面對 Agentic AI 帶來的算力需求變革，企業在評估硬體投資時，不應僅將目光鎖定在單純的硬體採購，而應轉向「策略性資源配置」。根據《經理人》整理的分析，企業應採取以下三個層面的評估策略：
1. 釐清投資優先級：從「部署型」轉向「重塑型」任務
企業不應將所有算力資源平均分配。波士頓管理顧問公司（BCG）的研究顯示，領先企業僅將 18% 的投資用於提升個人生產力的「部署型」任務，而將 42% 的資源投入於優化關鍵業務運作的「重塑型」任務，以及 40% 投入於開發新產品的「創新型」任務。[1] 企業應優先投資能與核心業務深度整合的場景，而非僅是為了跟風而採購硬體。[1][5]
2. 評估算力取得模式：靈活運用雲端與現成解決方案
企業應根據自身資源與技術能力，選擇合適的算力取得路徑，避免盲目投資自建硬體：
- 購買現成模型： 對於缺乏資源訓練模型的企業，直接使用 OpenAI 或 Anthropic 等第三方提供的 API 是最快速的方案，能節省大量硬體架設與維護成本。[4]
- 利用雲端平台： 透過 Google Cloud Vertex AI 或 AWS SageMaker 等服務，企業可以根據需求靈活調度算力，進行模型微調或訓練，這適合需要彈性資源但無意投入大量硬體資本支出的企業。[4]
3. 建立「資料基礎」作為硬體投資的前提
硬體效能再強，若資料品質不佳，投資亦會適得其反。在代理式 AI 的世界中，系統需要根據最新情境即時反應，因此企業在硬體投資前，必須先確保資料的「正確性、完整性、即時性與合規性」。[2] 若資料存在延遲或格式不統一（例如同一個顧客在不同系統中有不同代號），將直接削弱 AI 的理解與判斷能力，導致算力浪費。[2]
企業應將 AI 視為核心策略，而非單純的工具輔助。如零售龍頭沃爾瑪與 Google 的合作，即是將 AI 代理作為設計購物路徑的前提，而非僅是改善效率的輔助工具。這種「AI 優先」的策略，能幫助企業在算力投資上更精準地對接業務需求，避免在無效的硬體投入中消耗資源。[3]
