隨著人工智能（AI）應用在各行各業快速普及，技術債已成為阻礙企業實現AI潛力的主要絆腳石。根據IDC最新研究報告，大中華地區的企業若未能妥善處理技術債，將面臨高達50%的AI項目失敗率及成本失控風險。然而，少數領先企業透過戰略性現代化投資，不僅擺脫了傳統架構的束縛，更實現了比同行高出近三倍的數碼收入增長。

這份由MongoDB委託的研究報告《現代化傳統IT架構：贏在AI時代》指出，超過三分之一的大中華區企業（36%）認為現有架構過於僵化、昂貴且緩慢，無法滿足當前需求，甚至無法開發新應用程式。這一問題尤其突出於數據層面，許多企業因缺乏靈活和可擴展的數據架構，難以處理AI所需的大量非結構化數據。

市場背景：AI競賽加劇 技術現代化成關鍵

全球AI技術正迅速改變商業運營模式。從智能製造到金融科技，AI驅動的創新正在重新定義行業標準。然而，對於大中華區企業而言，技術現代化的步伐卻因歷史包袱而受到限制。根據IDC調查，大中華地區企業在軟件開發中的三大挑戰分別是：在不影響速度或創新的情況下嵌入安全性（31%）、數據管理瓶頸（30%）以及解決技術的複雜性（29%）。

儘管如此，部分企業已成功突破這些瓶頸。研究發現，這些「領先者」透過持續的現代化計劃，不僅解決了技術債問題，還為AI應用奠定了堅實基礎。例如，OPPO和HONOR等企業透過採用MongoDB平台，顯著提升了數據處理效率，並降低了運營成本。OPPO每年處理逾100億筆數據點，同時將存儲需求減少約90%；而HONOR則支持每天處理超過3,500億次業務請求，為用戶提供更敏捷支援服務和AI驅動體驗。

工業趨勢與競爭格局

AI技術的快速發展正在重塑全球各個行業的競爭。大中華區是全球重要經濟體之一，企業面臨巨大技術挑戰和機遇。根據最新市場報告，大中華區的AI市場預計在未來五年內將以年均25%的速度增長，促使更多企業加大投入現代化IT技術。然而，技術債問題仍是制約企業AI發展的主要障礙。領先企業透過戰略性現代化投資，不僅解決了技術債問題，還為AI應用奠定堅實基礎，進一步鞏固了其市場地位。

國際雲端服務商方面，AWS、微軟Azure與Google Cloud合共佔港企IaaS支出68%，但受制數據駐留要求，皆與本地電訊商（PCCW、HGC）共建「專屬雲區」，形成「全球技術＋本地合規」混合模式。中資平台不甘後人，阿里雲港澳區2025年再加碼10億港元，主打「AI-Ready」託管MongoDB與PolarDB，並以「人民幣計價＋大灣區延遲<10ms」搶佔金融客戶。本地系統整合商（SI）如電訊盈科企業方案、新意網，則以「技術債評估＋應用重構」顧問服務開闢第二增長曲線，項目毛利率高達45%，遠高於傳統硬件轉售。

領先者的成功之道：持續現代化與雲端策略

領先企業的成功經驗表明，技術現代化並非一次性任務，而是需要長期投入的過程。研究顯示，43%領先企業推動多項現代化計劃，以逐步消除傳統系統的限制，並建立支持生產級AI的雲端基礎設施。相比之下，多達88%非領先企業因數據孤島導致現代化嘗試失敗。

MongoDB CXO諮詢部董事總經理Thorsten Walther指出：「AI使技術債成為董事局層面的緊迫議題之一。研究清楚表明，戰略性現代化不僅能釋放AI潛力，還能顯著提升收入。領先企業的案例展示了擺脫僵化傳統系統後的可能性。」

行業建議: 如何縮小AI準備度差距

針對技術現代化的挑戰，IDC提出了四項關鍵建議：

  1. 確保數據質量與治理：確保AI系統能獲取一致且可信的操作數據與向量數據。
  2. 更新過時架構：啟用快速開發新應用的能力，避免傳統系統帶來的風險和成本。
  3. 構建混合雲端模型：減少數據分散，並實現跨環境的數據可用性。
  4. 投資人力資源與變革管理：加速現代化和AI交付，同時保持合規性和可靠性。

展望將來: 技術現代化的長期價值

隨著AI技術的不斷進步，技術現代化的重要性將愈加凸顯。對於大中華區企業而言，擺脫技術債不僅是實現AI潛力的條件，更是提升市場競爭力的關鍵一步。MongoDB大中華區副總裁胡建基(Gabriel Woo)說：「我們觀察指出，OPPO及HONOR等企業的成功實踐，如何透過現代化數據基礎設施，在AI時代中取得穩健且具策略性的競爭優勢。」研究基於對亞太地區1,400家企業線上調查，涵蓋澳洲、大中華區、印度、印尼、新加坡、韓國和泰國等地區。結果揭示技術現代化是AI成功的基礎工程，香港企業需從數據治理，再切入並投資雲端彈性架構。