極度神祕的Google自製伺服器中心|數位時代 BusinessNext

Google公司究竟還要隱匿客製化資料中心硬體多久時間？

即便是矽谷的一座資料中心，Google公司都非常執意的不讓競爭對手有一窺設備的機會。據瞭解，為了在伺服器機房內保持一片黑暗，公司的技術人員都要穿上類似礦工的裝備，戴上頭燈，才能進入機房。

誠如 Equinix公司負責內容及雲端的總經理Chris Sharp所言，很多公司都會試圖掩蓋這些事情，畢竟那裡放置了太多珍貴的智慧財產，但走過Google的資料中心，總是對該公司的作為和那些安全帽嘆為觀止。

Equinix是一家擁有大規模運算設備的公司，以資訊集線器的角色為全球最大的網際網路供應商服務，Google就是向Equinix租賃資料中心空間的這些著名廠商之一。

Equinix公司的總經理Chris Sharp表示，大約在兩年前，Google就已將位置於Equinix資料中心內的硬體機房房內所有電燈燈泡卸下，同時要求Equinix關閉所有頭上的燈光。此時，Google公司的人員就戴上和礦工們一樣，配備燈光的安全帽。類此情形想必就是Google準備架設為客戶定製的設備，卻不願其他人看到。

Google拒絕評論Sharp這個小小的爆料，但這項軼聞並不令人訝異。Google設計了自己的伺服器及自己的網路設備，雖然仍持續向類似Equinix公司的第三方資料中心租賃空間，但現今也在設計及建置自己的資料中心。這些規劃固然是為了增進公司網際網路的效能，但也可以節省能源與金錢。更甚者是，Google將建置資料中心的工作視為超越競爭對手的一項重要優勢。

雖說Google在最近幾年已經放鬆管制，甚至在2009年，首次將五年前建置的第一間客製化資料中心公開，也討論了部分較新的裝置，但許多的作業方式仍然成謎。

有些人士認為Google的這種隱匿作法應該改變，臉書（Facebook）現在就在設計自己的資料中心及伺服器，並以「公開資源」的方式來直接回應Google的作為。臉書表示，這樣不僅能像Google一般，讓世界其他地區節省能源，更可達到拯救地球的終極目標

不少公司已經參與了這項努力，如：Netflix網路公司，總部位於德州的雲端公司Rackspace，及日本科技巨人NTT Data公司。但仍有一些公司還是寧願隱匿公司硬體的秘密，例如亞馬遜網路書店的作法，採行的就是Google模式。

來源：WIRED

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以GAIA 2.0技術框架為基礎，加速集團應用百花齊放

GAIA是國泰金控為實現AI即服務（AI as a Service）提出的關鍵技術框架，歷經一年的發展，不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出：「隨著代理式AI技術崛起，我們在今年提出GAIA 2.0技術框架，目標是讓AI助理（Assistant）進化成AI Agent，可以跨單位整合工具、數據與分工，實現真正的智慧協作。」

舉例來說，為深化集團員工運用AI提升工作效率，我們打造員工AI助手—Agia，協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務，提升效率與生產力；另外，透過AI自助開發平台—GAIA Studio，讓員工以No Code工具，連結內部知識庫，並以視覺化介面或Prompt快速自主開發，打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務（包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等）。

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梁明喬表示：「接下來，我們將以GAIA為引擎，打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用，如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務，一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈，型塑智慧金融新格局。」

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國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示：「除了升級版阿發，另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋（CUBE Search）』，就像把行員放到CUBE App一樣，讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務，讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地，加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力，是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出：「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識，國際通用模型並不適用，必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台，發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型，方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充：「本地大型語言模型的成功關鍵，不僅是掌握充足且高品質的數據，還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型，藉此提升答案的精準度，尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功，除了應用場景、模型，算力也扮演至關緊要角色，對此，鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示：「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過，他也強調，AI算力快速迭代且進入門檻高，不是每一間企業都可以自建算力，因此，亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心，讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力，解決資料共享等敏感問題，加速金融AI應用的多元發展。

產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用，左起為：國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗

圖／數位時代

總的來說，從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動，可以清楚看到，國泰金控正由內而外推動全面AI創新：強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗，並透過技術開放與跨域合作，為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。