甭再擔心硬碟、雲端掛掉!微軟「玻璃」資料儲存黑科技,成功備份經典超人電影
甭再擔心硬碟、雲端掛掉!微軟「玻璃」資料儲存黑科技,成功備份經典超人電影
2020.01.03 | 微軟

微軟與華納兄弟合作,成功利用AI(人工智慧)與雷射技術,將片長超過2個小時、一部1978年的《超人》電影,儲存在一塊杯墊那麼大的玻璃片之中。

在一個幾乎所有資料都邁向電子化,甚至儲存於雲端的時代,最令人們害怕的莫過於硬碟、伺服器突然「拋錨」,導致經年累月的檔案、回憶一夕之間化為泡影。為防止這樣的情況發生,資料儲存技術的革新也愈來愈受到關注。

身為雲端領域的領導企業,微軟估計2023年時,全球將有超過100ZB(約等於1,000億TB)的資料儲存在雲端上。要應付日益龐大的資料儲存需求,相應的科技也勢必要有所進化。

這片存有1978年《超人》電影的方形玻璃,出自微軟一項研究計畫「Project Silica」,這是他們對未來儲存技術的一項投資,其終極目標是開發出專為雲端運算打造、耐久的儲存裝置,而不必利用電腦硬碟等為其餘使用場景設計的產品。

風吹雨打、放置百年也不會壞

微軟提到,他們利用飛秒雷射(常用於視力矯正)將編碼成「立體像素(Voxels)」的電影內容,刻在薄薄的玻璃片上,並透過改變雷射的強度與方向,輸入想要儲存的資訊。

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微軟利用飛秒雷射將編碼成立體像素的電影內容,刻在玻璃上。
圖/ Microsoft

如果要解讀玻璃片上密密麻麻的立體像素,則需要以一套專門的儀器,利用AI解析光線穿透玻璃映照出的圖案。聽起來很原始,但這種方始其實比磁帶快上許多,微軟軟體工程師理查.布萊克(Richard Black)解釋,因為可以在XYZ三個維度上同時移動,從玻璃讀取資訊的速度其實非常快。

若以資料儲存量來看,這種技術似乎不怎麼夠看,畢竟一個鑰匙圈那麼大的隨身碟,就擁有超過1TB的容量,可儲存數十部高畫質電影;相形之下,一塊杯墊大小的玻璃片,僅能容納一部老舊電影。(搭雲端服務快車,微軟衝上市值破兆美元的科技企業

然而這項技術的賣點在於耐久性,一個普通硬碟大多只能用個3至5年,並且對於環境有著重重要求與限制,但儲存資料用的玻璃卻相當堅固,實驗中研究人員試著將玻璃放入滾燙的熱水、在烤箱或微波爐中加熱、經水沖刷、消磁等,經歷嚴苛環境考驗,裡頭的資料卻依然完好。

Azure技術長馬克.羅西諾維奇(Mark Russinovich)表示,將整部《超人》電影儲存進玻璃裡並成功讀取是個意義非凡的里程碑,雖然這不代表難題已悉數克服,但意謂著他們已成功跨出第一步,越過自問「我們真的做得到嗎」的階段。

為影業當前儲存技術帶來革新曙光

身為美國成立時間第三悠久的電影公司,華納兄弟是全球最珍貴的娛樂文化藏寶庫之一。對於有著近百年歷史的這家公司來說,保存過往的作品既是業務所需,也是一項重要的文化責任。

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對於華納兄弟而言,保存歷史影片一直是個沈重、高成本的任務。
圖/ Microsoft

不僅老舊的電影有保存需求,即便是現時的電影,華納兄弟在保存數位檔案外,也會以膠卷的形式建立實體副本。但這些膠卷保存條件相當嚴苛,不只需要處於溫度、濕度均嚴格控管的環境,還必須時時監控是否有分解跡象發生。

這樣的維護代價非常高昂,因此華納兄弟才希望攜手微軟,找出更便利、低成本的實體儲存辦法。且不單膠卷維護困難,即使是數位檔案,華納兄弟也會每3年更換一次硬體,防止檔案劣化的情況發生

Project Silica - Storing Data in Glass

微軟英國劍橋研究院研究人員Ant Rowstron表示,他們致力於消除搬遷或重新寫入數據的昂貴成本,希望做到能不必分半點心力維護儲存的資料,放置50年、100年甚至1,000年都不會損壞

這項技術設想的用途,是儲存一些不需要常讀取的資料,例如病患一生的醫療數據、契約、金融規範資料等。影視作品的備份,恰好也屬於這個行列。

華納兄弟相信,如果微軟有辦法證明這項技術的可行性,對於保存影視資料無疑項重大突破。技術長Vicky Colf認為,雖然Project Silica仍處在初步階段,但若能驗證其成本效益及大規模施用的可能性,她希望能有更多同業加入這個行列。

專家跨領域合作,盼打造雲端專用裝置

雖然階段性的目標是用於影片儲存,但微軟研究人員的終極願景,仍是用於雲端儲存上。當今所有儲存裝置都是在雲端萌芽前發明的,無法為這項技術發揮理想中的效果。

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利用結合光學技術與人工智慧的專門裝置,便能讀取刻在玻璃中的資料。
圖/ Microsoft

Rowstron提到,最終他們希望為雲端系統量身打造專屬的儲存裝置。

Project Silica始於與南安普敦大學光電研究中心的合作,目前在微軟Azure、劍橋研究院、英國等多方的支持下,研究已大有斬獲,並建立了一個由物理學家、光學專家、電機工程師等多方專家組成的研究團隊。

雖然Project Silica離商用尚待一段時日,微軟聲稱,他們正與Azure團隊密切合作,在研究中納入對雲端業務使用的需求考量。Rowstron指出,從這樣的出發點進行設計,最後他們定能開發真正具有實用價值、對雲端技術發展有所幫助的產品。

資料來源:微軟Business Insider

責任編輯:張庭銉

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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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