加州帕洛阿爾托, Oct. 21, 2026 (GLOBE NEWSWIRE) — AI 數據層公司 Denodo 公布由研究機構 Veqtor8 進行的一項全面而獨立研究的結果。 研究報告《AI 數據層對代理式 AI 的投資回報率》 (The ROI of an AI Data Layer for Agentic AI) 指出，企業部署受管治的 AI 數據層，三年內可帶來 290% 投資回報率 (ROI)，代理部署速度提升 3 倍，AI 營運成本降低 68%。
隨著企業由實驗性生成式 AI 試點，轉向在生產環境中運行大量自主及半自主代理，能否可靠存取實時、受管治且語義一致的企業數據，已成為主要瓶頸。 Veqtor8 的研究深入訪問了全球銀行、電訊集團、化工製造商及物流龍頭企業的企業實務人員，以及超大規模雲端供應商和技術合作夥伴，量化實施 Denodo AI 數據層相較於碎片化、自建架構的經濟及營運優勢。
主要發現及經濟效益
研究建立一個綜合企業財務模型，反映所有受訪企業的平均規模。 該模型由第一年 100 個代理，擴展至第三年 900 個代理，橫跨 100 個分散式企業數據源。 三年期間的主要量化成果包括：
- AI 舉措帶來的業務價值達 2.9 倍：包括淨成本避免及總體業務增值。
- 代理部署速度快 3 倍：代理利用預建、可重用的數據產品，無須為每次部署建立自訂整合，投入生產的速度快 3 倍。
- AI 營運成本降低 68%：將查詢直接委派至 AI 數據層，並在模型攝取前過濾數據，每項任務的上下文載荷由約 18,000 個詞元 (token) 降至約 5,760 個詞元，運算成本亦下降相若幅度。
- 避免逾 75% 的整合與管治成本：杜絕連接器氾濫及 MCP 伺服器蔓延，維護成本下降 79%，政策管理工作量減少 76%。
克服「MCP 伺服器蔓延」挑戰
若無統一邏輯數據層，企業代理須為每個底層數據源配備定制模型上下文協議 (MCP) 伺服器、RAG 管道及每代理安全控制。 在受監管行業，單一生產代理可能觸及 30 至 50 個不同的雲端、軟件即服務 (SaaS)、遺留及營運系統，此做法造成嚴重整合拖累及管治漏洞。
Veqtor8 首席分析師兼報告作者 Andrew Milroy 表示：「代理的效能，取決於其可觸及的數據。 連接單一系統輕而易舉，但在一致的安全政策下，將數十個系統編排成連貫可靠的工作流程，則極為複雜。 Denodo 的 AI 數據層化繁為簡，企業只要剖析數據一次，即可於每個有權存取之代理間重用受管治的數據產品。」
Denodo 技術總監 Alberto Pan 表示：「企業擴展 AI 時，無法在速度、管治與成本效益之間取捨。 Denodo 平台在分佈式數據資產之間統一存取、語義及集中式政策執行，無須大規模遷移數據，為可信的企業級 AI 代理奠定必要基礎。」
研究報告索取
如欲免費下載 Veqtor8 完整研究報告《AI 數據層對代理式 AI 的投資回報率》，請瀏覽 denodo.com。
關於 Denodo
Denodo 是 AI 數據層公司。 屢獲殊榮的 Denodo 平台驅動可信的代理及應用程式，將企業數據轉化為可靠洞察，支援分析及自助服務。 欲了解更多資訊，請瀏覽 denodo.com。
關於 Veqtor8
Veqtor8 是獨立諮詢及洞察平台，專注於 AI、數據管理、網絡安全及雲端基礎設施。 Veqtor8 透過實用而獨立的研究、高層工作坊、報告及簡報，協助機構迎接 AI、完善數據策略並增強數碼韌性。
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