極度神祕的Google自製伺服器中心
極度神祕的Google自製伺服器中心
2012.03.18 | 科技

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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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
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隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

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企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

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政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

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面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
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這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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