AI 上容器，資料保護與災難復原成焦點：38% 企業認為機制不足

Nutanix 公布《從容器化到 AI 算力落地：2026 台灣企業 Kubernetes 維運挑戰與趨勢調查》結果。調查於 2026 年 7 至 9 月進行，有效樣本涵蓋 230 家台灣企業，超過九成受訪企業員工數達 100 人以上，超過七成受訪者直接參與技術評估或具最終決策權。結果顯示，企業未來 12 個月的優先投資項目，以資安與營運治理最高，占 54%；其次是資料保護與災難復原（Disaster Recovery，DR），占 46%；AI 基礎架構就緒度為 39%。報告指出，企業 IT 投資將更重視核心基礎架構品質，而非個別技術升級。

容器環境的災難復原與備份仍有缺口

在容器環境的韌性上，38% 企業表示災難復原機制不足，或在推論期間面臨嚴重的儲存效能瓶頸；簡報對災難復原不健全的說明，是容器缺少企業級容錯與跨機房切換能力。另有 35.2% 企業表示持久化資料備份不易。Nutanix 台灣暨香港技術總監何與暉認為這是對 Kubernetes 的誤解，Kubernetes 本身確實不負責備份與災難復原，但已有許多第三方工具可以協助，關鍵在於使用者能否輕鬆管理。

調查顯示，74% 台灣企業正積極規劃或推動 AI 專案，其中 48% 已進入部門級試點或運行生產環境工作負載，但 65% 尚未正式導入容器編排平台 Kubernetes（K8s）。何與暉以「宛如將最新款的超級跑車，開在佈滿泥濘的舊道路上」形容這項落差。簡報另指出，29.2% 企業的 AI 預算先行且高效率執行，72.2% 企業對底層架構重構處於觀望期，主因是人才不足、維運複雜與總體擁有成本（TCO）考量。

企業對 Kubernetes 的期待：資料保護居首

報告列出企業對 Kubernetes 的期待：66.5% 為資料保護與備份、DR，40.4% 為多叢集集中管理，21.3% 為容錯移轉與自我修復。何與暉說明，只要 Kubernetes 能提供與現行虛擬化環境相當的功能與特性，企業原則上就願意接受。

隨著 AI 從概念驗證（PoC）走向正式生產環境，工程挑戰也從初期部署大幅轉向 Day-2 維運穩定性。AI 工作負載需要企業級的持久性資料保護、GPU 調度能力，以及針對複雜模型與向量資料庫的快速災難復原機制。何與暉中進一步說明，AI 讓更多有態（Stateful）應用跑在 Kubernetes 上，企業做檢索增強生成（RAG）或聊天機器人時會餵入大量內部資料，因此擔心備份或切換時資料遺漏，也擔心還原後的資料是否完整。

報告指出，74% 企業正同時維護既有虛擬機器與現代化容器架構，60% 缺乏專業 AI 人才，49% 面臨成本控管問題，超過 45% 面臨工具分散問題。何與暉舉例，AI 團隊熟悉模型與 GPU 調校，IT 團隊熟悉網路、儲存與伺服器，雙方語言不同。當 AI 團隊要求提供 Kubernetes 平台，IT 人員除了要考慮如何最快提供環境，也要考慮如何最安全，須避免機密資料外洩或被惡意刪除。

Nutanix 台灣持續成長，主張以統一平台串聯既有投資

Nutanix 台灣 2026 財年第四季（Q4 FY26）營收年增 40%，客戶數年增 15%，夥伴數年增 25%。Nutanix 台灣暨香港總經理劉國龍在活動中表示，企業 IT 環境不會百分之百上雲，也不會百分之百留在地端，Nutanix 以單一完整平台支援虛擬化、雲端、Kubernetes 與 AI，企業不必為 AI 另建全新環境，技術團隊也不必重新學習。

劉國龍表示，台灣企業已不再只是實驗 AI，而是積極將 AI 導入核心業務營運，「要求企業全面汰換並重建既有基礎架構，既不務實，也不具成本效益」。他認為，真正的業務敏捷性來自採用統一的雲端策略，串聯既有虛擬化投資與現代化容器化 AI 環境，並盡可能避免承擔難以持續的總體擁有成本（TCO）。