Google母公司Alphabet公布最新財報後，雖然Google Cloud業務持續高速成長，但龐大的AI投資也讓公司首度出現單季現金流轉負（Cash Burn），引發市場對大型科技公司AI支出規模的憂慮。隨著微軟（Microsoft）、Meta及亞馬遜（Amazon）下周將陸續公布財報，投資人也開始關注，在AI競賽持續升溫下，各家科技巨頭是否都將面臨獲利與現金流遭資本支出侵蝕的壓力。記者黃仁杰／編譯

Google母公司Alphabet公布最新財報後，雖然Google Cloud業務持續高速成長，但龐大的AI投資也讓公司首度出現單季現金流轉負（Cash Burn），引發市場對大型科技公司AI支出規模的憂慮。隨著微軟（Microsoft）、Meta及亞馬遜（Amazon）下周將陸續公布財報，投資人也開始關注，在AI競賽持續升溫下，各家科技巨頭是否都將面臨獲利與現金流遭資本支出侵蝕的壓力。

[caption id="attachment_243298" align="aligncenter" width="1536"] 雖然Google Cloud業務持續高速成長，但龐大的AI投資也讓公司首度出現單季現金流轉負（圖／AI生成）[/caption]

Alphabet第二季自由現金流減少59億美元，創下公司有紀錄以來首次單季現金流轉負。這項結果出現在Google Cloud營收大幅成長82%、創下歷史最快增速的情況下，凸顯AI基礎建設投資已大幅提高企業資金需求。

Alphabet同時宣布，2026年將再增加150億美元資本支出，並預告2027年投資仍將持續成長，代表AI資料中心、晶片與運算基礎設施的投入仍未見高峰。

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市場認為，Alphabet的現金流表現反映AI正重新改變大型科技公司的財務結構。過去科技巨頭憑藉穩定的自由現金流即可支撐新技術投資，如今則必須持續投入鉅額資本，甚至仰賴舉債或發行股票籌措資金，以支應快速增加的AI基礎建設需求。

分析師預估，今年全球主要科技巨頭AI相關資本支出將突破7,000億美元，但現金流成長已逐漸跟不上投資速度。

其中，市場預估Alphabet與亞馬遜2026年都可能持續面臨現金流轉負；Meta自由現金流則可能年減95.7%，僅剩約18.5億美元；微軟截至明年6月底止的本會計年度，自由現金流預估約253.9億美元，不到上一年度587.4億美元的一半。

另一項衡量投資強度的重要指標——資本支出占營收比（Capex-to-Revenue Ratio）也將大幅攀升。市場預估，Meta將由35.9%提高至54.9%；Alphabet由23%升至41%；微軟由31%提高至45%；亞馬遜則由18%提升至25%，顯示企業正把愈來愈多營收重新投入AI建設。

Alphabet公布財報後，股價一度下跌約6%；Meta與亞馬遜同步下挫約3.5%，微軟則持平。市場擔心，其餘科技巨頭下周公布財報時，也可能進一步提高AI投資預算，但AI帶來的營收成長仍未追上資本支出增加的速度。

Saxo Markets首席投資策略師Charu Chanana表示，目前市場最大的風險仍是AI投資持續增加，尤其在微軟等企業運算資源仍供不應求的情況下，資本支出可能進一步擴大。未來投資人將更關注AI業務收入，是否足以追上資本支出、折舊及營運成本的成長速度。

除了資本支出外，Google Cloud近幾季的高速成長，也開始對競爭對手形成壓力。Alphabet表示，目前企業AI需求依然強勁，公司甚至計畫向其他資料中心業者租用更多運算資源，以滿足客戶需求，即使可能因此壓縮毛利率。

Google Cloud亮眼表現也獲得市場肯定。財報公布後，至少20家券商調升Alphabet目標價，中位數升至430美元，較最新收盤價仍有約26%的上漲空間。其中Citizens給出515美元目標價，TD Cowen則維持240美元，態度相對保守。

市場同時預估，美國最大雲端服務商亞馬遜AWS第二季營收將成長31%，高於前一季28.4%；Microsoft Azure則可望維持約40%的成長速度。不過，隨著Google Cloud持續擴大市占，加上Meta傳出正與Anthropic洽談租用AI算力，以及CoreWeave等AI雲端業者快速崛起，市場競爭也將更加激烈。

