企业导入AI不只选模型 GMI Cloud从算力到应用补齐基础建设

GMI Cloud前端技术总监Fred Jhang于AI EXPO 2026分享，企业导入AI的关键已不只在模型选择，而在于从模型入口、工作流到算力与治理的整体基础建设布局。DIGITIMES摄

「在不同视角下，企业对AI的应用需求其实不太一样。」GMI Cloud前端技术总监Fred Jhang在AI EXPO 2026演讲中指出，当生成式AI逐渐深入日常商业的流程，企业真正需要升级的已不仅是单一模型，而是从模型入口、工作流、存储架构到底层算力的整体基础建设。

过去市场焦点多放在「哪个模型更强」；但随着应用延伸至多模态生成，甚至走向具自主执行能力的AI Agent，企业真正面对的问题，已不再只是模型选型，而是API如何串接、任务怎麽编排、算力怎麽调度，以及数据与安全治理能否跟上。也就是说，当AI从聊天工具走向可执行任务的系统，企业原本藏在后端的IT架构问题，也会一一浮上台面。

从Agent到视觉化工作流  MaaS单一接口解决整合痛点

Fred以近期受到关注的OpenClaw Agent为例，解释了AI正逐步朝具备个性化与任务排程能力的数码助手发展。当AI的能力从模型延伸到API与外部工具时，后端所需支撑的基础设施也会随之增加。对新创或中小企业而言，最在意的或许是整合难度与导入成本；但对大型企业来说，GPU丛集管理、合规、监控与数据掌控权，往往才是能否落地的关键。

换句话说，有些企业只想快速取得模型能力，有些企业则想把AI放进既有流程，也有些企业从一开始就需要更高的系统控制权。这让AI基础建设不再只是单一产品，而更像是一条能根据企业成熟度与应用场景逐步往下延伸的技术路径。

针对导入初期的磨合，GMI Cloud推出GMI MaaS（Model as a Service）。这项服务替企业建立统一入口，透过单一API即可存取主流闭源与开源模型，并支持语音、影片等多模态任务。企业不必逐一对接不同供应商，也能透过统一帐单与集中管理，降低整合难度与导入成本。

然而，对企业来说，真正的挑战往往不在于「有没有模型可用」，而是模型接进来后能否稳定融入既有营运流程。当任务从文字生成扩展到多模态处理，或是进阶到复杂的连续性任务时，GMI Studio提供了基于ComfyUI的视觉化节点编辑平台，专为处理图像、影片与3D等任务设计。它让AI从零散的工具，转变为可重复执行的标准化作业流程，协助团队将注意力放回商业逻辑。

深入企业底层：Cluster Engine算力治理与VAST存储架构

解决上层的应用与工作流，针对需要更深层控制权的大型企业，GMI Cloud则提出Cluster Engine与GPU as a Service。企业可直接租用高效能GPU基座，并透过Web与API双界面部署裸机（Bare Metal）、容器或K8s丛集。同时，透过整合DCGM与Prometheus的监控机制，企业也能实时追踪GPU效能与资源分配，回应大型企业对资源可控性、监控能力与合规管理的需求。

GMI Cloud除强化上层算力调度与资源治理外，亦在底层Data Platform携手Macnica茂纶导入VAST Data数据平台解决方案，进一步补强AI基础设施中最关键的数据层能力。相较于传统存储架构，VAST Data结合其产品设计与平台特性，展现出以下几项优势：

1、可对应NVIDIA推荐架构，强化AI平台整合能力：VAST Data可与主流AI运算架构顺畅整合，协助企业在GPU丛集、容器化环境与高效能数据平台之间建立更一致的基础架构，降低部署与扩展AI环境时的整合复杂度。2、采用平行共享架构，提升高吞吐与低延迟数据供应能力：VAST Data以其分离式共享架构设计，让运算与存储资源能更有效协同运作，提供更高的平行存取能力，因应AI训练、推论与大规模数据处理所需的大量吞吐与高速I/O需求。

3、提供原生多协定与完整数据服务能力，兼顾效能与企业级稳定性：不同于仅着重单一效能指标的存储方案，VAST Data同时具备原生档案、物件等多种数据存取能力，并提供快照、数据保护与多元数据服务，满足企业在稳定运作、数据管理与长期维运上的需求。4、支持AI多模态场景，满足大量数据交换与集中管理需求：面对生成式AI、多模态模型、推论服务与数据分析等工作负载，VAST Data可支撑庞大数据集的集中存放、快速交换与高效率读取，让数据平台不再只是承载角色，而是AI基础设施中的核心组件。

最后，Fred也点出企业导入Agent的安全隐忧。他提到，当Agent能够存取企业内部系统时，风险也会随之而来，包括数据权限控管、供应链攻击、提示词注入以及记忆中毒等问题。「AI 时代，基础建设决定一切。」从模型服务、工作流平台到GPU算力、存储架构与治理能力，Fred的核心信息很清楚，企业看待AI的方式不能只停留在模型采购，而必须回到整体IT架构的规划与部署。

因为当AI从聊天走向多模态生成，再进一步走向Agent，企业面对的就不只是模型能力，而是后端系统能否承接、数据能否流通、权限与治理能否同步到位。算力、数据与治理若没先补齐，AI很难真正进入正式环境，更别说后续维运与扩充。茂纶也同为GMI Cloud 的合作夥伴， 若在算力以及搭配NVIDIA platform 硬件需求可以与茂纶&GMI 一同询洽。