国际大型公云业者早在十多年，就开始在台湾布局，十多年下来，台湾公有云供应商也都颇具规模，让国外公有云新服务发布后，更快在台湾落地，或者让台湾企业可以第一时间采用境外公云的服务。（上图为Google在台湾彰滨的云端资料中心，图片来源／Google Cloud）
国际大型公云业者早在十多年，就开始在台湾布局，Google资料中心很早落地台湾，微软早有很强的在地业务团队，AWS则从2012年就开始布局台湾。十多年下来，这些落地台湾的公有云供应商越来越颇具规模，让国外公有云新服务发布后，更快在台湾落地，或者让台湾企业可以第一时间采用境外公云的服务。
跨国公云：Google Cloud
三大公有云业者中，Google虽然相对较晚进入企业云端市场，但却是最早在台湾启用云端区域和资料中心的公云业者，早在10年前就在台湾彰滨打造首座云端资料中心，使企业可以将资料保存在台湾境内，不需要传到境外。此外，由于资料中心设在台湾本地，可以提供台湾本地企业更低延迟的云端服务。
不过，台湾资料中心启用4年后，GCP直到2017年才在台湾成立在地的云端业务团队，相较于其他两家公云起步稍晚。
多年来，技术创新一直是GCP云端服务发展一大重点，例如很早开始靠Kubernetes等云原生技术布局，使企业上云更容易，或是以TensorFlow打造人人都能用的机器学习平台服务等高度创新的产品。
这几年，GCP主打的云端主力产品，更是围绕在资料与AI两大主轴。 在资料方面，GCP提供多种云端资料与分析服务，从资料仓储、串流资料分析，到大数据分析服务、资料撷取服务等产品。此外，还提供相容PostgreSQL的资料库服务、云端SQL与NoSQL资料库、云原生关联式资料库等服务。近几年，GCP在灾难及资料备份方面也有相关布局，提供了GKE备份、持久性磁碟快照、云端SQL备份、云端档案储存备份和异地备援云端储存等服务。
GCP很早就积极布局云端AI服务市场，例如推出了自己的机器学习服务Cloud ML Engine，可协助企业建立自己的ML模型，从而降低技术的门槛，后来更透过AutoML打造出一套企业级的机器学习应用或AI应用，推出包含图像自动标示、语音、翻译和自然语言处理等服务。
两年前，GCP推出了机器学习开发部署平台Vertex AI，在今年10月的NEXT大会上，更全面转而聚焦生成式AI，主打生成式AI模型开发，使企业能够快速构建自己的生成式AI应用。还推出了能支援云端维运和生成SQL查询的生成式AI服务Duet AI。
跨国公云：AWS
身为全球云端服务龙头，AWS是3家公云中最早布局台湾的公云业者，早在2012年就开始布局台湾。不过直到2022年，AWS公云才终于正式落脚台湾，虽然比Google晚好几年，但也反映出，AWS对于台湾市场更加重视。
去年，AWS成为台湾第二家启用云端机房的国际公云业者，尽管规模不如AWS在国外的服务区域（Region），仅是本地型公云，但仍旧是一朵完全由AWS维运和管理的公云，提供了EC2运算、EBS区块储存、VPC网路服务等，至于其他服务如S3储存和DynamoDB资料库服务等，目前尚未在台提供。但透过私有和高频宽网路骨干与其他AWS 区域串连，企业可以用同一套API使用其他AWS 区域中的全套服务。
过去几年，AWS在台推出了多项云端服务，如边缘运算、无伺服器服务等，但近年来，AWS开始主攻数据分析与ML服务。在分析服务方面，AWS推出了资料仓储、互动式分析、大数据处理，以及资料湖的物件储存等进阶分析服务。此外，还有各种机器学习服务的推出，涵盖了底层的机器学习框架与基础架构、中间的机器学习服务，以及上层的人工智慧服务。在2017年推出的机器学习平台服务SageMaker，更成为了AWS在机器学习主力产品，提供ML模型建置、训练和部署功能。甚至AWS今年9月推出了自己的生成式AI建置服务Bedrock。
