博通（Broadcom）與市場調查機構 Radius Tech 合作，發布研究報告《2026 年私有雲展望：人工智慧轉折點》（Private Cloud Outlook 2026: The AI Tipping Point）。這份報告基於全球 1,800 位高階 IT 決策者的實證調查（其中 69% 來自員工人數 5,000 人以上的大型企業），揭示企業在人工智慧從概念驗證正式跨入日常生產環境時，如何因應公有雲成本失控與地緣政治監管風險，進而重塑雲端基礎設施策略。
報告指出，隨著生產級 AI（正式上線、每天運作的 AI 應用）對算力持續性、數據安全與成本可控性的要求大幅提升，企業正全面轉向「以私有雲優先發展 AI（Lead with AI on private cloud）」；這種將核心 AI 算力、模型與數據部署於專屬私有雲環境的架構選擇，是當前產業布局「私有 AI（Private AI）」的核心趨勢。
📎 這份報告適合誰閱讀？
報告內容探討 AI 從實驗跨入正式生產環境時所面臨的成本、合規、技能與架構轉折，適合以下五類工作者閱讀：
- IT 高階領導者與策略決策者（CIO、CTO、IT 營運副總/處長）
- IT 財務營運與預算管理者（CFO、FinOps 雲端財務管理團隊、IT 採購主管）
- 資安長、法規合規與數據治理主管
- 雲端架構師、系統工程與 MLOps 機器學習維運團隊
- 高監管與高敏感產業從業人員（金融服務、醫療照護、生技製藥、公部門）
🔴 報告洞見
公有雲成本成為企業最大隱憂
企業在導入人工智慧的初期，通常偏好利用公有雲快速存取算力資源與開發工具。然而，當 AI 應用進入正式生產階段，需要持續運轉與處理大量敏感數據時，公有雲的經濟效益開始面臨嚴峻考驗。
報告指出，成本管理（31%）已首度超越資安疑慮，成為企業對公有雲最大的隱憂。高達 97% 的 IT 決策者坦言，公司在公有雲上的支出存在預算浪費，其中更有 52% 的受訪者估計，浪費比例超過四分之一（25%）。
造成這種預算浪費的主因，是因為正式上線的 AI 算力需要長時間不間斷運作。特別是當企業大量導入能自己拆解步驟、跨系統執行的代理型 AI 後，昂貴的 GPU 租金、網路頻寬，以及資料跨雲搬運時產生的「數據出站費（Egress fees，資料從雲端傳出時收取的費用）」，都會讓雲端帳單變得極難預測。
高達 62% 的 IT 領導者，對這類持續膨脹的 AI 基礎設施費用感到極度擔憂，促使企業不得不重新評估公有雲到底划不划算。
企業轉向私有雲的三個理由
面對公有雲成本失控，企業開始將目光轉向在私有雲上部署與運行 AI。
調查顯示，超過半數（56%）的企業已經或準備，把正式上線的 AI 應用放在私有雲運作。這些應用屬於「AI 推理」階段，也就是模型已經訓練完成，開始在日常業務中接收資料並即時給出回應或預測。相對地，公有雲在 AI 推理的使用率一年內出現劇烈下滑，下降 15 個百分點，從原先的 56% 銳減至 41%。
此外，計劃在未來三年增加私有雲投資的企業比例，也從 51% 顯著成長至 72%，其投資成長速度已達公有雲的兩倍以上。
企業之所以出現這個轉向，背後的核心邏輯可以歸納為「3C 決策模型」：成本（Cost）、複雜度（Complexity），與控制力（Control）。
第一是「成本」，預算更容易掌握。私有雲最大的優勢在於費用固定且可預測，企業不用擔心公有雲因為突發流量或 GPU 租用時間拉長，而跳出難以預估的天價帳單。
第二是降低「複雜度」，減輕人才缺口與維護負擔。維運 AI 基礎設施需要高度專業的人才，但調查顯示，IT 團隊目前最缺乏的前三大技能分別為：AI 基礎設施營運（40%）、跨雲資安防護（38%），以及管理應用程式打包部署的 Kubernetes 營運（37%）。在極度缺乏這類人才的情況下，已有 81% 的企業選擇找外部專業團隊協助。若能採用統一的私有雲平台，就能大幅簡化系統管理，降低技術門檻。
