台版AWS誰接手?科技部徵詢「計算雲新創」投資意願,華碩呼聲高
台版AWS誰接手?科技部徵詢「計算雲新創」投資意願,華碩呼聲高

剛拿下全球超級電腦計算能量排名第20名、國內自研自製的AI超級電腦《台灣杉二號》6月以「台灣計算雲」開始對外營運,科技部也拋出國網中心切割AI超級電腦,成立「計算雲系統服務新創公司」風向球,未來將由民間接手,打造台灣版的AWS公有雲,永續經營。

科技部國家實驗研究院國家高速網路與計算中心(以下簡稱國網中心)5月16日揪華碩、廣達、台灣大哥大業者舉辦台灣計算雲論壇年會(TWCC),將這台耗資11億元,由產官合力打造的AI超級電腦,計算服務命名為「台灣計算雲」(Taiwan Computing Cloud, TWCC)。

TWCC揭牌儀式,左起台哥大林之晨總經理、廣達林百里董事長、科技部陳良基部長、國研院王永和院長、華碩
台灣隊台哥大總經理林之晨、廣達董事長林百里、科技部部長陳良基、國研院院長王永和、華碩副董事長徐世昌長、國研院國網中心主任史曉斌主持TWCC揭牌,6月開始營運.jpg
圖/ 科技部

計算雲新創由誰接手?

台灣計算雲上線後,國網中心7月將對外公佈「營運標」,預計第3季末將開標,委由民間團隊負責營運維護,目前有興趣參與競標的業者包括華碩雲端與台灣大哥大子公司台灣固網組隊,另外也傳中華電信有意參與競標。

然而,台灣計算雲能否成為台版的AWS,則將是科技部推動下一階段關鍵任務,由於前瞻計畫為期4年,未來台灣計算雲如何永續發展,也是陳良基規劃重點,目前科技部已廣徵詢參與打造《台灣杉二號》的AI台灣隊各成員意願。

業者指出,華碩本身有雲端服務,擴大接手計算雲並不難,但初期投資無法立刻回收,正值手機業務重整時機,難以預測是否再擴大公有雲服務能力。廣達已是全球雲端伺服器龍頭,也因此若接手營運台版AWS雲服務,似乎成為水平擴張業務版圖的好選擇,但將跟大客戶Amazon業務有所衝突,台灣大哥大則因新總座林之晨上任,除5G投資,對於打造新的業務商業模式,也將會積極爭取。

科技部陳良基部長開場致詞及表揚AI國家隊(A team).jpg
科技部陳良基部長開場致詞及表揚AI國家隊(A team).jpg
圖/ 科技部

不過,廣達主管已對《數位時代》表示沒有接手意願,華碩表示評估中,未來誰有意接手營運這個國家級AI研發平台,打造台版AWS,將是台灣重要盛事。

台版公有雲,可授權運作也可以合資

《台灣杉二號》由國研院國網中心負責設計監造、台灣大哥大負責符合國際標準的高規格機房建置及電信級資安維運、廣達負責AI運算及資料儲存平台、華碩負責雲端服務平台、雲端伺服器及AI應用整合。

也由於華碩雲端本身就是雲服務業者,第一波就被國網中心相中是最佳人選,派出高層向華碩徵詢是否有意願接手台灣計算雲,目前華碩董事長施崇棠尚未表達意願。

陳良基說,TWCC由大家一起群力做起來,華碩有華碩雲端,未來台灣計算雲可將相關技術授權華碩經營,或若風險太高,要大家一起成立新公司JV(合資)經營也可以,看如何讓步伐穩紮穩打。

廣達林百里董事長關鍵趨勢演講AI產業革命的新競賽.jpg
廣達董事長林百里是台灣隊成立重要推手,他邀請華碩跟台灣大哥大加入,分擔跟合作打造超級電腦台杉二號。
圖/ 科技部

陳良基說,台灣沒有這方面實戰經驗,初期廣徵科研或產業界使用後,未來真正營運或收費模式,都必須這家新創公司去思考,持續由政府做沒有效率。

2017年前瞻基礎建設啟動TWCC計畫,陳良基表示,台灣雲不只是針對研究單位,也針對中小企業應用設計,收費公式未來將以能「扶植可能的系統服務新創公司」為考量,結合相關應用完成,後續才會考慮分潤規劃。

掌握AI數位基礎建設是國家級戰略

科技部表示,TWCC任務是加速台灣人工智慧相關技術與服務的開發,促進業界運用人工智慧創新、加值及應用。

科技部長陳良基表示,6月Beta Run先開放學界研究單位申請,工具軟體豐富化後,10月進一步開放業界申請使用,期望藉由政府之力打造台灣AI研發平台,第一階段已有10幾家科研團隊申請加入,另外也有20幾家產業應用計畫投入。

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華碩健康總經理吳漢章認為醫院轉型在台灣挑戰比國外還高,因為個資法很嚴格
圖/ 蔡仁譯攝影

陳良基表示,AI數位的掌握是國家級重要戰略,中國跟美國等大國不需要由國家主導投入,但台灣或參考法國、德國案例,AI背後的學習與資料處理基礎環境投資,對任何民間產業都沒有誘因。

而若無民間投資,台灣就只能靠Google或Amazon(公有雲),因此2016~2017年政府就推動前瞻基礎建設,期望藉由主導建置台灣雲平台,孕育AI產業成為台灣下一個兆元產業。

關鍵字: #華碩 #廣達
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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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