來源：路透社

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AI晶片大廠AMD（超微）正式推出旗下首款AI機櫃系統Helios，並宣布微軟（Microsoft）將導入Azure資料中心，加入Meta、OpenAI、Oracle（甲骨文）等早期客戶行列。Helios預計今年稍晚開始出貨，被視為AMD迄今挑戰NVIDIA（輝達）AI機櫃系統最重要的一步。記者彭夢竺／編譯

AI晶片大廠AMD（超微）正式推出旗下首款AI機櫃系統Helios，並宣布微軟（Microsoft）將導入Azure資料中心，加入Meta、OpenAI、Oracle（甲骨文）等早期客戶行列。Helios預計今年稍晚開始出貨，被視為AMD迄今挑戰NVIDIA（輝達）AI機櫃系統最重要的一步。

Helios是AMD首款整合GPU、CPU、網路與軟體的AI機櫃系統，也是首度正面對決輝達Grace Blackwell及下一代Vera Rubin平台。AMD希望藉此搶攻快速成長的AI基礎設施市場，並縮小與輝達在資料中心GPU市場的差距。

[caption id="attachment_194597" align="aligncenter" width="1200"] AMD（超微）正式推出旗下首款AI機櫃系統Helios。（圖／截取自AMD）[/caption]

微軟Azure導入Helios 發展下一代AI服務

微軟執行長薩蒂亞．納德拉（Satya Nadella）表示，Azure將透過導入AMD Helios，為客戶提供建置與執行新一代AI應用所需的運算效能、規模及更多選擇。

AMD指出，Helios將協助微軟執行前沿AI模型推論，並支援Azure AI服務。同時，微軟也將導入2款採用AMD最新「Venice」CPU的新運算實例，分別用於Agentic AI資料流程，以及半導體設計工作。

雙方合作已延續多年，AMD晶片長期應用於Surface電腦與Xbox遊戲主機。2023年，微軟也是首批採用AMD MI300X AI GPU的企業之一，目前資料中心也同時部署自研Maia AI晶片。

Meta、OpenAI、Oracle相繼採用

除了微軟之外，AMD近年也持續擴大AI客戶版圖。今年2月，Meta宣布將逐步部署最高6GW的AMD GPU，其中首批1GW將建置於今年出貨的Helios機櫃系統。OpenAI、Oracle以及印度最大資訊服務公司塔塔顧問服務（TCS）也都已承諾今年導入Helios。

AMD表示，目前全球前十大AI公司中，已有8家使用Instinct GPU執行AI工作負載，包括OpenAI、Cohere，以及馬斯克旗下SpaceXAI等。

主打降低AI推論成本

Helios整合AMD自家GPU、EPYC CPU、網路晶片及ROCm開源軟體平台，AMD資料中心事業負責人佛瑞斯特．諾羅德（Forrest Norrod）表示，公司希望提供更低的整體持有成本，以及更低的AI推論單位成本。

AMD董事長暨執行長蘇姿丰今年5月也曾表示，Helios在AI推論、記憶體頻寬及記憶體容量方面，相較於輝達AI機櫃系統具有明顯優勢。

根據Futurum Group預估，Helios售價約500萬至550萬美元，高於輝達第二代AI機櫃系統Vera Rubin約350萬至400萬美元；整套系統重量最高可達7,000磅，也比Vera Rubin更大、更重。

AMD目標搶下更多AI市場

目前輝達仍掌握超過95%的資料中心GPU市場，AMD市占率約4.5%。

Futurum Group執行長暨分析師Daniel Newman認為，若Helios部署順利，AMD未來有機會將市占率提升至20%至25%，代表數千億美元規模的市場商機。

AMD今年第一季資料中心業務營收年增57%，已成為公司最大營收來源。AMD並預估，自2027年起，資料中心AI業務每年可望貢獻數百億美元營收，其中大部分將來自Helios平台。

ROCm仍須追趕CUDA生態系

為打造Helios，AMD近年陸續完成多項併購，包括2022年收購Pensando及賽靈思（Xilinx），以及2025年收購伺服器製造商ZT Systems，同時持續發展ROCm開源軟體平台，希望成為輝達CUDA生態系的替代方案。

