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10 大趨勢 · 驅動因素 · 商業機會

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協同編排平台 (未來工作)

開發者應專注於開發。2026 年，企業將透過內部開發者平台 (IDP) 進行基礎設施的協同編排，使生產力與使用者體驗 (DX) 達到最大化。
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定義

開發者應專注於開發。2026 年，企業將透過內部開發者平台 (IDP) 進行基礎設施的協同編排，使生產力與使用者體驗 (DX) 達到最大化。

為了讓開發者擺脫基礎設施管理的複雜性，專注於業務邏輯，透過內部開發者平台 (IDP) 以「自助服務」形式提供開發環境。藉由「黃金路徑 (Golden Path)」將基礎設施配置、安全政策應用、CI/CD 流水線建置標準化與自動化，革新開發者體驗 (DevX)。

驅動因素

Tech (技術)

雲原生環境（微服務架構 (MSA)、Kubernetes 等）的技術複雜性激增，導致開發者的認知負荷達到極限。

Social (社會)

為防止開發者生產力下降及倦怠，改善開發體驗 (DevX) 已成為人才招募與留任的關鍵要素。

商業機會

內部開發者平台 (IDP) 建置與轉型顧問

分析企業的開發流程以設計最優化的內部開發者平台 (IDP)，並將現有 DevOps 環境轉型為平台工程體系的專業服務。

Managed IDP (SaaS 型平台)

針對難以組建自有平台團隊的中堅與中小企業，提供標準化的開發平台作為服務 (as-a-Service)，以創造訂閱收益。

定義

隨著 AI 的普及化，2026 年確保倫理與法律責任的治理體系將成為企業的核心競爭力。唯有具備透明度與公平性的 AI 才能在市場中生存。

透過將 AI 的信任、風險與安全管理 (TRiSM) 流程內生化，從技術上驗證並保障 AI 模型的透明度與公平性。超越單純的倫理宣言，透過「內建治理的 MLOps (Governed MLOps)」，在從開發到營運的全過程中，即時監控並管控偏見與風險。

驅動因素

Policy (政策/法規)

歐盟的 AI 法案 (AI Act) 等全球對 AI 技術的法規及透明度要求，已強化為法律義務。

Economy (經濟)

因 AI 幻覺現象或偏見判斷導致企業財務損失及聲譽風險，經營學上管理的必要性日益增加。

商業機會

AI 法規合規 (Compliance) 顧問

提供應對 EU AI Act 等複雜全球 AI 法規的風險評估、內部政策制定及稽核應對策略之高附加價值諮詢服務。

整合式 AI 治理平台建置

建置與營運整合方案，提供企業內 AI 模型的資產清單管理、偏見監測及可解釋 AI (XAI) 可視化功能。

定義

2026 年，應用程式架構的標準將完全轉向雲原生。微服務架構 (MSA)、容器、DevOps 已不再是選項，而是必備的生存策略。

將應用程式拆解為微服務架構 (MSA)，並利用容器技術重新設計為可獨立部署與擴展的靈活結構。藉此在不依賴特定雲端的混合雲及多雲環境中，將業務敏捷性最大化。

驅動因素

Economy (經濟)

為即時應對市場變化與客戶需求，確保商業速度與部署靈活性變得至關重要。

Tech (技術)

針對不可預測的流量與工作負載，系統需要具備彈性可擴展性 以實現具成本效益的應對。

商業機會

遺留系統轉型與遷移

分析現有單體式應用程式並重構 (Refactoring) 為微服務架構，並安全地遷移至雲端的工程服務。

基於 FinOps (雲端財務管理) 的成本最佳化

分析雲端資源使用量以消除浪費因素，並透過利用競價型執行個體 (Spot Instances) 等方式降低基礎設施成本的託管服務。

定義

超越單純的重複性工作，能自行計畫與判斷並執行複雜任務的 AI 代理將在 2026 年革新工作環境。這是通往自主營運企業的捷徑。

不僅是遵循預先定義的規則，AI 代理還能自行理解目標並制定計畫，自主執行複雜的商業流程。透過多個代理協作的「多代理系統」，與 ERP、SCM 等核心系統連動，實現端到端業務自動化。

驅動因素

Economy (經濟)

超越單純的重複性工作，透過將複雜的決策與端到端流程自動化，以極大化生產力的需求。

Social (社會)

為應對熟練人力短缺問題，透過 AI 代理填補工作缺口，並引導人類專注於高附加價值的工作。

商業機會

制定代理式 AI 策略藍圖

診斷客戶公司的業務流程，發掘導入自主代理時 ROI 最高的領域，並提供階段性導入策略的顧問服務。

多代理系統整合 (SI)

