戴爾科技論壇聚焦規模化AI 破解Token經濟與治理難題
- 李佳玲／台北
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當AI從回答問題的工具，進一步發展為能自主執行任務的Agent，企業面對的課題已不只是「模型能力」，而是如何在安全、可控且可規模化的前提下，讓AI真正融入日常營運，落實成果。
在2026戴爾科技論壇中，戴爾科技以「將無限可能，轉為實際成果」為主題，聚焦AI架構與應用、現代化資料中心、多雲管理、創新工作模式與安全等議題，並與產業領袖及科技合作夥伴共同探討：當AI進入規模化階段，企業該如何重新思考資料、算力、平台與工作場域，將技術投資轉化為長期競爭力。
台灣企業AI部署成熟度躍升 整合與治理成為關鍵課題
根據戴爾科技《2026 年現代化企業就緒度調查》，台灣已有30%的企業建立成熟的AI與生成式AI部署，較一年前的12%顯著成長。這顯示台灣企業正快速跨越AI試驗階段，開始將相關應用導入更多業務流程。
然而，隨著成熟度提升，轉型挑戰也變得更加具體。調查顯示，56%的企業仍將安全、合規與隱私視為擴大AI應用的主要限制；46%面臨資料品質與治理問題；58%則認為現有資料中心尚未完全具備支援正式環境中大規模AI與資料分析工作負載的能力。此外，100%的受訪企業都感受到跟上快速變革的壓力，66% 在科技投資上更加審慎，並將重點放在實際成果。
台灣戴爾科技集團總經理廖仁祥表示，AI的真正價值不在於導入技術本身，而在於能否讓技術發揮作用。從資料、儲存、運算到雲端與自動化，企業需要的是能因應不同工作負載與發展階段的基礎架構，並透過端到端的產品與解決方案，在掌握資料與IT環境的同時，靈活部署AI與現代化工作負載。
這正是「Built for What’s Next」的核心精神：不只回應當前需求，更為下一階段的發展預作準備，讓科技投資沉澱為可持續的競爭優勢。論壇也以「Scale with Confidence」概括這個轉折：當AI從Pilot走向 Production，資料中心、規模化AI與工作場域需要整合規劃、分階段推進；企業不只要更聰明、更快速，更要回答「能否規模化」這個關鍵問題。
Token用量暴增320倍 混合部署重新定義AI成本結構
AI Agent全天候運作，帶來的不只是效率提升，也將改變企業的成本結構。戴爾科技集團亞太、日本及大中華區解決方案事業群副總裁Danny Elmarji指出，雖然單一Token的價格已下降約80%，但Agentic AI帶動的Token用量卻增加超過320倍。未來，當一名員工可能管理100至1,000個Agent，單價下降未必能抵銷用量快速成長所帶來的影響。
因此，Tokenomics已不再只是技術團隊關注的指標，更是直接牽動IT預算與企業營運的財務議題。不同 Agent的自主程度、任務複雜度、資料敏感度與回應要求，將決定所需的模型、算力、儲存與部署位置。企業不應以單一模式處理所有工作負載，而應依照成本、價值、風險與資料特性，選擇最適合的雲端、地端或邊緣環境。
戴爾科技在論壇中指出，混合部署的重點並非單純比較雲端與地端的價格，而是讓算力能依照工作場景靈活調度，讓每一個Token都在最適合的位置被使用。論壇資料顯示，Dell AI Factory全球已有超過6,500家客戶採用導入，ROI可達3.6倍；Dell AI Data Platform的相關展示資料則顯示，首個Token回應可加快19 倍、向量索引可加快12倍。
從分散應用走向統一治理：LLM Gateway管理每一次AI請求
當企業同時運行Chatbot、Copilot、RAG與各式Agent，如何避免形成新的系統與資料孤島，已成為AI規模化的關鍵課題。戴爾科技集團亞太區AI策略長MeiMay Soo指出，企業可從分散的AI專案，朝向統一的AI Operating System架構發展，整合平台、資料、模型、身分政策與治理能力，讓AI從單點應用逐步擴展至整體營運。
在這類企業AI平台架構中，LLM Gateway可作為所有AI請求的單一入口，統一管理身分驗證、存取權限、Token配額、防護欄，協助企業在每次請求發生時，同步掌握成本與風險。
戴爾科技建議企業依循Prioritize、Prove、Industrialize、Scale的推進路徑：先從高價值場景驗證需求，再將成熟能力複製至更多業務單位，並持續優化模型的品質、延遲、成本、安全與可靠性。同時，企業也應以營收、效率、風險與價值實現時間等指標衡量AI成效，讓AI真正從部署走向可衡量的企業成果。
以整合架構讓AI從Pilot走向Production
從Token經濟、LLM Gateway，到現代化資料中心與AI PC，2026戴爾科技論壇所描繪的，並不是一條只靠更大模型或更多算力堆疊而成的AI路徑，而是一套讓資料、基礎架構、平台、治理與工作場域彼此協同的完整方法。
面對調查中100%受訪企業都感受到的轉型壓力，下一階段的競爭關鍵，將不只是誰最早導入AI，而是誰能更快將已驗證的能力複製到更多場景，並持續以可衡量的營收、效率、成本與風險指標，證明AI正在創造實際成果。
正如廖仁祥所強調，企業應以業務成果為起點，依序建立資料平台、可共享的AI平台、治理與安全機制，以及支援營運與模型管理的作業系統。在此基礎上，Dell Services可從方案設計、基礎架構部署、平台導入到持續維運，提供涵蓋AI生命週期的專業支援。當AI飛輪真正轉動，新專案便不必一次次重新造輪；而戴爾科技也將持續以策略夥伴的角色，協助企業簡化IT複雜度、加速創新，將科技的無限可能轉化為可持續的實際成果。