Counterpoint Research分析師Neil Shah表示，AMD在GPU及CPU硬體效能方面已與輝達相當接近，但真正的競爭關鍵仍在軟體與開發生態系。

他指出，相較之下，CUDA仍擁有更成熟且龐大的開發者生態，因此AMD未來能否透過Helios擴大市占率，將取決於早期客戶部署成果，以及ROCm生態系的成熟速度。

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資料來源：CNBC

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國立成功大學學生自行組建的人力潛艇「討海人」團隊，攜帶第三代自製潛艇 Azure 蔚藍號，參加 6 月 29 日至 7 月 10 日於英國樸茨茅斯（Portsmouth）舉辦的歐洲國際人力潛艇競賽（European International Submarine Races 2026，eISR 2026）。團隊不僅首週順利通過所有規定檢查與測試，取得正式參賽資格，更在隨後的賽程中展現高度韌性，最終成功晉級耐久賽並完賽，刷新隊史多項紀錄。記者黃仁杰／台北報導

國立成功大學學生自行組建的人力潛艇「討海人」團隊，攜帶第三代自製潛艇 Azure 蔚藍號，參加 6 月 29 日至 7 月 10 日於英國樸茨茅斯（Portsmouth）舉辦的歐洲國際人力潛艇競賽（European International Submarine Races 2026，eISR 2026）。團隊不僅首週順利通過所有規定檢查與測試，取得正式參賽資格，更在隨後的賽程中展現高度韌性，最終成功晉級耐久賽並完賽，刷新隊史多項紀錄。

[caption id="attachment_237626" align="aligncenter" width="1476"] 國立成功大學學生自行組建的人力潛艇「討海人」團隊，攜帶第三代自製潛艇 Azure 蔚藍號，參加 歐洲國際人力潛艇競賽。（圖／成大提供）[/caption]

歐洲國際人力潛艇競賽每兩年舉辦一次，主要考驗學生於人力潛艇設計、操控、推進效率及工程整合等能力，同時鼓勵各國學生透過實作展現造船工程創新成果。今年比賽於英國 QinetiQ 大型試驗水槽舉行，共有來自美國、加拿大、英國、新加坡、波蘭、印度等國共 19 支隊伍報名參賽，各隊除須事先完成設計報告、潛艇介紹影片及潛水員資格等審查外，抵達現場後還需通過乾測試（Dry Check）、濕測試（Wet Check）及潛水員測試（Diver Check）等檢驗，最終共有 12 支隊伍取得正式競賽資格，成大「討海人」團隊亦順利完成所有檢測，晉級第二週正式賽程。

本次參賽的第三代潛艇「Azure（蔚藍號）」全長約 3.10 公尺（不含螺槳），船殼重量約 60 公斤，整體尺寸介於前兩代潛艇之間。船殼延續第二代潛艇所採用的 VARTM（Vacuum Assisted Resin Transfer Molding，真空輔助樹脂灌注成型）製程，利用真空壓力使樹脂均勻浸潤纖維材料，相較於傳統手積層工法，能有效提升製作品質與尺寸精度。為提升整體性能，第三代潛艇也針對推進與傳動系統進行多項改良，包括將原有單螺槳改為同軸反轉螺槳（contra-rotating propellers），以提升推進效率；傳動系統則由外變速機構改為內變速設計，降低水下換檔機構暴露造成的故障風險，同時提升操作便利性與可靠度。此外，團隊也重新設計船體配置與控制系統，使潛艇在操控性、穩定性及維修性方面皆有所提升。潛艇命名為「Azure（蔚藍號）」，象徵環繞台灣的蔚藍海洋，也代表團隊期望透過人力潛艇，將台灣的海洋工程實力與學生自主實作成果帶上國際舞台。

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第一週賽程主要進行潛艇性能與安全驗證，團隊順利完成各項指定測試後取得正式參賽資格。進入第二週計分賽後，Azure 蔚藍號首次進入賽道便成功完賽，並持續刷新隊伍歷年最佳成績。然而競賽期間仍遭遇不少挑戰，例如主艙蓋於航行途中意外開啟，以及操控系統失靈等問題。團隊利用每次下水之間有限的整備時間，持續分析原因、調整機構並進行搶修，最終憑藉穩定的完賽表現，成功取得僅有 6 支隊伍能晉級的耐久賽資格。