跨国公云：Azure
相较于Google、AWS，微软已经在台湾商务市场扎根30多年，拥有在地经营的市场优势，这也使得微软Azure在台拥有强大在地业务团队，提供在地化的支援和服务，这意味著，无论是在技术咨询、合规性方面，企业可以更容易取得本地支援和更快地解决问题。
微软3年前公布Azure在台湾建置首座云端资料中心的计划，甚至比AWS宣布时间都还早，不过目前该资料中心仍正在建置中，因此企业现阶段采用其云端服务时，只能用境外机房储存资料。
Azure近来在台湾的发展主要聚焦两个方向，一方面是在Microsoft 365云端服务支援更多产业的上云需求，特别是高监管的产业，如金融业等；另一方面则专注于提供企业级生成式AI服务及平台。靠著利用OpenAI的ChatGPT背后所采用的GPT模型，Azure推出了自己的生成式AI基础模型服务，提供企业能使用如GPT-4等大型语言模型来开发自己的生成式AI应用。
除了云端生成式AI的布局以外，Azure持续加强云端开发人员工具的发展，特别是在云端DevOps开发方面，提供了一系列工具和服务，涵盖应用程式生命周期各阶段，目前有Azure DevOps、Azure Pipelines、Visual Studio及AKS等，可供云端开发团队采用。
本土公云：中华电信
台湾不仅有跨国公有云服务商，多家电信业者或网路业者也推出了不同型态的本地云端服务，其中又以中华电信的本土公云服务规模最大，由于客户有许多都是政府机构和学校，中华电信还设有专属的政府云端资料中心，以应对政府单位对资安和数据安全的要求。
中华电信还提供了更具韧性的资料保护与备份机制，可将重要的机敏关键资料备份到境内HiCloud与境外国际公云。透过各公云分持，即使其中一朵公云服务失效，企业仍可透过其他两朵公云的备份恢复其资料，且客户既有备份档案无法由单一公云恢复。不仅如此，中华电信今年也和VMware合推主权云服务，来加强对敏感性数据的保护及加密措施，以因应资料不出境和资料主权要求。
相较于国外云服务提供商，资料无需经过海外传输是中华电信的一大优势。中华电信目前在台北和台南均设有公云服务据点，可以就近提供技术支援和维护，特别针对金融交易，他们在板桥云端资料中心打造一个大型金融证期网路，可涵盖全台8成金融证券用户电路，以确保随时监看各地金融系统网路连线品质，维持金融期货交易稳定。
中华电信还支援多云混合云架构。透过国内外高速骨干网路连接到其他跨国公有云服务，金融业者可以利用其多云管理平台（CMP）及多云交换平台（CMCX）连接其他第三方公云，打造云地混合架构。还可直接将AWS机柜整套放进其云端机房，提供低延迟的金融服务，或是搭配部署台湾AWS Local Zones服务等。
万里云是GCP在内等跨国公云在台湾本地其中一家云端服务供应商，万里云解决方案架构师梁文典从第一线提出他的观察。
梁文典指出，最近两年，金融业上云的需求出现重要变化，一方面，受到地缘政治因素的影响，越来越多金融机构正在评估备份备援的云端解决方案，强化核心资料的保全，以降低政治冲突的风险；另一方面，生成式AI技术如ChatGPT等掀起了新的AI浪潮，但要开发类似应用需要大量的运算资源，自行建置训练环境的成本过高，所以他们也开始考虑将数据搬上云端，结合云端大数据分析强化其竞争优势。
最近一个月内，他走访了数十家金融机构，他归纳出金融业上云路径主要有3项，分别是备份备援上云、系统翻新上云以及数据分析上云。
除了法规限制之外，梁文典强调，IT维运人员缺乏相关技能也成为拖慢台湾金融业上云的一大障碍。
要解决这个问题，他认为，需要逐步让地端的维运人员也能熟悉云端环境，将他们的技能或是思维从原本的地端思维转变为云端思维，「这非常关键」他说。