網路是怎麼造成空氣汙染與電力浪費的?(上)
網路是怎麼造成空氣汙染與電力浪費的?(上)
2012.09.25 | 科技

Facebook的副總裁Jeff Rothschild曾經遇上一個大麻煩,那就是Facebook資料中心的機器快要融化了!

那是所有會員帳號與資料的核心,每天的過載的用電量已經讓乙太網路埠與其它關鍵零件過熱,Rothschild帶著員工親自買遍了所有需要的風扇,全力搶救設備,以免波及網站運作。

這是2006年發生的事,那時Facebook用戶不過 1000萬人,現在用戶已經增加到10億人,資料中心早擴建完成,一排一排的伺服器在幾千平方英尺的倉庫中受到工業用冷卻系統的保護。

而這只是目前全球資料中心的冰山一角,數位資料爆炸的程度超乎人們的想像。每當人們輕輕按下滑鼠下載iTunes上的電影、檢查信用卡帳單、寄送email、夾帶檔案、在Amazon購物、發送Twitter訊息、線上看報紙時,資料都繼續在成長。

一份由紐約時報所做維期一年的調查中顯示,網路產業看來輕薄時尚,還可以減少樹木的砍伐,但其實是非常不環保的產業。

大多數的資料中心都被設計成需要大量能源的樣子,需求量大到簡直是浪費,在紐時的訪問中可以發現網路公司偏好將資料中心的設備稼動開到最大,以應付各種可能的需求狀況,因此資料中心可能每天都浪費了90%以上的電力。

除此之外,為了嚴防斷電等意外,資料中心還仰賴柴油蒸氣機,廢氣汙染可見一斑。已經有不少政府單位針對資料中心造成的空氣汙染提出警告,矽谷有許多資料中心都在政府的黑名單中。

全球的數位倉庫共耗去300億瓦特的電,約等同於30座核電廠的發電量,其中估計位於美國的資料中心就占了總耗電量的1/3到1/4。

曾設計過許多資料中心的Peter Gross說:「許多業界的人也無法想像這樣龐大的數字」,他表示一座資料中心所需的能源大約和一個中型城鎮差不多。

每間公司的能源效率都不同,但根據紐約時報與顧問公司McKinsey的共同分析顯示平均每座資料中心只使用了所耗電力的6%到12%,剩下的電力都用於讓伺服器保持閒置,以防驟升的流量會讓網站被塞爆。

所謂伺服器,就是堆疊後的桌上型電腦,差別只是沒有螢幕與鍵盤,伺服器也是透過晶片來處理資料。這項調查所抽樣的伺服器約2萬套,包括醫藥、軍用、金融業、媒體公司、政府機關的資料中心都在抽樣中。

一位從事相關行業但不願具名的消息人士表示:「資料中心危害環境是這產業人盡皆知但心照不宣的秘密」,因為如此低效率的電力使用都是為了讓某個使用者瞬間點擊時能夠得到滿意的使用經驗而來,甚至有時如此「火力全開」還是無法達到最佳滿意度。

網路是怎麼造成空氣汙染與電力浪費的?(下)

出自The NewYork Times

關鍵字: #綠能環保
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AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放
AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放

AI正以驚人速度重塑世界樣貌,金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一,不僅積極擁抱創新變革,更透過開放分享促進產業共好:在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」,揭示多代理(Multi-Agent)雲端協作架構,讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴,拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

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。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數據長梁明喬分享GAIA 2.0技術框架與集團GenAI應用案例
圖/ 數位時代

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)。

在技術面,具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組,包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」,以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」,以加速AI Agent應用研發與部署。

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。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數位長陳冠學展示「CUBE Intelligence」兩項新服務
圖/ 數位時代

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。

國泰金控
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。

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