隨著企業導入人工智慧（AI）的步伐加快，軟體與硬體投資暴增使 IT 預算面臨失控危機。為了解決預算膨脹並防護新型態風險，越來越多企業選擇採用單一供應商的安全存取服務邊緣（SASE）架構，統整網路與防禦機制。
AI 支出急速成長 企業削減舊系統預算支應
調查顯示，企業預算中投資於 AI 的比例在一年內從 12.1% 成長至 14.2%。相較於整體 IT 預算僅成長 3.6%，AI 領域的支出成長率高達 13%，反映出企業投入的強烈需求。然而，這樣的快速擴充也帶來財政壓力，近半數（47%）企業坦言 AI 相關開銷高於當初預期。
為了確保 AI 專案能持續推進，約 49% 的企業選擇壓縮「舊有系統現代化」的預算，將資金挪轉至 AI 應用與相關網路基礎設施。這種財務轉移趨勢，促使企業積極尋找能夠同時簡化營運、降低授權費用並兼顧安全性的整合型方案。
AI Agent 帶來資安挑戰 促使資安防守轉型
隨著技術演進，企業開始部署能夠自主決策並呼叫外部工具的「人工智慧代理（AI Agent）」。這類自動化系統具備操作速度極快、長時間持續運作以及擁有多重存取權限等特性，傳統將其視為一般遠端使用者的資安管理方式已無法滿足防護需求。
為因應此變革，單一供應商的 SASE 平台成為熱門選項。SASE 整合了軟體定義廣域網路（SD-WAN）、零信任網路存取（ZTNA）以及資料外洩防護（DLP）等功能，讓管理者可以在單一介面上控制 AI Agent 的存取權限並進行流量稽核。許多資安大廠如思科（Cisco）、Cloudflare、派拓網路（Palo Alto Networks）與飛塔資訊（Fortinet）等，均已升級其 SASE 服務，導入針對 AI 請求的管控與政策約束機能。
中小型企業可採分階段部署 降低轉型門檻
對於資源與人力相對有限的中小型企業而言，一次性替換所有 IT 架構並不現實。專家建議企業可以採用漸進式的導入策略，以降低技術與資金風險。
- 第一階段：先以零信任網路存取取代傳統的遠端虛擬私有網路（VPN），提升基礎連線安全。
- 第二階段：導入 SD-WAN 架構，優化分支機構與雲端服務之間的網路連線效率。
- 第三階段：全面啟用 AI 應用程式探索與 AI Agent 的權限控管機制，達到完整的資安治理。
這代表什麼
這項趨勢代表企業對 AI 的投資正進入「理性治理期」。過去一年，許多企業在熱潮下猛烈投資 AI 工具與平台，卻忽視了後續產生的隱性網路與資安維護成本。當 AI 費用開始排擠其他 IT 基礎建設預算時，企業高層勢必要求更嚴格的財務紀律與效率。
對於台灣的中小企業與 IT 管理者而言，這意味著「邊緣防護」與「自動化權限控管」將是下一階段的資訊安全核心。隨著企業內部使用的 AI Agent 越來越多，安全防護對象已從「人類員工」延伸至「機器人代理」。採用整合型的 SASE 架構能減少採購多套獨立軟體的負擔，在確保營運效率的同時，防止資安漏洞成為企業財務上的無底洞。
背景補充
安全存取服務邊緣（SASE）是一種由研發機構提出的架構思維，主張將傳統分開採購的網路路由（如 SD-WAN）與資安防護（如防火牆、網頁閘道、零信任）整合至同一雲端平台上。透過單一供應商提供服務，能避免企業使用過多不同廠牌的資安工具，降低管理複雜度。
而人工智慧代理（AI Agent）則是超越傳統對話型 AI 的新型態應用。傳統 AI 通常只回應使用者的單次提問，但 AI Agent 能根據給定的目標，自動拆解任務、自主決策，甚至替使用者執行跨系統的操作（例如自動讀取資料庫、撰寫報告並寄出郵件）。由於 AI Agent 擁有執行實體任務的權限，若未加強存取控制與監控，一旦遭惡意攻擊者控制，對企業資料安全的危害將遠大於一般的軟體漏洞。
常見問題
什麼是 SASE 架構？
SASE 是將網路傳輸（如 SD-WAN）與雲端資安防護（如零信任、資料外洩防護）整合在單一平台的架構，能簡化 IT 管理並降低成本。
為什麼 AI Agent 需要專門的資安管控？
因為 AI Agent 具備自主決策與呼叫外部工具的能力，權限廣且執行速度極快，傳統針對一般員工的資安規則無法有效預防其潛在的漏洞或資料外洩問題。
預算有限的中小企業如何開始導入 SASE？
建議採分階段部署，先以零信任網路取代傳統 VPN，再逐漸加入 SD-WAN 連接分支機構，最後導入 AI 工具的存取控管。