化解虛擬化成本危機，DataSitter 推出「AI-in-a-Box」協助企業將授權費轉為 AI 創新資本
在 Broadcom 收購 VMware 後，授權模式的劇烈變動讓台灣眾多企業面臨 IT 維運成本暴增的挑戰。與此同時，生成式 AI（Generative AI）的應用需求迫在眉睫，企業正陷入「預算被舊系統綁架，新科技無力投資」的雙重困境。國內資深資料儲存與資安代理商 DataSitter 資褓儲存，宣布推出企業級「AI-in-a-Box 落地加速器」，透過整合開源虛擬化技術與私有化 AI 流程，協助企業在不增加預算的前提下，省下高達 50% 的基礎架構成本，並同步完成 AI 轉型的最後一哩路。
虛擬化通膨時代，IT 基礎建設面臨「打掉重練」的抉擇
根據市場觀察，隨著傳統虛擬化平台強制改為訂閱制與軟體綑綁銷售，企業的總體擁有成本（TCO）平均上漲了 2 至 5 倍 。這對於 IT 預算本就吃緊的製造業、醫療與中小金融機構而言，無疑是沈重打擊。
「企業不該為了維持現狀而耗盡資源。」DataSitter 資深技術顧問李明鴻指出：「現在是重新思考基礎架構的最佳時機。我們發現，透過功能對等的開源技術替代方案，不僅能甩開授權費的勒索，更能為 AI 運算騰出寶貴的資源。」
MicroCloud：以開源重塑企業 IT 地基
DataSitter 的「AI-in-a-Box」方案，核心採用了基於 Canonical 的 MicroCloud 架構。這是一套輕量級、可高度擴充的雲端底座，整合了 LXD（Linux 系統容器）、Ceph（分散式儲存系統） 與 OVN（開放虛擬網路） 三大開源技術 。
這套組合拳能精準取代企業既有的 vSphere（運算）、vSAN（儲存）與 NSX（網路）功能。實測數據顯示，導入 MicroCloud 後，企業能節省約 40% 至 70% 的授權與維運費用 。更關鍵的是，MicroCloud 原生支援 GPU 硬體直通（Passthrough）與容器化技術，這解決了傳統虛擬機在運行現代 AI 模型時效能低落的問題，讓企業能快速建立 AI 運算環境 。
從「會聊天」到「會做事」：打造資料不出門的企業大腦
除了底層架構的革新，「AI-in-a-Box」更解決了企業導入 AI 最擔心的「資料外洩」與「應用落地」難題。
許多企業雖採購了 GPU 伺服器，卻僅止於內部的 AI 聊天測試。DataSitter 透過在盒子內預載 RAG（檢索增強生成技術） 與 n8n 自動化工作流工具，讓 AI 具備了「大腦」與「雙手」。
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私有知識庫 (RAG)：企業可將內規、維修手冊或法遵文件匯入地端資料庫，AI 的回答將嚴格基於內部資料，解決了大型語言模型（LLM）容易「產生幻覺（胡說八道）」的問題，且資料完全保留在內網，符合金融級資安規範 。
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流程自動化 (n8n)：透過 n8n 串接企業現有的 ERP 或 CRM 系統，AI 在判斷完客戶需求或合約風險後，能自動觸發後續流程（如派工、寄信、建檔），真正實現業務自動化，而非僅是輔助對話 。
金融級合規標準，消除開源資安疑慮
針對企業對開源軟體安全性的顧慮，AI-in-a-Box 方案全面整合了 Ubuntu Pro 企業訂閱服務。這項服務提供長達 10 年的安全性更新，並符合美國聯邦資訊處理標準 FIPS 140-2 與網際網路安全中心 CIS Benchmark 等嚴格規範 。
DataSitter 強調，透過「Livepatch 不停機修補」技術，企業即使在進行核心漏洞修補時也無需重啟系統，這對於需要 24 小時不間斷營運的金融與高科技製造業至關重要 。
90 天落地計畫，快速驗證投資效益
為了協助企業跨越導入門檻，DataSitter 推出了「Agile PoV（敏捷價值驗證）」服務。透過標準化的 T+90 天導入路徑：第一個月建立底層與知識庫，第二個月串接自動化流程，第三個月即可產出量化的成效報告 。
DataSitter 表示，AI-in-a-Box 是一套讓企業「拿回預算自主權」的戰略性產品。在數位轉型的浪潮下，企業不應被舊時代的授權模式綑綁，而應選擇更開放、更安全且具備 AI 演進能力的基礎架構。
關於 DataSitter 資褓儲存 DataSitter 專注於企業資料保護與儲存解決方案超過 30 年，代理全球領先的資安與基礎架構產品。致力於為客戶提供從資料儲存、備份備援到 AI 基礎設施的一站式服務，守護企業最珍貴的數位資產。