耐久賽需連續完成兩圈完整賽道，對潛艇性能、可靠度及團隊臨場應變能力都是重大的考驗。團隊第一次挑戰時順利完成第一圈後，卻在第二圈因操控系統故障衝出賽道。為把握有限的比賽時間，隊員立即於潛艇升降平台上展開緊急搶修，重新調整控制機構後再次下水，最終成功完成耐久賽，不僅突破上屆未能完賽的紀錄，也驗證第三代潛艇整體性能與團隊臨場維修能力的提升。

成大「討海人」團隊表示，本屆雖未獲獎項，但團隊整體表現仍較上一屆有明顯進步，最高航速由 2.37 節提升至 2.9 節，最佳完賽時間由 3 分 11 秒縮短至 2 分 59 秒，速度排名亦由第六名提升至第四名，並成功完成耐久賽，展現第三代潛艇在推進效率、操控性能及整體穩定性上的持續精進，也累積了更多寶貴的國際競賽經驗。

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因應生成式AI快速發展帶動軟體產業轉型，財團法人商業發展研究院數位創新學院與勞動部協力舉辦「微軟C# .NET雲端與AI開發養成班」，課程將於115年10月14日至116年2月26日展開，透過AI技術、雲端平台與全端開發整合訓練，協助有志投入資訊產業的青年培養企業所需的實務能力，縮短學用落差，回應數位轉型下的人才需求，符合資格者可享最高10萬元全額補助。記者許若茵／台北報導

因應生成式AI快速發展帶動軟體產業轉型，財團法人商業發展研究院數位創新學院與勞動部協力舉辦「微軟C# .NET雲端與AI開發養成班」，課程將於115年10月14日至116年2月26日展開，透過AI技術、雲端平台與全端開發整合訓練，協助有志投入資訊產業的青年培養企業所需的實務能力，縮短學用落差，回應數位轉型下的人才需求，符合資格者可享最高10萬元全額補助。

[caption id="attachment_203770" align="aligncenter" width="1024"] 因應生成式AI快速發展帶動軟體產業轉型，財團法人商業發展研究院數位創新學院與勞動部協力舉辦「微軟C# .NET雲端與AI開發養成班」。（圖／AI生成）[/caption]

商研院說明，此次課程以企業實務需求為核心，邀請微軟MVP技術專家擔任講師，透過專案實作培養學員獨立分析與開發能力，而非僅停留於工具操作。

課程內容涵蓋三大特色，在生成式AI與AI Agent應用方面，課程聚焦智慧客服、FAQ Agent、內容自動生成等商業應用情境，教授OpenAI、Gemini API串接及n8n自動化流程設計，並將AI技術實際融入專題開發。

其次，在Azure雲端與DevOps實務方面，學員將體驗企業常見的Scrum敏捷開發流程，學習CI/CD自動化部署、Docker容器化管理等技術，同時輔導取得Azure AZ-900國際雲端認證，強化雲端應用能力。

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此外，課程亦安排全端開發技術訓練，後端涵蓋C# .NET、ASP.NET Core MVC及Entity Framework Core等主流框架，前端則結合Vue.js與Tailwind CSS，並實作前後端分離架構及第三方金流串接，培養符合企業需求的完整開發能力。

商研院指出，AI並非取代程式設計師，而是成為提升開發效率的重要工具。未來具備AI協作能力的工程師，將更能因應企業數位轉型需求，無論在系統開發、雲端服務或智慧應用等領域，都將具備更高的競爭力。

商研院分享，本課程亦納入勞動部「產業新尖兵計畫」，符合資格者可申請最高新臺幣10萬元訓練補助，降低青年投入數位科技領域的學習門檻。為協助有興趣者深入了解課程內容，將舉辦課程說明會，歡迎有志投入AI、雲端及軟體開發領域的青年踴躍參與。

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精誠資訊公布2026年6月合併營收為67.40億元，較去年同期的38.10億元，成長76.90%，寫下同期新高；累計今年1-6月合併營收為273.67億元，較去年同期的199.76億元成長37.00%，亦創同期新高。記者許若茵／台北報導

