AI 已走出實驗室：F5 報告揭示 78% 企業已將 AI 推論作為核心營運作業

F5發布年度《應用策略現況報告（SOAS）》。報告指出，人工智慧已跨越關鍵分水嶺：它不再是實驗性項目（production workload），而是生產環境中的工作負載，需要像任何關鍵任務系統一樣嚴謹的維運管理。這份研究彙整全球數百位企業IT與資安主管的回䤭，調查顯示，已有78%的企業自行執行AI推論（AI inference），這也清楚顯示，隨著AI成為企業營運核心，企業正傾向選擇更高的自主控制能力，而非單純追求便利性。

這項調查發布之際，也正值企業IT架構邁向關鍵轉折點。報告指出，93%的企業已採用混合多雲環境，而86%的企業則將應用部署於混合多雲架構中，使AI工作負載的交付與安全防護複雜度達到全新層級。

F5資深產品長Kunal Anand表示，AI已從實驗階段進入正式營運。現在的問題已不再是企業會不會使用AI，而是能否以可靠、安全且具規模化的方式運作AI。今年的調查資料清楚顯示，AI推論正逐漸成為企業核心業務的一部分，這代表AI交付已成為流量管理的挑戰，而AI安全則演變成治理與控管問題。越早理解這項轉變的企業，越能更快、更安全地推動創新。

2026年報告主要發現

• AI已成為實際營運，而非實驗技術：AI不再只是吸睛的新技術或未來議題，而是已深度融入企業日常營運的重要核心。目前企業在營運環境中平均部署七個AI模型，其中77%的受訪者表示，AI推論（執行已訓練的模型以產生輸出結果）已成為最主要的AI活動，甚至超越模型建置與訓練。這項轉變凸顯，企業開始將AI系統的營運治理，將推理納入受政策控管的正式工作負載，並整合進既有應用架構中，必需提供相同的架構、安全性與擴充性需求。
• AI即服務策略已被視為具風險：AI即服務（AI-as-a-Service）策略已被普遍認定無法符合現代企業需求且存在高度風險。僅有8%的企業完全依賴公用AI服務，大多數企業則正建立多元模型組合，因此需要更進階的流量導向、備援切換與政策控管能力，以平衡成本、準確度與可用性。
• 混合多雲已成為新的應用交付標準：這也反映企業整體IT架構已朝向多雲端與多環境營運發展。目前已有93%的企業採用多雲架構，86%的企業則同時在地端、公有雲與機房代管環境中執行應用。同樣地，AI工作負載也需要更進階的流量導向、備援切換與政策控管能力，以最佳化成本、準確性與可用性。企業若要有效管理現代AI與應用部署的複雜性，就必須建立橫跨不同環境的一致性交付、安全與治理策略。
  然而，在管理這類多元基礎架構複雜性的同時，企業也必須確保跨環境邊界具備精準控管能力，才能達成無縫整合、一致的政策執行，以及統一的安全防護策略。如此才能降低孤島化問題、減少營運中斷，並在大規模環境下維持治理能力，同時充分發揮混合多雲架構在AI與應用部署上的效益。
• AI安全與治理已成為系統性需求：隨著AI系統全面進入正式生產環境，安全性已成為企業級的重要議題。報告顯示，88%的企業曾遭遇AI相關安全挑戰，而98%的企業正為代理式AI做準備。這類具自主性的AI系統，將如同真人使用者般，需要具備身份、權限與護欄機制。這也代表安全防護邊界正逐漸轉向提示、token與身份層，傳統安全模型已不足以因應，企業必須在所有層面建立完整治理機制。

提示與Token層已成為AI交付的核心控制點：報告進一步指出，AI工作負載管理模式正發生重大變化，控制核心已逐漸轉向提示、tokens與API。近29%的企業認為，提示層是最重要的AI交付機制，而23%的企業則將token層視為交付與安全的關鍵。能否有效治理這些層級，將直接影響企業在成本、效能與安全性上的最佳化能力，也將成為企業取得競爭優勢的重要關鍵，而不再只是基礎架構本身的競爭。

為何這份報告重要

《2026 F5應用策略現況報告》以資料為基礎，揭示正在重塑企業科技發展的多項關鍵力量，包括AI快速進入正式營運、混合多雲架構成為常態，以及持續演變的威脅情勢正迫使企業重新思考安全與治理策略。

AI成熟度正快速成為衡量企業營運韌性與市場競爭力的重要指標。能夠在AI執行的每個環境中，建立可觀察性、身份驗證與一致性控管能力的企業，將更有機會把AI的潛力真正轉化為長期商業價值。