2026-08-10

人工智慧（AI）運算需求快速成長，資料中心管理正面臨功率密度、冷卻架構、能源效率與維運責任同步擴張的壓力。

2026-08-06

人工智慧（AI）伺服器推升機櫃功率密度，資料中心基礎設施管理（DCIM）的任務也隨之擴大，催生新一代的智慧管理平台。過去DCIM主要負責設備監控、環境告警、資產盤點與容量管理，如今還須因應高功率供電、液冷及跨站點管理需求。

2026-08-05

企業在資料中心導入部署AI伺服器後，基礎設施管理的決策複雜性快速增加。傳統機房以伺服器、網路與儲存設備為管理核心，面對GPU機櫃功率密度攀升，IT團隊還須同步掌握供電餘裕、冷卻能力、機櫃空間、設備健康度與能源績效。

2026-08-04

AI伺服器推高機櫃功率密度，企業規畫資料中心時，須同步處理供配電、液冷、承重、消防、環境感測與維運。台達提供解決方案整合設備、能源與容量資訊，並以統包服務串接設計至維護；數位孿生可在施工前驗證配置，後續也可成為維運入口。面對多層電力轉換損耗，高壓直流、固態變壓器與晶片端電源協同設計，將是提升整體效率的重要方向。

2026-08-03

金融監督管理委員會（以下簡稱金管會）近期發布《金融業後量子密碼遷移參考指引》，協助金融機構因應量子運算對既有公開金鑰密碼體系的潛在衝擊。現階段重點是建立跨部門治理機制，辨識高風險資料與密碼技術應用，建立密碼技術資產清單（CBOM），並把加密敏捷性（Crypto Agility）納入系統升級、採購與供應鏈管理。

2026-07-14

面對量子運算技術持續演進，後量子密碼學（PQC）已從學術研究逐步走向實務部署，企業也開始提前評估相關風險，並將其納入資安與基礎架構升級藍圖。

2026-07-13

隨著美國國家標準暨技術研究院（NIST）完成首批後量子密碼標準發布，PQC已不再只是研究領域的議題，而逐漸進入企業資安規劃與基礎架構升級的討論範圍。相較於演算法本身，企業更關心的是既有系統如何平順過渡，以及分散在各處的加密資產該如何盤點與管理。

2026-07-10

後量子密碼學（PQC）正由標準議題走向企業治理工程，金融業因資料集中、監管要求嚴格，已成為最早建立遷移方法的產業。臺灣網路認證（TWCA）協理連子清表示，企業面對量子威脅時，焦點不能只停留在憑證機構（CA）或公開金鑰基礎建設（PKI），更應把所有使用密碼學的服務、系統、通訊協定、簽章機制與硬體載具納入盤點。

2026-07-09

量子運算快速推進，促使後量子密碼學（PQC）由研究議題進入產業導入階段。企業最直接面對的風險，是現階段被攔截竊取的機敏資料，可能在未來量子運算能力成熟後遭解密。工業技術研究院資訊與通訊研究所技術經理蔡宜璋表示，產業端對PQC的意識近年明顯提高，尤其製造業開始受到海外客戶要求，金融、醫療、通訊與關鍵基礎設施也陸續評估遷移策略。

2026-07-08

量子破密威脅真正考驗企業的時間點，往往早於量子電腦具備實質破解能力的那一刻。當資料需要保存多年，且今日的加密通訊可能遭到攔截留存，後量子密碼學（PQC）已逐步成為企業必須全面檢視公開服務、憑證信任鏈、硬體載具、應用交付與供應鏈驗證的治理工程。

2026-07-07

後量子密碼學（PQC）正逐漸進入企業IT與資安治理議程，但許多組織仍把它視為未來才會發生的風險。鴻海研究院執行長兼資通安全研究所所長李維斌表示，量子電腦真正造成威脅的時間點尚難以精準預測，問題在於一旦具備破解現行公開金鑰密碼系統的能力，現有大量仰賴RSA與橢圓曲線密碼學（ECC）的加密與簽章機制，將不再具有原本假設的安全性。

2026-07-06

當AI讓企業重新理解算力與網路的關係，量子運算（Quantum Computing）也將促使產業重新思考互通性、安全性與基礎設施佈局。思科（Cisco）位於美國加州的量子實驗室，近年積極投入量子網路（Quantum Networking）研發。對台灣產業而言，早期價值在於看見量子網路背後牽動的光通訊、網路晶片、系統整合、資安驗證與雲端服務機會。

2026-07-02

生成式AI與代理式AI（Agentic AI）快速進入企業日常營運，資安長（CISO）面對的核心壓力，已由是否採用AI，轉為企業能否安全地大規模使用AI。

2026-06-24

目前企業導入AI的進度究竟有多快？根據Hitachi Vantara《2025年資料基礎架構現況報告》指出，高達99%的台灣受訪企業已引進AI技術，然而僅有29%的企業認為自身具備實現長期投資報酬率的準備度。

2026-06-15

企業數位轉型進入AI轉型階段後，AI應用已逐步走出技術測試，進入核心業務流程、基礎架構營運與軟體交付管理。生成式AI（GenAI）與代理型AI（Agentic AI）被期待提升生產力，但第一線IT團隊真正面對的挑戰，是如何將模型能力安全、穩定地嵌入既有工作流程。

2026-06-11

隨著全球企業軟體市場持續擴張，雲端化與AI技術也正改變企業開發應用程式的方式。近期生成式AI（GenAI）工具迅速進入開發現場，協助工程師加快撰寫程式碼、產生測試案例與整理文件。然而，企業軟體開發真正困難的地方，通常不只出現在程式撰寫階段。當應用系統必須進入正式營運環境，需求規劃、架構設計、資安檢查、合規驗證、部署作業與後續維運，都會影響專案能否穩定交付。

2026-06-10

當生成式人工智慧（GenAI）與代理型人工智慧（Agentic AI）持續進入企業應用現場，AI基礎架構的討論已經逐漸離開單純採購圖形處理器（GPU）伺服器的階段。企業真正需要面對的問題是，既有算力是否被有效利用，模型檔案是否可追溯，推論服務是否能穩定提供，API金鑰與使用成本是否可控，以及AI應用進入正式環境後，資訊部門能否用可維運、可稽核的方式承接。

2026-06-09

當企業管理層要求導入人工智慧（AI）提高生產力，第一線團隊最常遇到的困難，往往並非技術選型，而是難以判斷AI應該放進哪一段作業流程。許多組織已經開始使用生成式人工智慧（GenAI）處理摘要、翻譯與文件草擬，但若要讓AI成為可長期維運、可稽核、可控風險的企業能力，仍須回到流程、資料、權限與責任歸屬。

2026-06-08

當AI應用快速演進，研發資料中心正成為半導體企業投入AI研發的重要基礎設施，並直接影響電子設計自動化（EDA）、晶片專案開發、模型訓練、推論測試與全球研發協作效率。聯發科技近期於苗栗銅鑼科學園區啟用研發資料中心，主要因應全球營運規模擴張，以及邊緣人工智慧（Edge AI）與雲端人工智慧（Cloud AI）解決方案研發需求升高。

2026-06-03

當攻擊者開始利用人工智慧（AI）加快偵察、弱點利用與資料竊取速度，企業資安防禦也面臨新的效率壓力。Google工程部門副總裁Royal Hansen表示，過去網路釣魚一直是攻擊者取得初始存取權限的主要手法，但近年事件調查顯示，弱點利用與遭竊憑證已成為更關鍵的入侵來源，企業防禦重點不能只停留在員工教育或郵件過濾，還必須強化底層平台、軟體開發流程與身分驗證架構。