是次調查訪問了來自 15 個國家及地區、逾 1,200 名企業高級管理層及 IT 主管，當中包括 190 名大中華區受訪者（中國內地 81 人、香港 55 人以及台灣 54 人）。75% 大中華區受訪機構（中國內地 70%、香港 88%、台灣 68%，全球則為 80%）憂慮其數據基礎架構日趨複雜，可能令數據管理難以駕馭，並對數據管治與資訊安全構成威脅。報告亦指出，數據基礎薄弱令大中華區逾三分之二（71%）機構（中國內地 61%、香港 67%、台灣 89%，全球則為 59%）未能充分發揮數據價值，估計每年亦造成高達 1,080 億美元的全球 AI 投資付諸流水。
隨著 AI 日漸融入業務營運，領導層意識到管治、可視性及控制與效能同樣重要。根據調查，全球企業領袖預計未來兩年 AI 投資將增加 70%，各項挑戰亦會隨之加劇，為資訊安全與數據管治帶來更大壓力。
反映香港正為數碼轉型作好準備
AI 應用已非常普遍，高達 99% 香港受訪者正使用、試行或研究 AI 應用。香港機構在數據儲存（75%）、AI 技術投資（77%）及培育 AI 技術人才（75%）方面，亦持續展現進取的增長預期。事實上，香港在上述三方面均高於全球平均，反映香港正為迎接急速的數碼轉型作好準備。
然而，同時有 67% 香港企業仍處於數據管理的初期或零散階段，或數據滯後（data laggards）；這反映它們的數據環境欠缺完善架構、自動化或一致性，難以發揮 AI 項目的最大投資價值。Hitachi Vantara 香港及澳門區總經理阮紹筠認為，只有建基於可信可靠、管治完善且穩健有韌的數據，AI 才能真正發揮成效，領導層必須將數據基礎視為策略需要。
代理式人工智能（Agentic AI）憑藉其可自動執行任務的能力，大幅提升企業營運效率，迅速成為市場上的「新寵兒」。然而，這種高度自主的特性，同時亦帶來前所未有的網絡安全挑戰。《Fortinet - Agentic AI 安全攻防戰》系列將一連三集，由 Fortinet 北亞區首席信息安全官鄺偉基（Daniel）深入剖析企業在部署 Agentic AI 時不可忽視的安全關鍵。第一集率先由 Agentic AI 的核心基礎 ── Kubernetes 出發。
Agentic AI：自動執行帶來的雙刃劍風險
人工智能技術經歷多年演進，從機器學習（Machine Learning）、生成式 AI（Gen AI），發展至當前備受關注的 Agentic AI。與過往 AI 最大的不同，在於 Agentic AI 不再只是「提供答案」，而是具備「自動執行」的能力。
這種能力既是 Agentic AI 最大優勢，同時亦是潛在風險來源，Daniel 指出：「以前 AI 即使答錯，只要人不採納執行，問題未必發生；但現在 Agentic AI就算判斷錯誤，也可能直接執行，後果可以非常嚴重。」他引用一宗海外初創公司的真實案例，由於 Agentic AI 發生錯誤操作，系統在短短 9 秒內刪除了包括備份在內的所有數據，造成重大損失。
Daniel 又以「養龍蝦（OpenClaw）」為例，僅僅推出大半年，相關的 CVE 漏洞已累積數量至 478 個，其中約 190 個更屬於高至嚴重風險級別（CVSS4.0）。這反映出，在高度自動化且缺乏人工監督的情況下，一旦發生配置錯誤或遭受黑客入侵，影響將被迅速放大，風險不容忽視。
Kubernetes：Gen AI 與 Agentic AI 的基礎
無論是 Gen AI 還是 Agentic AI，其背後往往以 Kubernetes 作為運行基礎。Daniel 強調，容器化網絡（Container Network）與傳統網絡架構存在顯著差異，對企業的技術能力與安全管理要求亦更高。
在傳統環境中，企業開發應用程式的資源規模通常較固定，例如只需運行約 8 至 10 部虛擬機（VM）；但在 Kubernetes 環境下，資源可按需求快速擴展，當流量急升時，系統能在短時間內擴展至數百個工作負載（Workloads），而當需求下降時，又會即時回收資源。這種高度動態與彈性的特性，令整個 IT 環境變得更複雜，也更難監控。
不少企業其實早已導入 Kubernetes，但由於過往應用規模較小、擴展速度較慢，加上傳統防火牆未必支援相關架構，導致 Kubernetes 的安全性長期被忽視，甚至處於「無王管」狀態。隨著 Agentic AI 日趨普及 Kubernetes 部署規模急速膨脹，安全性情況將更為嚴峻，成為企業不能忽略的重點。
Fortinet 北亞區首席信息安全官鄺偉基（Daniel）建議企業及早建立健全的 Kubernetes 安全策略，充分釋放 Agentic AI 潛力。
