【企業AI應用深化】算力需求旺  效能、成本與數據安全成部署三大考量 HP ZGX Nano G1n支援企業靈活擴展AI基建

生成式AI近年由個人層面的生產力工具，逐步融入企業日常營運。由內容構思、數據分析、客戶服務，以至智能助理及AI Agent，AI已逐步從工具層面變成驅動營運、甚至提高利潤的重要架構。隨着應用場景增加，管理層及IT部門面對的問題亦由「是否採用AI」，轉向「現有基建能否支撐AI持續擴展」。數據反映，當AI及數據密集型工作逐步進入日常流程，硬件效能正由一般IT設備問題，轉化為企業生產力議題。企業對運算速度、系統穩定性及使用體驗的要求亦同步提高。

現有設備能否滿足AI需求？

HP在美國一項統計逾1,000名員工使用AI*的調查顯示，83%受訪者表示希望升級工作裝置，當中33%更把「更快效能或處理能力」列為下一次升級的首要考慮。

調查亦發現，80%受訪員工曾遇到裝置效能問題，包括處理速度較慢、意外中斷及連線問題；32%受訪者更指相關問題曾造成時間損失或降低生產力。對需要處理大量數據或AI工作負載的企業而言，裝置效能不足所帶來的影響，已由使用體驗延伸至實際營運效率。

AI Agent、模型優化及數據分析等工作負載，往往涉及更複雜模型和更大量數據。若企業仍沿用一般辦公硬件處理高強度AI工作，運算時間、回應速度及穩定性均可能成為瓶頸。

對IT部門而言，硬件效能不僅是設備規格問題，而是直接影響開發週期、員工效率及AI項目的落地速度。當企業計劃把AI由試用階段推向日常營運，運算基建自然成為下一輪投入重點。

可擴展 AI 架構 支援企業未來發展

企業部署AI基建，同時要平衡效能與資本開支。一次過建立大型運算平台，未必符合所有企業的投資節奏；但設備欠缺擴充能力，亦可能在需求上升後迅速面對更換壓力。

HP ZGX Nano G1n為商務桌面電腦工作站，專為高密度AI運算工作負載而設計，最高可支援  200B 個參數大模型，可支援AI測試、模型優化及實際部署等不同應用場景。產品配備兩個QSFP-56連接埠，傳輸速度最高達200Gbps，可按需要連接多台HP ZGX Nano G1n組成叢集。

企業可隨業務及模型規模分階段增加運算資源，提升Tokens Per Second（TPS），並支援更大型參數模型在本地運行，令部署前期的資源配置效益更高。

兼顧 AI 應用與企業數據安全

隨著AI應用逐漸深度整合到工作流程，企業必須考慮資料規管和安全。客戶資料、內部文件、財務紀錄及商業機密，均可能被納入AI工作流程，資料存取和保護因而成為IT制定AI部署時的重要考慮。

HP ZGX Nano G1n支援本地運行AI模型及工作流程，企業可按需要把敏感資料保留於內部環境處理，減少依賴外部雲端服務。對金融、專業服務及其他重視合規要求的企業而言，本地運算提供額外部署選擇，有助降低資料外流風險。

靈活配置模式多元

AI普及亦帶來營運成本問題。當更多員工長時間使用AI工具，API及雲端運算費用往往隨使用量上升。企業在評估AI投資時，除了比較前期硬件開支，亦需要計算長期總持有成本。

HP ZGX Nano G1n可作為企業自建AI運算平台，支援小型團隊共享運算資源及運行本地模型。企業可因應工作負載、資料敏感程度及成本要求，在本地與外部服務之間作出配置，減少過度依賴單一外部收費模式。

長遠AI基建部署 為數碼世代做準備

調查亦顯示，不同行業的AI採用程度已有明顯差異。科技業有88%受訪員工表示每日或間中使用AI，保險業及金融業分別達83%及77%。當AI逐步進入金融、保險等商業場景，企業需要處理的不再只是員工是否懂得使用AI，而是運算資源、資料安全及部署模式能否支撐更廣泛應用。

AI在香港的應用，已逐步由「員工識用工具」，走向企業是否具備自主運算及部署能力。當AI Agent、自動化流程及企業專屬模型進一步普及，企業需要考慮更長遠的因素，包括算力、擴充性、資料管治及營運成本。

HP ZGX Nano G1n的定位，正是協助企業建立更更靈活、易於擴展的AI運算基建，讓不同部門在兼顧效能、成本及數據安全的前提下，把AI逐步納入核心業務流程。對企業管理層而言，下一階段AI競爭，或將由「有沒有用AI」，轉向「有沒有能力把AI規模化」。

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*HP調查數據︰Survey of 1,000+ Employees Reveals the Path to AI Adoption