設計並開發可與 ERP、CRM 等現有核心系統連動，且能處理實際業務的多代理協作系統。

定義

在生成式 AI 濫用攻擊激增的 2026 年，零信任與基於 AI 的防禦系統是必備的。能預先預測攻擊並自動回應的網路復原力至關重要。

在「永不信任，始終驗證」的零信任原則下，利用 AI 與機器學習建立預先預測並防禦威脅的主動體系。即時管理擴大的攻擊面，並為應對未來量子電腦威脅，準備轉向後量子密碼學 (PQC)。

驅動因素

Tech (技術)

利用生成式 AI 進行的精密網路釣魚、深偽技術 (Deepfake) 等攻擊技術日益智慧化，且攻擊面已急遽擴大至雲端與 IoT。

Tech (技術)

針對未來量子電腦出現時，現有加密體系可能失效的「量子威脅」，有其長期應對之必要性。

商業機會

基於 AI 的託管式 XDR (擴展偵測與回應) 服務

透過 AI 自動化安全監控以提高威脅偵測與回應速度，並由專業人員支援威脅狩獵的智慧型安全營運服務。

PQC (後量子密碼學) 轉換支援

為應對量子運算時代，診斷企業的加密資產，並支援遷移至後量子密碼學演算法的未來型安全服務。

定義

數位孿生與空間運算相結合，打破了現實與虛擬的界限。2026 年的工業現場將透過虛擬模擬實現風險歸零，並將效率最大化。

透過數位孿生將實體資產複製到虛擬空間，並結合 XR（擴展現實）技術，實現現實與虛擬的完美同步。使用者透過三維空間運算介面直觀地控制資訊，並透過虛擬模擬優化營運效率。

驅動因素

Economy (經濟)

在製造流程或基礎設施建設前，透過虛擬模擬降低試錯成本並極大化營運效率的需求。

Social (社會)

在全球協作及遠端辦公環境中，克服物理距離的限制，並需要安全且有效的技術訓練 (Training) 手段。

商業機會

工業用數位孿生建置

將製造工廠、物流中心等物理環境虛擬化，並提供即時數據連動及模擬功能，以提升營運效率的解決方案。

基於 XR 的遠端協作/訓練平台

開發利用 AR 眼鏡等工具的遠端維修支援系統，或針對高風險作業族群的 VR 沉浸式安全教育內容及平台。

定義

在數據產生的現場（Edge）隨處都能立即執行 AI 運算。2026 年，隨著自動駕駛和智慧工廠的採用，超低延遲即時處理將成為日常。

數據不傳送到中央雲端，而是在產生數據的邊緣（Edge）現場，利用搭載 NPU 的裝置等進行即時處理與分析。結合 5G 專網，在智慧工廠或自動駕駛車等環境中支援超低延遲即時決策。

驅動因素

Tech (技術)

自動駕駛、智慧工廠等領域對於無需數據傳輸延遲 (Latency) 即可進行即時處理的即時性需求增加。

Policy (政策/法規)

數據主權 (Sovereignty) 法規以及為防止敏感資訊外洩，而強化了必須在本地端處理數據的資安需求。

商業機會

邊緣至雲端基礎設施建置

提供從邊緣裝置選型、5G 專網設計、邊緣伺服器建置，到與雲端數據管線連接的一站式 (Turnkey) 基礎設施服務。

產業專屬邊緣 AI 解決方案

開發並部署符合製造業預測性維護、零售業客戶動線分析等各產業現場特性的輕量化邊緣 AI 模型。

定義

無論數據身在何處。2026 年的數據織物將分散的數據進行邏輯連接，即時供應 AI 訓練與超個人化服務所需的高品質數據。

不將物理分散的數據集中到一處，而是透過邏輯連接與虛擬化提供單一整合視圖。利用 AI 與元數據技術，無論數據位置為何，都能即時檢索並利用所需數據，支撐超個人化服務。

驅動因素

Tech (技術)

數據碎片化地存在於地端 (On-premise)、多雲等多個系統中，導致「數據孤島」問題加劇。

Economy (經濟)

針對客戶的微時刻立即反應並提供客製化提案的「即時超個人化」服務競爭加劇。

商業機會

數據織物架構設計

設計並建置無需數據物理移動即可實現邏輯整合的數據虛擬化及數據織物架構的工程服務。

超個人化行銷解決方案 (CDP)

基於數據織物整合分析客戶所有觸點數據，建構可進行即時個人化推薦的客戶數據平台 (CDP)。

定義

即使不是開發者，任何人都能製作 App 的世界。2026 年，與生成式 AI 結合的低程式碼開發將成為將商業點子立即轉化為軟體的催化劑。

即使沒有專業程式設計知識的公民開發者，也能透過基於 GUI 的拖放方式與生成式 AI 的自然語言指令，直接開發商業應用程式。這解決了 IT 部門的瓶頸，並實現由業務部門主導的快速數位轉型與流程自動化。

驅動因素

Social (社會)

