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
往下滑看下一篇文章
AI 不只搶流量,下一步連交易都要拿走! iKala 程世嘉:AI 不認識你,廣告下再多都沒用
AI 不只搶流量,下一步連交易都要拿走! iKala 程世嘉:AI 不認識你,廣告下再多都沒用

下一個替你買東西的,可能不是你自己,而是 AI。當 AI 開始介入搜尋、比較與消費決策,品牌與消費者之間的入口也正在改變。iKala 共同創辦人暨董事長程世嘉認為,AI 競爭正進入下一階段,企業真正要面對的已不只是「如何導入 AI」,而是當消費者逐漸把選擇權交給 AI,品牌如何確保自己仍在 AI 的選擇名單中?

零點擊只是開始!Agentic Commerce 恐讓 AI 從「導購」變「代購」

過去,消費者透過搜尋引擎找到品牌、進入官網,再完成比較與購買;如今,愈來愈多搜尋與決策可以直接在 AI 中完成。程世嘉表示,「零點擊只是剛開始。」隨著 AI Agent 從提供答案進一步走向執行任務,下一步甚至可能替消費者選擇商品、完成交易,讓 Agentic Commerce 從「AI 幫你找」走向「AI 幫你買」。

Sega 側拍.jpg
程世嘉指出「零點擊只是剛開始」,AI Agent 正從「幫你找」進化到「幫你買」,加速 Agentic Commerce 時代到來。
圖/ iKala

這場變化真正改寫的,不只是流量入口,而是交易的主導權。當 AI 開始代表消費者採取行動,品牌未來面對的,可能不再只是「如何吸引消費者」,而是如何成為 AI 最終選擇的對象。

AI 不認識你,廣告下再多都沒用!SEO 下一戰:搶進 AI 的「推薦名單」

要被 AI 選中,第一步是先被 AI 認識。程世嘉直言:「如果 AI 連第一步都不認識你,那你在網路上下多少廣告都沒用。」這也讓品牌競爭從 SEO 進一步走向 GEO(Generative Engine Optimization):過去企業搶的是搜尋排名,現在更要掌握 AI 如何描述品牌、引用哪些來源,以及在什麼問題下會提到自己。

面對新的消費決策入口,iKala 將 AI Marketing 定位為協助品牌成長的全方位行銷服務,結合市場資料、自有 AI 產品與專業顧問團隊,提供從顧問診斷、策略規劃、專案落地到成效優化的一站式服務。從品牌定位、市場與競品分析,到 GEO 內容優化、創作者合作與媒體投放,iKala 不只提供數據分析工具,更協助品牌找出成長機會、制定行銷策略,並持續追蹤與優化執行成效。

iKala AI Marketing 總監許巧彤指出,品牌不只要「聽人」,也要「聽 AI」。透過 Ontix 掌握社群話題、消費者需求與市場趨勢,協助品牌發掘潛在商機;Kuroma 追蹤品牌在 AI 平台的能見度、推薦情境與引用來源,找出內容布局與 GEO 優化方向;Kolr 則結合創作者數據與行銷執行服務,協助品牌媒合合適的 KOL/KOC,規劃內容合作與媒體投放,將市場洞察轉化為實際行銷行動。

iKala
iKala AI Marketing 總監許巧彤分享,iKala 透過全方位行銷服務,搭配獨家產品賦能,協助品牌成長。
圖/ iKala

對內打通資料,對外洞察市場!程世嘉:老闆要懂 AI,AI 更要懂台灣

外部的搜尋與消費入口正在改變,企業內部也面臨另一場 AI 轉型。

企業 AI 為什麼推不動?程世嘉直指,第一個問題往往是「老闆自己不用 AI」。決策者若連 AI 能做什麼、不能做什麼都不清楚,再大的導入計畫也很難解決真正的企業痛點。iKala 提出「小步快跑、長期陪跑」的轉型策略,從關鍵場景快速驗證,再逐步擴大;同時以 AI Service、AI Marketing 雙軸出擊,讓 AI 不只改善內部工作效率,也能成為企業掌握商機、推動品牌成長的助力。

而當 AI 愈來愈深入企業決策、品牌溝通與消費者選擇,另一個問題也隨之浮現:AI 真的讀得懂台灣嗎?

對 AI 而言,語言相通,不等於真正讀懂一個市場。語言背後還有文化脈絡、在地知識,以及台灣人實際使用語言的方式。iKala 投入 TMMLU+,便是希望透過開源的繁體中文 AI 評測基準,檢驗模型對繁體中文與台灣知識的理解能力,讓「AI 到底懂不懂台灣」不再只是主觀感受,而有一套具體的評測依據。

TMMLU+.jpg
TMMLU+ 在九月全新推出 v1.1
圖/ iKala

從 Agentic Commerce、GEO 到企業 AI 落地,背後其實都回到同一件事:AI 應用最終仍建立在人與資料之上。正如許巧彤所說,「先有人才有 AI,因為 AI 終究是要讀資料。」人們創造內容、累積市場訊號,AI 從中學習、理解並影響消費決策,形成相互作用的循環。當 AI 逐漸從輔助工具走向決策與交易入口,企業競爭的關鍵將不再只是如何運用 AI,更在於如何讓 AI 理解企業、讓企業讀懂市場,進而掌握新的成長機會。

【關於iKala】

iKala 致力於透過將 AI 與數據嵌入企業經營核心,協助企業做出更精準、更快速的決策。我們透過引導組織從「數據累積」邁向「決策產出」來支援 AI 轉型,並提供完整的 AI 解決方案,將企業的自有數據與 iKala 基於全球數十億社群訊號所建立的智慧模型相結合。

iKala 總部位於台灣,足跡遍布全球,服務超過 1,000 家企業及 50,000 個品牌,版圖橫跨全球 190 多個國家,客戶群包含多家財星 500 強企業(Fortune 500)。

iKala 官方網站:https://ikala.ai
iKala AI Marketing 介紹:https://ikala.ai/zh-tw/ikala-ai-marketing/

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
一次搞懂工業AI
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