精誠資訊公布2026年6月合併營收為67.40億元，較去年同期的38.10億元，成長76.90%，寫下同期新高；累計今年1-6月合併營收為273.67億元，較去年同期的199.76億元成長37.00%，亦創同期新高。

[caption id="attachment_234288" align="aligncenter" width="1024"] 精誠集團將持續以EAP為核心，結合集團在系統整合、產業Know-how 及跨平台服務上的優勢，協助企業轉型升級。（圖／精誠資訊提供）[/caption]

精誠資訊表示，6月營收成長主要受惠於關鍵客戶如半導體產業、金融產業以及政府大型專案驗收，包含AI算力建置、雲端資料中心等基礎建設擴充需求；此外，因應企業海外建廠與全球營運拓展需求，帶動軟體採購、雲端服務及IT專案需求成長，推升Azure、IBM、JMP等軟體採購與授權業務增加，海外市場也有所斬獲。

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展望下半年，精誠資訊將聚焦「全球IT服務」與「AI應用布局」雙軌成長動能，在推動「全球IT服務」面向，因應台商供應鏈全球布局與跨境營運需求，串聯海外在地專業團隊與跨境技術資源，持續拓展亞洲服務版圖，目前已經延伸到印度，並將在下半年增加泰國的服務據點，提供在地導入、部署及營運支援的一站式服務，幫助企業降低跨境營運複雜度、提升營運韌性，掌握全球化發展商機。

此外，精誠資訊認為，下一階段企業AI的競爭，將從模型能力轉向AI落地能力，集團將充分運用遍布各產業、熟悉企業營運流程的系統分析師（SA）團隊，發展類似Forward Deployed Engineer（FDE） 的服務模式，深入企業現場，協助客戶建立Enterprise Ontology（企業本體論）、串聯跨系統知識、設計AI Agent工作流程，讓AI從理解企業、支援決策，到執行任務，真正融入企業日常營運。

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研究機構SemiAnalysis最新報告指出，NVIDIA原定2027年推出的下一代AI機櫃架構「Kyber」，因關鍵電路板製造困難，上市時程可能延後一年以上至2028年。不過，NVIDIA隨即否認相關說法，強調「產品藍圖（Roadmap）未受影響」。記者黃仁杰／編譯

研究機構SemiAnalysis最新報告指出，輝達原定2027年推出的下一代AI機櫃架構「Kyber」，因關鍵電路板製造困難，上市時程可能延後一年以上至2028年。不過，輝達隨即否認相關說法，強調「產品藍圖（Roadmap）未受影響」。

[caption id="attachment_232255" align="aligncenter" width="1024"] 研究機構SemiAnalysis最新報告指出，NVIDIA原定2027年推出的下一代AI機櫃架構「Kyber」，因關鍵電路板製造困難，上市時程可能延後一年以上至2028年。（圖／AI生成）[/caption]

消息傳出後，NVIDIA股價7日仍上漲約1%。

關鍵PCB製造困難 Kyber傳延後一年

Kyber是輝達下一代機櫃級（Rack-scale）AI系統架構，原規劃搭配2027年推出的Vera Rubin Ultra平台上市。

整套系統可在單一機櫃內整合144顆GPU，使所有晶片如同一台大型超級電腦共同運作，主要提供AI公司訓練及推論大型模型所需運算能力。

與現有架構不同，Kyber採用垂直排列的運算模組（Compute Tray），可提高機櫃密度並降低資料傳輸延遲。

不過，SemiAnalysis指出，系統核心使用的多層印刷電路板（PCB Midplane）製造難度過高，目前仍面臨量產挑戰，因此Kyber上市時間可能延至2028年。

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NVL576也可能同步延後

除Kyber之外，SemiAnalysis也表示，NVIDIA另一套透過光纖連接八組機櫃的大型AI系統NVL576，同樣可能面臨上市延後，或初期僅能小量出貨。

報導指出，這顯示NVIDIA近年積極推動一年一代的新產品節奏，正開始受到製造能力限制所挑戰。

此外，NVIDIA原先曾提出另一項替代方案，希望透過將兩套現行AI機櫃串接，以提供接近Kyber的運算能力。

不過，SemiAnalysis指出，由於雲端服務供應商（Cloud Service Providers，CSP）及超大規模資料中心業者（Hyperscalers）認為設計過於複雜、營運成本偏高，因此該方案已遭取消。

