過去一年，AI Agent 已從實驗室走進企業營運流程，逐步成為能全年無休運作的數位員工。根據產業觀察，台灣企業導入 AI 的比例已超過 80%，金融、製造與政府部門的軟硬體投資更呈現倍數成長。然而，當 AI 從輔助工具轉變為正式勞動力，企業真正面臨的挑戰不再只是技術導入，而是如何建立治理架構。
HPE 臺灣暨香港董事長王嘉昇指出，企業導入 AI 已經走過早期的實驗與興奮期，接下來的關鍵，是如何讓 AI 成為可控、可預測、可持續營運的能力；而凌羣電腦總經理劉瑞隆則進一步提出，「主權 AI 與主控電腦」將是企業管理數位員工的核心基礎。
痛點：AI Agent 進入營運體系後，企業開始面臨治理與成本失控問題
多數企業在 PoC 階段採用公有雲快速驗證模型，但當 AI Agent 轉為全年運作後，新的營運問題迅速浮現，包括算力成本不可預測、資料主權風險提高王嘉昇觀察，多數企業在 PoC 階段習慣使用公有雲快速驗證模型能力，但當 AI Agent 轉為全年無休運行時，算力成本與資料治理問題便迅速浮現。
例如：
- 測試階段 3 天即消耗上千元 Token 成本
- 生產環境導入後形成長期算力支出壓力
- 企業誤以為資安責任可完全交由雲端業者承擔
- 關鍵資料上雲造成主權與競爭風險
- AI Agent 缺乏監控機制可能產生錯誤決策風險
劉瑞隆進一步指出，當企業開始同時擁有數十個數位員工，如果缺乏監督與治理架構，「AI 一旦變壞，後果將難以收拾」。
解法：建立主權 AI 與主控電腦雙軸治理架構
面對 AI 營運化帶來的新挑戰，王嘉昇提出「主權 AI」概念，強調企業必須建立可自主運作的 AI 工廠，確保資料治理與算力成本皆處於可控範圍內。
他指出，企業真正需要掌握的不只是模型能力，而是「領域主權（Domain Sovereignty）」，例如：
- 半導體製程配方
- 金融客戶資料
- 企業內部營運流程
這些核心資產必須保留在企業可控環境中，才能維持競爭優勢。
劉瑞隆則提出另一個關鍵概念——主控電腦（Supervisor Computer）。他預測，未來五年內企業將進入真人與電腦人混合工作的時代，在 80 人企業中，可能有 30–40 位為 AI Agent 勞動力。
因此，每一位數位員工背後，都需要一套完整監督機制，包括：
- 行為監控
- 任務追蹤
- 決策紀錄
- 合規管理
讓企業能像管理真人員工一樣管理 AI Agent。
應用成效：建立可監督的數位員工體系，讓 AI 從工具升級為正式勞動力
透過主權 AI 與主控電腦雙軸架構，企業可逐步建立完整的數位勞動力治理模式，使 AI 從實驗技術轉化為可管理的營運資產。
具體效益包括：
- 控制長期 Token 與算力支出風險
- 建立企業資料主權與營運自主性
- 提升 AI Agent 行為透明度與可追蹤性
- 避免部門各自採購設備造成資源孤島
- 建立數位員工對應的人資治理制度
劉瑞隆強調：「企業不能讓 AI 野蠻生長。」只有建立監督機制，AI 才能真正成為可靠的營運夥伴。
HPE 推動企業級主權 AI 工廠，凌羣打造可監督的數位員工應用
在企業導入主權 AI 的過程中，王嘉昇指出，HPE 提供從策略規劃到平台建置的三層式架構，協助企業建立可長期營運的 AI 基礎設施：
第一層｜Advisory 顧問諮詢
協助企業規劃：
- 工作負載雲地分配策略
- 主權資料治理架構
- Hybrid Cloud 導入路徑
第二層｜HPE Private Cloud AI 平台
整合：
- 模型管理
- 算力調度
- 資安治理
- 軟硬體基礎架構
打造企業專屬 AI 工廠。
第三層｜持續優化營運服務
確保 AI 系統可長期穩定運作並持續擴展。
在此架構之上，劉瑞隆則帶領凌羣電腦負責將產業 know-how 轉化為具備實務能力的 AI Agent，例如金融徵信流程、文件分類與審核等高合規場景，使企業能真正建立可被監督與管理的數位員工體系。
雙方形成清楚分工：
HPE 建立算力與平台基礎，凌羣打造產業應用與監控治理能力。
當主權 AI 與主控電腦架構完成整合，企業才能真正安心迎接數位勞動力時代。
報導來源：商業周刊
