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根據多家國際研究機構預估，全球企業軟體市場規模已逾3千億美元；在雲端化與AI技術驅動下，未來五到十年將維持約低雙位數的年成長率，亞太地區被視為成長動能顯著的市場之一。
Red Hat宣布Red Hat Enterprise Linux（RHEL）10.2與9.8版本即將全面推出。奠基於 RHEL 10 的創新基礎，兩個最新版本旨在應對現代安全性威脅、加速 AI 創新，並減少營運飄移（operational drift）。
當企業逐步將人工智慧（AI）導入實際營運，網路基礎架構的重要性也快速升高。過去企業多半關注頻寬、覆蓋與設備更新，如今更在意跨據點能否一致管理，公有雲、私有雲與地端環境能否安全協作，以及網路維運能否承接AI應用帶來的即時性與複雜度。對IT決策者而言，網路已成為AI轉型的底層平台。
「2026 CYBERSEC 臺灣資安大會」歷經三天精彩展出圓滿落幕，總計吸引超過2萬名專業人士蒞臨觀展。其中由數位發展部數位產業署（數產署）打造的「臺灣資安館」更是成果豐碩，除透過辦理「亞洲資安通路高峰會」（Asia Cyber Channel Summit，ACCS），成功鏈結國際通路版圖外，展覽最後一日更壓軸發布「臺灣資安防護矩陣」，提升企業決策層對資安投資的戰略掌握度。
圓展科技全新產品AVer MD331UI醫療級PTZ攝影機。此舉不僅是圓展深耕垂直醫療市場的重要里程碑，更反映其積極因應「醫護短缺」挑戰並掌握「智慧醫院轉型」趨勢的策略布局；隨著高附加價值醫療產品線布局深化，有助於優化整體營運結構，並提升公司長期成長潛力。
在一個「資料即黃金」的時代，真正的領導力不在於盲目追隨資料，而在於結合人類判斷力，對資料進行解讀與洞察。近年來，企業對資料價值的重視已提升至前所未有的高度。
生成式AI快速演進帶動算力與能源需求攀升，資服業者需由追求模型能力，轉向重視架構設計與資源配置。由Green Software延伸至Green AI，透過適配模型、優化系統設計與導入碳排指標，兼顧效能、成本與環境責任，將成為企業下一階段競爭力關鍵。
Akamai Technologies發布《2026年API安全影響調查》（API Security Impact Survey）報告。研究指出，隨著生成式AI與大型語言模型（LLM）的爆發式成長，驅動這些應用的API已成為駭客的首要目標。調查顯示，高達87%的組織在過去一年內曾遭遇API相關的資安事故，且平均單次事故損失已突破70萬美元。
Nutanix宣布，Nutanix Cloud Platform（NCP）解決方案推出多項全新功能，協助企業在AI工作負載快速成長、雲端環境日益複雜，以及硬體供應受限的情況下，仍能維持穩定且具彈性的基礎架構營運。
「CYBERSEC 2026台灣資安大會」進入第二天，數聯資安uSecure SIP所展示的DPM（Data Pipeline Management）資料管道技術，透過重塑資安資料處理架構，成為現場關注焦點之一，也呼應國際研究機構Gartner去年提出的Security Data Pipeline Platform（SDPP）發展趨勢。
量子運算的發展，正逐步改寫企業對資安風險的評估邏輯。過去企業多半將加密機制視為穩定基礎，但隨著量子破解密碼能力成為可預見風險，傳輸安全、憑證信任與跨域資料交換等核心環節，都必須提前納入調整。
隨著生成式AI與代理式AI的快速發展，企業透過AI驅動創新的同時，駭客也正利用AI技術讓網路犯罪從過往仰賴人工作業的模式，進一步走向低成本、低門檻且可大規模複製的新模式。TrendAI指出，當今駭客結合內容生成、身分偽造與系統濫用的複合式AI威脅，讓企業既有的防護邏輯與管理模式面臨著前所未有的考驗。
當前製造業同時承受多樣化製程、精密檢測、缺工壓力與跨部門資訊斷層等多重挑戰。許多企業已逐漸意識到，智慧工廠的發展若仍停留在單點設備升級或局部自動化思維，很難真正解決產線效率、品質穩定與營運韌性問題。
隨著智慧製造持續推進，工廠資料架構正面臨前所未有的壓力。QNAP儲存系統產品部產品經理胡大緯表示，現階段智慧工廠與人工智慧（AI）應用，真正需要先處理的課題，往往不是模型能力，而是資料能否被穩定蒐集、有效過濾、即時傳遞，並在可控成本下完成治理。
洛克威爾自動化舉辦「2026洛克威爾自動化大學」研討會，聚焦AI營運、先進控制與前瞻智慧製造關鍵應用，展現工業營運未來樣貌，由洛克威爾自動化大中華區總裁石安領軍，與各領域的專家及合作夥伴深入探討企業如何將數據轉化為精準決策，協助企業接軌國際ESG戰略，在數位轉型浪潮中搶占先機，擘劃永續發展藍圖。
資料已成為現代企業營運與決策的核心基礎，對於高科技製造業而言，如何將龐雜資料轉化為具備商業價值的洞察，已是邁向智慧製造的重要課題。銓鍇國際（CKmates）解決方案部雲端顧問鍾文哲表示，製造現場長期存在的瓶頸，往往源自資料分散於企業資源規劃（ERP）、製造執行系統（MES）、監控與資料擷取系統（SCADA）及各類現場設備，系統彼此獨立，因而形成難解的資料孤島。
APMIC加入台灣首個金融大語言模型專案，該專案由金管會指導成立之金融科技產業聯盟主導，攜手產官學夥伴推動在地化金融AI基礎建設。此專案聚焦打造具備金融知識理解、法規遵循與業務推理能力的專屬大語言模型，透過整合多元資料來源，強化模型能力。APMIC以其企業AI平台與模型蒸餾技術優勢，協助金融機構提升資料應用效率與決策品質，加速產業邁向可控管且可規模化的AI發展。
生成式AI正快速融入企業營運，AI治理議題隨之浮上檯面。企業不再只是被要求提出AI政策，而是必須證明自己如何在實際運作中管理AI風險。全球監管機構與產業標準的焦點，也正由原則與承諾，轉向可驗證的治理與控制，要求企業說明如何識別、監控並持續降低AI系統於營運過程中的風險。對法律、風險與資安團隊而言，AI已成為必須長期管理與持續驗證的營運責任。
縮短修復時差才是AI安全
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LINE CONVERGE 2019 宣示持續耕耘台灣市場擴大社會參與
第244期
2026年5月
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AI攻擊來襲：物聯網資安防線的下一場考驗 — 國家資通安全研究院副院長 龔化中
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