AI Agent帶動地端部署與物流，2027年企業專案能否放量？

資策會MIC預估，AI技術正走向代理經濟。AI Agent將逐步具備自主交易、評估與協作能力，並於2027年加速融入企業營運核心。企業導入AI的目標也將從降低成本、提升效率，延伸至自主執行流程與創造商業價值。

這項變化會重新分配雲端與企業內部算力。當AI Agent需要持續讀取公司資料、呼叫系統並執行任務，資料權限、回應速度與推論成本都會進入架構設計。結合開源模型與內部資料庫的地端AI，也就是部署在企業自有機房或專屬環境的模型，將承接更多日常工作。

台灣大(3045)推出企業級AI Agent平台MyAgent，總經理林之晨將自建Agentic平台視為企業AI轉型的重要環節。其提出的做法是導入混合模型與模型分流：日常任務交由地端模型處理，複雜問題再送往雲端前沿模型。

這套架構同時處理三項企業需求。敏感資料可留在內部環境，降低外傳風險；簡單任務使用較低成本的模型，控制推論支出；需要更強推理能力時，再調用雲端模型。AI應用規模愈大，模型選擇與任務路由對營運成本的影響也會愈明顯。

混合架構也代表雲端需求將出現分層。前沿模型仍承接高複雜度工作，地端算力則吸收大量重複性任務。企業AI預算因此可能分散到雲端服務、伺服器、資安、資料治理與模型管理平台，單一模型難以涵蓋完整流程。

遊戲橘子(6180)將AI業務列為新的成長方向，執行長劉柏園設定三年內貢獻集團三分之一營收的目標。旗下雲力橘子規劃投入5億元發展AI專案，範圍包括機房擴建、算力租售，以及協助企業導入模型。

雲力橘子累積逾20年的資安與雲端管理經驗，定位涵蓋基礎設施與企業部署服務。這類業者的機會來自客戶缺乏自建能力，需要外部團隊處理算力配置、模型安全與應用整合。三分之一營收仍屬公司目標，後續要看5億元投入能否轉成客戶專案、算力使用率與持續性收入。

AI基礎建設的影響也開始出現在實體供應鏈。公司在北美達拉斯自建倉儲與物流樞紐，讓高科技貨運需求進一步轉化為貨量、運價與獲利來源。

這項營收紀錄同時涵蓋三類產品，現階段可確認高科技供應鏈運輸需求升溫，AI伺服器的個別貢獻仍需更多營運數據拆解。物流業的獲利也會受到運價、艙位、貨量與倉儲利用率共同影響，單月高點適合視為需求訊號，持續性仍要由後續月份確認。

從MyAgent的模型分流、雲力橘子的算力投入，到捷迅承接硬體物流，AI Agent經濟已涵蓋軟體協作、地端部署、資安管理與實體運輸。2027年企業採用速度將決定這些投入能否形成規模化收入，觀察焦點會落在企業專案數量、算力使用率與供應鏈貨量能否同步延續。