臉書資料中心能促進台灣產業升級?恐怕太樂觀。 
臉書資料中心能促進台灣產業升級?恐怕太樂觀。 
2015.12.02 | 科技

臉書要來台灣設立資料中心,這話題大概從2011年左右就開始流傳,近日因為彰化縣長魏明谷自爆,將設在高鐵彰化站旁,投資金額約100億元,讓這老話題再度復活,後雖被臉書否認,但我們還是可以思考一下,Google或臉書的資料中心能為台灣帶來什麼?眾多工作機會、還是促進產業升級?如果是這樣,恐怕太樂觀。

臉書資料中心這消息傳出後,就有業界人士直言,Facebook投資100億元在台設資料中心,實際對台灣的幫助和效用,恐怕還不如阿里巴巴在台灣成立的100億投資基金,協助年輕人創新創業來得高。

此話怎說?其實,產業界一直有一派意見:網路巨擘在台設立資料中心不見得全是好事,Google、臉書這些資料中心的重度用戶,其實落腳台灣最大考量並非供應鏈齊全、容易跟代工廠溝通,而是成本考量。大家都知道,資料中心最大的成本就是電費,所以大廠無不積極開發低耗電的伺服器,而這些網路巨人相中的是台灣低廉的電費

研究機構IDC企業應用研究部資深市場分析師高振偉也認為,台灣有良好的基礎建設環境,包括連外光纖、便宜的電費、土地、政策優惠,但若真要幫助台灣產業什麼,還需要更實質的投資。

臉書第五座資料中心設計圖,位於美國德州沃思堡(Fort Worth)。

(圖說:臉書第五座資料中心位於美國德州沃思堡(Fort Worth),此圖為設計圖,其餘四座分別位於美國俄勒岡州Prineville、北卡羅萊納州Forest市、瑞典Lulea、美國愛荷華州Altoona市。圖片來源:Facebook)

Google在彰濱的資料中心於2013年底正式啟動,佔地15公頃,當時,正式員工只有25人。業界人士透露,Google彰濱資料中心的擴建其實已經告一段落,目前已將重點移到新加坡,也就是說,彰濱資料中心後續對人力需求的擴增不會有太大成長。

我們再來看另一個數字,臉書今年7月宣布在德州第六大城市沃思堡(Fort Worth)興建最新的第5座資料中心,預估占地110英畝,約44公頃。若以魏明谷所說彰化臉書中心占地6公頃來估算,沃思堡占地是彰化的7倍,而臉書預計在沃思堡雇用40位正職員工,那麼,臉書的彰化資料中心大約會僱用多少正職員工?或許直接以40除以7推算,不完全準確,但還是可以約略推算看看。

若從生產製造來看,要帶動台灣在地生產伺服器的機率,同樣很低。目前臉書的伺服器生產夥伴包括廣達及緯創旗下的緯穎,這些代工大廠的生產重鎮全都在大陸,台灣幾乎都只剩下試產線。

那些安置在台灣的資料中心的伺服器其實都是在大陸生產完畢,再運送至台灣安裝,如果政府是大廠帶動台灣製造回流,刺激供應鏈在台擴增職缺,短期內是不會看到的。

另外,臉書彰化資料中心的地點也很有趣,選在彰化高鐵站。一般高鐵周邊,都希望能發展成精華地區,房價高、人口也相對多,會被選來興建資料中心,背後故事或倒是令人玩味。

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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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