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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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

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。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

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。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

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

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

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
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

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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