阿里巴巴擴增3座資料中心!看準後疫情數位轉型商機,3年內加碼8500億元
阿里巴巴擴增3座資料中心!看準後疫情數位轉型商機,3年內加碼8500億元

在過去幾年,阿里巴巴開始加碼投入在伺服器硬體的研發工作上。2018年,「阿里巴巴達摩院」(Alibaba DAMO Academy)成立了半導體公司「平頭哥」之後,2019年推出了首款人工智慧推理晶片「含光800」。

根據全球諮詢分析機構Gartner去年6月發佈的資料中心及雲服務市場統計,阿里雲位居全球公有雲市場的第三名,並列亞太地區排名第一。目前阿里巴巴的阿里雲資料中心,分佈在全球21個區域,為全球數百萬客戶提供服務。

今年受到新冠狀病毒(COVID-19,俗稱武漢肺炎)疫情影響,許多產業都越來越依賴雲端服務。看好此「後疫情」帶來的新趨勢,阿里巴巴也宣布將加強部署在阿里雲資料中心的建設上。

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在2018年,阿里巴巴達摩院成立了半導體公司「平頭哥」之後,隔年推出了首款人工智慧推理晶片「含光800」。
圖/ 程倚華/攝影

-延伸閱讀:阿里巴巴搖錢樹螞蟻集團IPO,挑戰估值2,000億美元

3年投放2,000億人民幣!強化研發工作及建設資料中心

受到疫情影響,為全球經濟帶來了更大的壓力,但同時,這也有助阿里雲推動數位經濟的發展。「通過增加對雲服務基建和基礎技術的投資,我們希望繼續為世界提供一流及可信的資源,幫助企業加快恢復生產,並透過雲智能解決方案來支持後疫情時代的企業數位化轉型。」阿里雲智能總裁張建鋒這樣說。

正因如此,阿里巴巴宣佈,未來3年將會再投放2,000億元人民幣(約台幣8562億元),用於發展雲端操作系統、伺服器、晶片及網路等核心技術的研發工作及資料中心建設,並以此強化面向全球客戶的雲服務,幫助各行各業在疫情後的新環境下,加快數位化轉型。阿里巴巴預計,未來3年的自主開發技術也將會透過新一代資料中心作大規模部署。

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阿里巴巴計劃,在未來數年內,在中國最少還要再新增10個超級資料中心。
圖/ 阿里巴巴

阿里雲啟用3座超級資料中心,未來還要再建10座!

同時,阿里巴巴也於日前宣佈,位於浙江省杭州、江蘇省南通和內蒙古省烏蘭察布的3座資料中心(Hyper-Scale Datacenter)已經落成及陸續啟動。這新增的3座超級資料中心,也都已經應用去年9月發佈的「含光800」人工智慧晶片、神龍雲服務器、飛天操作系統等核心自研技術。

除了剛公佈的3座超級資料中心,還有2座已落成的超級資料中心位於中國的張北和河源。除此之外,「未來阿里雲將在中國多地建立10座以上的超級資料中心,應用達摩院、平頭哥等最新研究成果,支持新基建發展。」阿里巴巴集團IDC研發事業部總經理高山淵表示。

過去一段時間,既有的張北及河源2座超級資料中心,一直為阿里巴巴發揮重要的雲端運算支援角色,例如,協助天貓雙11全球狂歡節平穩渡過流量洪峰。阿里巴巴計劃,在未來數年內,在中國最少還要再新增10個超級資料中心,提供可信賴的高性能計算資源及智慧解決方案,協助全球企業迎接後疫情時代的數位化契機。

責任編輯:錢玉紘

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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