微軟憂資料中心過度耗電，攜企業開發「綠色軟體」！為何說工程師也要學減碳？|數位時代 BusinessNext

資料中心過度耗電，微軟攜企業開發「綠色軟體」！為何說工程師也要學減碳？

為了降低資料中心的用電量，微軟宣佈將攜手埃森哲、高盛、GitHub等多家企業、組織，共同開發更省電的「綠色軟體」。

估資料中心用電持續上漲，微軟要讓軟體更省電

儘管高碳排與軟體行業似乎很難連結在一起，但隨著許多公司都開始「上雲」，甚至許多軟體服務都陸續雲端化，全世界對雲端服務的仰賴逐漸加深，需要耗費大量能源運轉的資料中心，也漸漸引發碳排放增加的疑慮。

於是，微軟便攜手埃森哲、GitHub及軟體諮詢公司ThoughtWorks一同成立了「綠色軟體基金會」（Green Software Foundation），計畫建立軟體如何影響氣候的評量標準、打造綠色軟體的開發工具，並培育有永續性思維及技術的工程人才。

綠色軟體基金會指出，他們希望整個軟體產業能夠一起合作降低碳排放，並鼓勵對永續性有設定目標、並對綠色軟體開發有興趣的企業加入基金會，一同減少軟體產業的碳排放量。目前包括4間創辦公司在內，會員總計有8間組織。

作為第二大雲端業者的微軟，已許下承諾要在2030年前達成碳中和，也就是淨碳排放為零的目標，並計畫2050年前要將微軟1975年成立以來產生的碳排放通通抵銷。

由於軟體變得越來越複雜，自然也需要更高的運算能力及耗電量。微軟在Microsoft Build開發者大會上透露，目前資料中心約占全球用電量的1%，但預估未來10年內這個數字會成長為3%到8%。

工程師必須具備減碳素養，相關課程、認證將陸續推出

微軟綠色雲端倡議負責人、綠色軟體基金會執行董事阿西姆．胡賽因（Asim Hussain）表示，他們的目標是開發出低碳的應用程式，「但要實現這項目標，你必須學習一套傳統環境中不會教你的技能。」

過往工程師任務只有打造出便利、安全、可靠的軟體，胡賽因認為，未來低碳、永續性將是開發團隊中每個人的責任，就像軟體的安全性、可靠程度一樣，是否低碳環保也將是軟體開發的重要一環。

雖然還沒有具體計算碳排放的標準，綠色軟體基金會預計將從軟體的用電量、運用處理器的效率、整個網路中的碳排放等各個面向，衡量一款軟體是否低碳。

綠色軟體基金會還計畫推出相關的課程，幫助工程師們學習開發綠色軟體的必備能力，並打算推出相關的認證機制。

降低資料中心的能源損耗，是微軟多年來一直致力解決的難題。2018年時，微軟曾在蘇格蘭沉下一組擁有864個伺服器、貨櫃般大小的資料中心，測試海底資料中心的可行性。

除了運轉伺服器本身的耗能外，資料中心有高達40%的耗能都用於散熱上，微軟在這次測試中發現，冰冷的海水有潛力成為資料中心高耗能的解方，並計畫結合風電、潮汐能等可再生能源，降低資料中心的碳排放。

責任編輯：錢玉紘

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。

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。

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。

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。