隨著全產業的數位化，開發者需求激增，但專業人才供應嚴重不足的失衡狀態持續。

Economy (經濟)

要求將業務部門的構想無需等待 IT 部門即可立即實現為應用程式，以提高商業敏捷性的需求。

商業機會

公民開發者治理 (CoE) 營運

代為營運專家中心 (CoE)，負責管理公司內部公民開發者所開發應用程式的安全性、品質及數據法規，並提供標準化指南。

客製化 Low-code/No-code 平台導入支援

挑選並建構適合企業環境的 Low-code/No-code 平台，並針對業務端使用者提供教育訓練與變革管理計畫。

定義

ESG 是 2026 年企業生存的必要條件。減少 AI 數據中心龐大的能源消耗，並實現碳排放歸零的綠色 IT 技術，將確保業務的可持續性。

不僅改善數據中心的冷卻效率與使用再生能源，還應用在軟體程式碼層級優化能源效率的「永續軟體工程」。利用 AI 即時控制 IT 基礎設施的電力消耗，將碳排放降至最低並節省成本。

驅動因素

Environment (環境)

因採用生成式 AI 導致數據中心的電力消耗及碳排放量急劇增加，已成為嚴重的環境問題。

Policy (政策/法規)

各國政府的碳中和法規及投資者的 ESG 經營資訊揭露要求，對企業的 IT 策略產生了直接壓力。

商業機會

綠色 IT 診斷與諮詢

測量整體 IT 基礎設施的碳足跡，並提供旨在改善能源效率的具體執行方案與路線圖之 ESG 關聯顧問諮詢。

碳管理 SaaS 解決方案

即時監測企業 IT 活動產生的碳排放量，並提供可自動生成提交給法規機構報告的軟體服務。

本卷內容

30 個商業模式詳解

以下商業模式由 NextBM200 平台構思、驗證並深化。完整報告包含實作邏輯、收益結構與可比較案例。

⊘完整內容
收錄於本書
01 標竿中心 完整內容收錄於本書 ->
02 客製化邊緣 AI 開發夥伴 完整內容收錄於本書 ->
03 生態系夥伴代理 完整內容收錄於本書 ->
04 公共審計自動化 XR 審計 完整內容收錄於本書 ->
05 數據品質管理服務 完整內容收錄於本書 ->
06 邊緣快取網路 完整內容收錄於本書 ->
07 ESG 報告助手 完整內容收錄於本書 ->
08 OT 零信任 MDR 訂閱（智慧工廠特化） 完整內容收錄於本書 ->
09 OT API 整合平台 完整內容收錄於本書 ->
10 可解釋性範本服務：人工智慧透明度時代的必備解決方案 完整內容收錄於本書 ->
11 綠色 IT 教育與認證平台 完整內容收錄於本書 ->
12 成本優化現代化服務 完整內容收錄於本書 ->
13 協作開發 IDP 完整內容收錄於本書 ->
14 政府數位開發 IDP：公共數位轉型的新標準 完整內容收錄於本書 ->
15 容器遷移指南 完整內容收錄於本書 ->
16 AI 上線自動化範本 完整內容收錄於本書 ->
17 本地更新網路 完整內容收錄於本書 ->
18 多廠商 OT 設備支援套裝：整合複雜 OT 環境的安全性 完整內容收錄於本書 ->
19 政府 IDP 平台解決方案 完整內容收錄於本書 ->
20 協同設計審查 XR 平台 完整內容收錄於本書 ->
21 資料治理自動化平台 完整內容收錄於本書 ->
22 AgentLink 經營計畫 完整內容收錄於本書 ->
23 AI 驅動實驗管理模組 完整內容收錄於本書 ->
24 邊緣授權：單一裝置推論引擎 完整內容收錄於本書 ->
25 混合 AI 顧問服務組合 完整內容收錄於本書 ->
26 公共採購自動化範本 完整內容收錄於本書 ->
27 匿名化數據市集平台 完整內容收錄於本書 ->
28 公共機構用治理稽核平台 完整內容收錄於本書 ->
29 開放標準驗證框架 完整內容收錄於本書 ->
30 IT 服務 KPI 儀表板商業模式分析 完整內容收錄於本書 ->
每個 BM 包含：收益模式 · 實作路線圖 · 參考案例 · 策略洞察

FAQ

IT 服務商業模式FAQ

IT 服務商業模式分析涵蓋哪些內容？

本頁整理IT 服務的10個趨勢訊號、產業驅動因素、商業機會，以及2026年可參考的30個BM構想。

趨勢關鍵字「ORCAS BUILD」如何使用？

此關鍵字用來概括IT 服務正在發生的主要變化，並作為理解各項趨勢與策略邏輯的入口。

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適合正在評估IT 服務新事業、產品企劃、投資、顧問服務與成長策略的團隊。

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