史上最佳、擠入全球超級電腦20強!廣達、華碩、台灣大打造「台灣杉二號」
史上最佳、擠入全球超級電腦20強!廣達、華碩、台灣大打造「台灣杉二號」

由廣達、華碩和台灣大組成的本土聯盟,今年初擠掉眾多外商對手,拿下11億元的國網中心AI雲端平台標案,該AI超級電腦11月已經建置完成,命名為《台灣杉二號》(TAIWANIA 2),不僅擠入全球500大高速計算主機排行第20名,更是台灣有史以來最好成績。

廣達董事長林百里
廣達董事長林百里對建置國家AI雲端平台積極
圖/ 何佩珊/攝

響應國家前瞻計畫,科技部積極推動人工智慧(AI)政策,計畫以5年160億元預算執行AI小國大戰略5大策略,要打造屬於台灣的AI生態圈。這五項計畫包括:「建構AI主機」、「設立AI創新研究中心」、「打造智慧機器人創新基地」、「半導體射月計畫」、「科技大擂台」。

國家隊打造「台灣杉二號」AI超級電腦

其中「建構AI主機」計畫是透過國家實驗研究院國家高速網路與計算中心建置國家級AI雲端基礎建設,打造資源開放平台供台灣學術研究機構及AI新創團隊使用,而4月國網中心也宣佈該標案由台灣隊廣達、華碩和台灣大合力得標。

而最新的好消息是,命名為「台灣杉二號」(TAIWANIA 2)的AI超級電腦主機,以9 PFLOPS(每秒執行9千兆次浮點運算)的優異效能,在最新公布的全球500大高速計算主機(TOP500)中,排名第20名,這個成績僅次於美國、中國、瑞士、日本、德國、韓國、義大利、法國。

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《台灣杉二號》締造新紀錄計算能量世界排名20名
圖/ 國網中心

超級電腦耗能一向極高,在能源效率(Green500)排名中「台灣杉二號」也拿下第10名,排名僅次於日本、美國、西班牙、中國4國,是台灣超級電腦入榜有史以來最好的成績。

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《台灣杉二號》能源效率世界排名10名
圖/ 國網中心

台灣超級電腦在全球TOP 500成績,從1996年打入第76強開始,根據國網中心提供資料,總計入榜7次,今年打入第20強是成績最好的一次,前一次最好成績是2007年排名第35強,相隔已經11年時間。

在這次的建置中,華碩主要提供雲端伺服器、雲端服務平台及AI應用整合服務;台灣大哥大則負責機房建置、資安與維運,廣達主要負責AI及HPC運算、資料儲存平台,台灣杉二號一口氣用了超過2,000顆輝達(NVIDIA)的GPU。

TOP 500超級電腦歷年最好成績

科技部2017年喊出AI元年,經過七個月努力,「台灣杉二號」超級電腦的硬體整機建置及性能測試已在11月完成,正好將效能成績送交每年兩次評審的超級電腦TOP 500排名挑戰。

科技部說,「台灣杉二號」超級電腦由252個節點組成,每個節點包含2顆CPU及8顆最先進GPU,主機架構設計與國際趨勢同步,科學家可以運用大數據進行深度學習,耗能方面,「台灣杉二號」能源效率達11.285 GF/W,計算量在9 PFLOPS時,用電798 KW,是台灣史上最節能的AI超級電腦主機。

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國網中心超級電腦累計有7次擠入TOP500紀錄
圖/ 國網中心

科技部長陳良基也透露,台灣杉二號主機原本的效能預估是7 PFLOPS,但在團隊優化調校與測試下,一舉提升至9 PFLOPS,除了主機系統,在軟體服務平台、數據中心設備用電、系統散熱、網路連接都展現了本土團隊技術力,台灣杉二號預計2019年上半啟用。

科技部表示,未來台灣杉二號主機中50%運算資源會提供給政府主導的智慧機器人、自駕車實驗場域、AI創新研究中心等前瞻計畫及學研界使用,另外50%運算資源會提供創新產業使用,期望加速AI應用於金融科技、智慧製造、智慧醫療及健康及智慧城市等領域。

廣達取經MIT,華碩投入中文語音技術

而台灣隊此次積極爭取國網中心AI雲端平台標案,據了解是由廣達董事長林百里所主導,林百里很早就帶領廣達投身雲端產業,他13日表示,2000年曾去麻省理工學院(MIT)取經,當時MIT談的AI發展,跟廣達能開發的AI伺服器仍有很大一段距離,不過,現在廣達做的AI伺服器產品,已經追上MIT講的AI技術,然而,10月他又去MIT參訪四天,發現MIT又在講AI新的發展,這也意味,廣達AI發展還有很光明的路可以走下去。

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《台灣杉二號》規格
圖/ 國網中心

不只是台灣AI超級電腦展現實力,前瞻計畫「科技大擂台,與AI對話」也積極推動華語語音應用,鼓勵參賽隊伍建置多情境的中文語音大數據,開發中文語音對話核心技術,科技部12日也公佈前4支得分最高團隊,包括台大的hungyilee分數領先第一,而華碩也有三支隊伍Intellection、Kandelia、和ctcasus緊追在後,展現華碩在中文語意辨識方面的實力。

華碩伺服器事業部總經理金慶柏表示:董事長施崇棠認為新數位經濟時代將是ABC(AI、Big data、Cloud)+ IoT的數位時代,華碩計畫轉變為智能企業,為此內部早已投入AI領域研究,很榮幸順利在短時間內整合集團內部軟硬體資源,與軟體協力廠商完成極挑戰性的任務,這也是華碩伺服器事業部四年前得到全球節能超級電腦 (Green500) 冠軍後,再獲名次,意味華碩不僅是硬體廠商,更是整體解決方案供應商。

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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