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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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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