未來資料中心會在哪?微軟把它移到深海裡!
未來資料中心會在哪?微軟把它移到深海裡!
2016.02.02 | 科技

充滿前瞻性、革命性的特殊實驗計畫,其實不僅Google做得到,前日微軟釋出旗下進行超過半年的特殊計畫Project Natick,希望把未來的運算資料中心,都轉移到海平面底下。

圖說明

我們每天使用的網路服務,背後很大佔比都是靠好幾座資料中心運作,來呈現前端的服務應用,包含影像串流、電子郵件、社群平台等等,然而當運作過度、機器過熱時,就可能發生當機、服務故障的狀況,因此許多科技大廠每年其實花上大筆金錢,在資料中心的冷氣電費上。

電的來源,或許可以依靠全新替代能源,如風力、太陽能等發電以追求地球永續環境經營,但隨著愈來愈多企業把基礎架構轉移到「雲端」的同時,資料中心的需求卻也不斷創新高。

Project Natick誕生於微軟內部的創新激盪活動ThinkWeek,提案者之一的詹姆士(Sean James),曾經服役於海軍、在潛水艇環境下工作3年,他說,當我看到複雜結構的電子裝置已經被帶到海面下,阻擋鹽水的侵蝕而正常運作,那為何不試試資料中心呢?深海的低溫,有可能能夠幫助資料中心的溫度控制,進而減少能源消耗、降低成本。

這個破格思考的提案受到微軟實驗室NExT中,領導特殊計畫的懷特克(Norm Whitaker)注意,不久之後,便開始著手進行測試。

圖說明

資料中心在海平面下運作的概念,需要應用科學加上工程專業知識,但最大的挑戰,其實在「人」。人的操作促使資料中心運作,但人卻也佔了一定的空間,更需要氧氣、舒服的環境、燈光、工作換班等輔助條件。

種種考慮下,Project Natick決定設計一個能夠自我運作、維繫運算條件的資料中心,不需要人力操作。去年8月,第一款Project Natick在美國加州中海岸,入海進行運作測試,由位在加州Redmond的微軟工作人員,利用鏡頭與其他感應器,監控並收集溫度、濕度、電力消耗等資料。雖然目前還在實驗階段,但是一切數據都指向正面回饋。

##大海現象成發電新可能,海底資料中心傳送速度也能比現在更快

圖說明

以資料中心的溫度來說,一般設在陸地上的資料中心都需要花上大筆金錢,來維持資料中心運作,但如果設在深海,深海的低溫環境反而能夠幫助維持溫度,節省一定的營運成本。

一開始的實驗模型選在海岸邊不遠之處,其團隊也發現使用海浪、潮汐等能源作為運算能源的可能性,這有可能幫助創造不須外接電力,靠大海能源就能獨立運作的資料中心。

此外,當資料中心離人們居住的環境愈近時,資料與資料傳送的速度就能更快、減少延誤狀況發生。世界上相當多人口都居住離海邊不遠的地方,這個條件也可能讓海底資料中心的概念,未來更加普及化。

現在,這個團隊正在進行下一步階段計畫,打算放大規模,打造比現在大上4倍的容器,能提供20倍的運算能力;另外他們也在挑選一個新測試地點,打算引入大海的替代能源,希望這次一下水就能進行長達一年的測試。

資料來源:Microsoft、The New York Times、Buisness Insider

關鍵字: #微軟 #資料中心
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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
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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

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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。

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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。

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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。

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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。

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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)。

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