報導認為，這也意味著輝達目前尚未有成熟方案可進一步擴大Rubin Ultra平台的運算規模。

AMD、Google有望迎來競爭機會

SemiAnalysis認為，若Kyber延後上市，可能讓超微（AMD）及Google等競爭對手，在高階AI運算市場獲得更多發展空間。

其中，Google自研AI晶片以及AMD AI GPU近年已陸續取得部分大型AI實驗室及雲端業者訂單。

不過，顧問公司DGA-Albright Stonebridge Group合夥人Paul Triolo表示，不應過度解讀此次延遲對輝達長期競爭力的影響。

他指出，輝達過去也曾面臨類似技術挑戰，最終仍成功與供應鏈合作解決問題。

電力仍是AI資料中心最大瓶頸

Paul Triolo表示，目前美國AI資料中心最大的限制仍是電力供應，而非單純硬體性能。

因此，即使下一代系統延後推出，也可能剛好配合美國逐步改善電力與基礎設施瓶頸的時程。

目前NVIDIA現行Rubin平台已進入量產階段，預計今年秋季開始供貨給包括AWS、Microsoft Azure及Google Cloud等八家大型雲端服務業者。

另一方面，SemiAnalysis仍預估，輝達2027會計年度下半年資料中心運算業務營收，將高於華爾街市場預期約20%。

至於中國市場，Paul Triolo認為，華為等中國本土AI硬體業者雖可能因輝達延遲推出新產品而獲得更多發展時間，但中國AI硬體生態系正逐漸走向不同技術路線，未來競爭焦點將不再只是追趕輝達，而是中國能否在2030年前建立具競爭力的AI運算生態系。

來源：CNBC

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訓練日期：隨時開課
上課地點：台北市松山區復興北路99號14樓
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課程介紹：

本課程著重在建立人工智慧的基礎知識與整體觀念，從理解人工智慧的基本工作負載與負責任AI的核心原則出發，進一步掌握機器學習的核心概念，包括監督式與非監督式學習、模型訓練與評估等基礎內容，同時認識生成式AI的基本運作方式與應用場景。

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課程內容：

1. AI是什麼 
2. 機器學習基礎概念    
3. 機器學習：標籤(Labe)與特徵(Feature)
4. 機器學習三大任務：迴歸(Regression)分類(Classification)分群(Clustering)
5. 生成式AI基本概念
6. LLM(Large Language Model)核心概念
7. Transformer架構簡介
8. AI風險與治理
9. 負責任的AI六大原則
10. Azure AI服務總覽
11. Azure Machine Learning傳統機器學習平台
12. Azure AI Services：自然語言處理(Natural Language Processing)
13. Azure AI Services：電腦視覺(Computer Vision) 
14. Azure AI Services：語音處理(Speech)
15. AI企業應用延伸：文件智慧化(Document Intelligence)/內容安全(Content Safety)

備註：
詳細內容及報名需知，請點選報名後見協會網站內容

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許多企業在使用 Azure 一段時間後，都會面臨合約轉換的需求，可能是因為企業規模改變，或是希望透過不同的採購方式降低成本。 作者：黃婉中（雲端架構師）

許多企業在使用 Azure 一段時間後，都會面臨合約轉換的需求，可能是因為企業規模改變，或是希望透過不同的採購方式降低成本。 

[caption id="attachment_227397" align="alignnone" width="841"] 許多企業在使用 Azure 一段時間後，都會面臨合約轉換的需求（圖／AI生成）[/caption]

合約轉換這件事比想像中複雜，既有人以為「按個按鈕就好」，也有人擔心「轉換一定會停機」。 

這篇文章希望幫你釐清Azure各種合約之間的轉換邏輯，讓你在行動前有清楚的判斷依據。

先認識這幾種合約

在進入轉換討論之前，先簡單說明幾種主要的 Azure 合約類型：

• PAYG（Pay-As-You-Go）：隨用隨付，無需承諾，適合剛起步或用量不穩定的企業
• EA（Enterprise Agreement）：企業合約，適合大型組織
• MCA-E（Microsoft Customer Agreement Enterprise）：EA 的現代化版本，帳單架構更靈活，支援多張發票與多租用戶管理
• CSP（Cloud Solution Provider）：透過合作夥伴採購，由合作夥伴提供支援與管理

