商傳媒｜林昭衡／綜合外電報導
隨著企業資料中心逐漸轉型為「AI 工廠」，以工業規模處理巨量資料並轉化為智慧，AI 系統的快速擴展與其治理能力之間，正浮現日益擴大的落差。這類新型態工廠帶來了超越傳統網路安全模型的新風險，因為資料在分散式環境中不斷生成、轉化與消耗，使得傳統的安全防禦機制顯得力不從心。
根據 theCUBE Research 的報告指出，資料層已成為 AI 環境中的主要攻擊目標。全球網路安全資料外洩事件在 2026 年增加了 40%，而物聯網惡意軟體攻擊更激增 124%，這顯示了當前企業面臨的嚴峻資安挑戰。theCUBE Research 首席分析師達沃·維蘭特（Dave Vellante）表示，AI 工廠無法再沿用傳統方法來確保安全，它需要一個能即時治理資料、模型與代理程式的新控制層。
為應對此一挑戰，戴爾科技（Dell Technologies）與英特爾（Intel）正積極投入解決方案。戴爾已將英特爾 Xeon 處理器技術整合至其 PowerEdge 伺服器系列，以支援安全的 AI 工作負載部署。Dell PowerEdge 伺服器利用戴爾在 PowerScale 中的安全儲存協定，並搭配 PowerProtect 資料保護套件，確保靜態的 AI 模型與資料安全。英特爾更在硬體層面，為 Dell PowerEdge 伺服器提供了機密運算（confidential computing）與信任根啟動驗證技術。
在過去 18 個月間，戴爾透過與英特爾合作的 Generative AI Solutions，不斷擴展其 Dell AI Factory 產品組合。英特爾 Gaudi3 AI 加速器結合戴爾的高效能伺服器，為企業的生成式 AI 工作流程提供彈性與擴充性。為強化資料治理，戴爾更於今年三月推出了 Dell Data Orchestration Engine，這是一套低程式碼系統，能夠自動化資料發現、準備與治理，將各種資料轉換為大規模的 AI 就緒資料集。
theCUBE Research 首席分析師 Krista Case 指出，近四分之三的組織已處於 AI 採用成熟或完全整合階段，但約有四分之一的組織將安全暴露視為首要挑戰。她強調，AI 工廠的安全性必須被視為核心基礎設施挑戰，而非單純的工具問題。若企業無法追蹤資料流動、轉化及其對模型行為的影響，將無法真正承擔責任。這正是控制層面成為策略重點的原因，它旨在治理企業智慧的產生與運用。
