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:MicrosoftThe New York TimesBuisness Insider

關鍵字: #微軟 #資料中心
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AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放
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AI正以驚人速度重塑世界樣貌,金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一,不僅積極擁抱創新變革,更透過開放分享促進產業共好:在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」,揭示多代理(Multi-Agent)雲端協作架構,讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴,拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

以GAIA 2.0技術框架為基礎,加速集團應用百花齊放

GAIA是國泰金控為實現AI即服務(AI as a Service)提出的關鍵技術框架,歷經一年的發展,不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數據長梁明喬分享GAIA 2.0技術框架與集團GenAI應用案例
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出:「隨著代理式AI技術崛起,我們在今年提出GAIA 2.0技術框架,目標是讓AI助理(Assistant)進化成AI Agent,可以跨單位整合工具、數據與分工,實現真正的智慧協作。」

舉例來說,為深化集團員工運用AI提升工作效率,我們打造員工AI助手—Agia,協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務,提升效率與生產力;另外,透過AI自助開發平台—GAIA Studio,讓員工以No Code工具,連結內部知識庫,並以視覺化介面或Prompt快速自主開發,打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務(包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等)。

在技術面,具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組,包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」,以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」,以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示:「接下來,我們將以GAIA為引擎,打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用,如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務,一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈,型塑智慧金融新格局。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數位長陳冠學展示「CUBE Intelligence」兩項新服務
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示:「除了升級版阿發,另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋(CUBE Search)』,就像把行員放到CUBE App一樣,讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務,讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地,加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力,是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出:「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識,國際通用模型並不適用,必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台,發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型,方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充:「本地大型語言模型的成功關鍵,不僅是掌握充足且高品質的數據,還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型,藉此提升答案的精準度,尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功,除了應用場景、模型,算力也扮演至關緊要角色,對此,鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示:「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過,他也強調,AI算力快速迭代且進入門檻高,不是每一間企業都可以自建算力,因此,亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心,讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力,解決資料共享等敏感問題,加速金融AI應用的多元發展。

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產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用,左起為:國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗
圖/ 數位時代

總的來說,從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動,可以清楚看到,國泰金控正由內而外推動全面AI創新:強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗,並透過技術開放與跨域合作,為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。

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