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轉換路線地圖

不同合約之間的轉換，難度差異很大。以下是主要路線的整理：

最重要的是轉換的方向，你會發現，無論是EA、MCA-E要轉往CSP，如果透過Azure Expert MSP，都相對單純，反之則複雜。

附註：你可以前往Microsoft Marketplace | cloud solutions, AI apps, and agents搜尋目前微軟全球的Azure Expert MSP清單。

5個常見誤解

跟你分享5個我實務上常被問的問題。

1：合約轉換就是按個按鈕

大多數轉換都需要提前規劃、跨團隊協調，涉及財務、IT、採購等多個部門。 即使是「純帳單變更」的路線，也有許多周邊事項需要處理，建議預留至少一到三個月的準備時間。

2：轉換一定會造成服務停機

不一定。 

走帳單變更路線的轉換，Azure 服務會持續運作，使用者完全無感。但如果需要手動搬移資源，就可能停機，視資源類型而定。

3：帳單資料會自動帶過去

不會。

費用與使用量記錄不會隨訂閱一起轉移，必須在轉換前自行下載匯出。

4：Reservation 和 Savings Plan 一定沒問題

不一定。 

Reservation 和 Savings Plan 在某些轉換路線下可能被取消並重新計算期限，等於從頭開始。這點務必在轉換前與合作夥伴或微軟客戶團隊確認。

5：剩餘的 EA Commit 費用可以帶走

不行。 

轉換到 CSP 後，EA 預付但尚未使用的 Commit 費用會直接消失，無法轉移。建議規劃在 EA Commit 用完後再換，避免損失。

轉換前的檢查清單

在決定轉換之前，建議先確認以下幾點：

• 確認現有合約類型與到期時間，避免在錯誤的時間點啟動轉換
• 盤點現有資源，特別是 Reservation、Savings Plan 和 Marketplace 服務
• 確認合作夥伴資格，若目標是 CSP，合作夥伴具備 Azure Expert MSP 資格的話，能夠省掉手動遷移資源的工作
• 提前匯出帳單與使用量資料，作為轉換前的備份
• 預留足夠的規劃時間，複雜的環境至少需要兩到三個月

結語

這篇是我這幾年來碰到的案例，加上官方文件的整理。很多問題只要提前知道，都是可以避開的。實際要動手之前，還是建議找你的微軟客戶經理聊一下，IT產業更新很快，今天查到的資訊，過幾個月可能就不一樣了。

本文為作者個人整理，不代表任何公司的官方立場。實際執行時如有疑問，請聯繫你的微軟客戶經理。

這篇文章 EA、MCA-E、CSP 與 Pay-As-You-Go：Azure 合約轉換前你必須知道的事｜專家論點【黃婉中】 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

企業搬遷的核心動力是成本控制，但「自建更便宜」需多維度評估。作者：黃婉中（雲端架構師）

企業搬遷的核心動力是成本控制，但「自建更便宜」需多維度評估。

[caption id="attachment_222913" align="alignnone" width="863"] （圖／黃婉中提供）[/caption]

我最近觀察到有些客戶開始考慮把部分工作負載搬回私有環境。但這不代表企業在逃離雲端，公有雲整體仍在成長，2025 年全球公有雲支出預計達 723 億美元，年成長 21%。

我認為更準確的描述是：更多企業打算採用混合模式，公有雲和私有雲並存。

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最大動力：節省成本

企業轉向私有雲或混合雲，最大原因就是成本控制。根據 IDC 調查，59% 的組織在 2024 年雲端支出超出預算。

37signals（Basecamp 的母公司）每年付 AWS $320 萬，搬回去後預計五年省超過 $700 萬。而巴菲特旗下的美國保險公司 GEICO，經歷了十年的雲端遷移，結果費用漲了 2.5 倍。