第三是重掌「控制力」，確保效能、資安與數據主權。這包含系統運作效能、資安合規，以及越來越嚴格的「數據主權」要求，也就是法律規定敏感資料必須留在本地，不得隨意跨國傳送或儲存。
高達 86% 的 IT 領導者坦言，地緣政治與監管法規已實質影響他們的雲端策略，其中 54% 更把數據主權視為最關鍵的考量，重要性已提升至董事會層級。因此，對於高合規需求（51%）、講求極低延遲（49%）以及最核心的業務系統（44%），企業都明顯更偏好放在私有雲。
愈來愈多企業把 AI 與核心系統搬回私有雲
在成本、人才與法規的多重考量下，把應用程式和資料從公有雲搬回私有雲——也就是所謂的「工作負載回遷（Repatriation）」——已經從少數公司的特別做法，演變成整個科技產業的大趨勢。
調查顯示，多達 83% 的企業都在考慮或已經開始把資料搬回私有雲。其中，更有半數（50%）的企業已經完成了部分搬遷，比前一年的 35% 整整成長 15 個百分點，顯示出企業的回遷動作正明顯加快。
這些被搬回私有雲的業務，過去大多是需要極高資安與合規標準的項目，像是醫療紀錄或支付系統（51%）、處理巨量資料的大數據分析（48%），以及最核心的企業資料庫（47%）。值得注意的是，「AI 模型與推理」首度被列為獨立分類，而且一進榜就有 43% 正在回遷的企業包含了這類 AI 業務，涵蓋了模型訓練、大型語言模型以及日常營運所需的 AI 推理。
到底是什麼原因讓企業決定搬家？前三大關鍵動力分別是：資料安全與法規合規（51%）、費用更容易預測（39%），以及整體系統運作效能（39%）。這項改變說明，企業不再盲目追逐「公有雲優先」的口號，已有 70% 的企業成立了專門的管理團隊或制定標準規範，來評估每項業務的實際需求，好為資料與應用程式挑選最合適的存放位置。
🧭 IT 主管的三項行動建議
因應 AI 生產化帶來的架構衝擊，報告針對企業 CIO 與 IT 決策者提出了三項優先行動指南，協助企業重塑永續的 IT 營運架構：
首先是「以私有雲優先發展 AI」。IT 領導者應優先將涉及核心商業機密、高合規性要求、低延遲需求或高度依賴企業內部數據的 AI 應用部署於私有雲。同時，企業必須積極減少平台過度分散的問題，將過往散落在不同雲端環境中的虛擬機器、容器以及 AI 工具鏈整合至統一的營運平台，避免維運複雜度無限膨脹。
其次是「重掌雲端經濟主導權」。IT 團隊應主動建立全盤的財務監測機制，稽核並衡量公有雲內部的預算浪費，盤點哪些工作負載已不再具備公有雲的成本效益。透過跨公私有雲的 AI 基礎設施成本模型估算，一旦發現公有雲上的 AI 推理或數據傳輸成本過高，應規劃回遷至私有雲，以獲得可預測的長期營運成本。
最後是「提前建立 AI 治理」。在 AI 基礎設施規劃初期，就必須將治理機制導入架構中，而非等到部署後才進行補救。特別是面對具備自主決策能力的代理型 AI，企業必須稽核跨國數據流向，明確規範模型存取權限、數據輸入與輸出邊界，並建立跨環境的全生命週期監控與稽核體系，確保 AI 的運行符合區域數據主權與監管要求。
雲端策略走到轉折點
綜合《2026 年私有雲展望》的調查發現，企業的雲端策略已經來到關鍵的轉折點。當 AI 逐漸變成企業營運的核心引擎，過去「需要算力就盲目租用公有雲、不斷堆疊工具」的做法，已經很難維持下去。企業如果想把對 AI 的期待真正轉化為實質的商業獲利，關鍵就在於打造一個既能控制成本、守住數據主權，又能兼顧營運效率的基礎設施。
透過現代化的私有雲平台，企業可以把傳統的虛擬機器、軟體容器，以及最新的 AI 業務，全部收攏到同一個架構中來統一管理。這樣不僅能提升硬體設備的使用率，還能把 GPU 與 CPU 等算力資源集中彈性分配（即資源池化）。如此一來，企業能以更低的單位營運成本，取得更高的資料掌控度。
閱讀完整報告內容，請見：Private Cloud Outlook 2006
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＊初稿由 AI 協作，首圖來源：Gemini 生成
