在這個人工智慧（AI）已成企業標配的時代，AI 如何跟企業營運業務接軌，產出實際商業價值，是近期企業數據相關部門關注的核心重點。

要能更快速取得 AI 投資報酬效益，重點在於能讓模型加速部署到營運環境當中，而且確保模型效能維持在最佳狀態，才能降低決策偏差，並提供數位轉型試錯的時間與空間，讓實際使用 AI 的單位更加有感。

國際上許多領先的企業，除了已高度重視模型部署效率的議題，也在疫情後開始意識到在各地都能持續運算各種規模資料的重要性，因此紛紛積極將 AI 分析遷徙到雲端。對此，全球數據分析領導者 SAS 台灣業務顧問部副總經理陳新銓指出，不只美國，包含香港等部分亞太國家，都已開始在雲端上部署 AI 工作負載，「大家都發現搶時效、求精確，才能讓 AI 在營運端發揮功用，達成真正決策敏捷化！」

陳新銓解釋，在雲端平台運行 AI，能以更彈性、容器化的架構大幅縮短企業開發模型的時間和人力成本，且在模型上線後，平台也能自動監控模型效能，根據使用者設定，自動重新訓練模型或重新部署，讓模型的決策正確性維持在最佳狀態。

陳新銓引述 IDC 的統計(註)指出，2020 年至 2024 年，包括金融、醫療、零售在內的產業，將運算工作負載上雲比例平均將達 54%，在短短 4 年內快速提升 20％，「可以看出，善用 AI 與雲端的力量提升競爭力，已成企業共識。」


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