「費用更低」不是對所有企業都成立

但仔細研究，會發現這些案例有個共同點：他們的工作負載非常穩定，不是偶爾爆發。

如果你的工作負載是「偶爾爆發、容易停」，那公有雲的彈性優勢仍然明顯，成本會更低。問題是，現在有越來越多企業發現自己的工作負載其實是「穩定型」，不是「爆發型」。對於這類工作，自建硬體的總持有成本（TCO）可能比長期租用公有雲便宜。

但成本不是唯一因素

不過，穩定的工作負載 = 自建更便宜，這個方程式有例外。

以 AI 工作負載為例。這幾年 GenAI 爆發，AI 從「實驗」變成「持續業務」，看起來工作負載穩定了。但企業面臨新的問題：不願因為三年承諾就被鎖定在特定方案上。

開源模型品質快速提升，已能應付大多數需求，而 AI 市場變化太快，下個月可能有更便宜或更好的選擇出現。結果是很多企業選擇：不簽長約，保有轉換的靈活性。 他們願意付略高的價格，換來隨時切換的自由。

這說明：在市場變化快速的領域，即使工作負載穩定，企業也可能為了保留靈活性而放棄純成本優勢。

自建不是簡單的決定

GEICO 的案例很有啟發性。他們決定搬遷回私有雲後，才發現自建帶來的實際挑戰遠比想像中複雜。他們在一年後公開談論搬遷過程中碰到的問題：

• 電源系統不相容，得自己開發混合方案
• 韌體管理幾乎要從零建起
• 跨不同硬體廠商的管理工具各自為政，難以統一
• 需要招募一批在傳統 OEM 採購模式下根本不需要的專業人才

GEICO 的經驗說明：自建不只是成本問題，還有運維複雜度、人才要求、技術整合等多個維度的挑戰。

所以，如果你發現自己的工作負載其實是穩定型，在考慮自建之前，可以評估以下幾個方面：

1. 人力資源（最大挑戰）

自建最大的成本來自人。不只是「有人會裝機器」，還要「有持續的人來維護、優化、處理突發狀況」，就像 GEICO 遇到的韌體管理和工具整合問題。組一個團隊，光薪資成本就很龐大，必須節省夠多才值得。

判斷標準：

• 你現在有多少人懂基礎設施管理？
• 自建的成本節省是否超過他們的薪資？
• 如果關鍵人物離職了，有接班人嗎？

2. 工作負載的穩定性

如果有臨時的、不可預測的專案，自建不只是不划算，甚至會來不及。

混合雲的做法是：穩定的放在私有，臨時的放在公有。 但代價是複雜度增加，跨雲管理、資料一致性、工具整合都需要額外投入。

3. 合規與安全

某些行業（金融、醫療、政府）或地區有特殊的監管要求，資料必須在特定地區、有特定的安全認證。

判斷標準：

• 你的行業是否有數據位置或安全認證的硬性要求？
• 公有雲廠商是否在你需要的地區有合適的 Data Center？

先檢查公有雲廠商是否提供符合要求的服務（Azure EU、阿里雲等）。只有都不符合，才需考慮自建。

4. 未來的靈活性需求

如果你計劃全球擴展，自建可能不夠靈活。建立全球私有基礎設施的成本和複雜度很高。

判斷標準：

• 業務是否會擴展到新的地理區域？
• 業務模式或技術棧是否會頻繁改變？

如果是，公有雲的靈活性更有價值。如果業務相對穩定，自建的長期成本優勢更明顯。

所以，我該怎麼辦

如果你在考慮是否應該轉向私有雲或混合雲，我建議這樣評估：

第一步：評估你的工作負載

• 哪些是持續穩定跑的？
• 有沒有臨時或不可預測的專案？

第二步：評估你的人力資源

• 有多少人懂基礎設施管理？轉向混合需要改變什麼？
• 你有沒有辦法在關鍵人物離職後保持營運？

第三步：評估你的特殊需求

• 有沒有合規或地理位置的硬性要求？
• 是否需要對特定資料有完全的控制權？

第四步：做成本計算 別只看公有雲的月費。要算上：

• 硬體購買、安裝、更新的成本
• 人力成本（招聘、培訓、流失）
• 機房成本（電力、冷卻、物理安全）
• 隱性成本（緊急維修、停機時間）

如果能清楚回答上面 4 個評估維度時，自然會知道什麼選擇最好。

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訓練日期：2026-06-16
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