，真正讓雲端仍佔據核心地位的，是第三股力量──協作能力。

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地端AI更像個體戶，擅長完成單一任務；雲端平台則像一座數位工廠，能讓大量AI代理人同時運作、分工協作，這種規模化能力仍難被取代。因此，這場算力拉鋸戰不會有單一贏家。

未來企業將形成新的分工，雲端負責協作，地端則保留最敏感的任務。當兩者能被智慧調度，這場從雲到端的戰線才真正進入實戰。

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（責任編輯：周盼儀）