Google在台資料中心啟用10年！創造6萬工作機會，目標「讓AI幫助所有人」|數位時代 BusinessNext

Google在台資料中心啟用10年！創造6萬工作機會，目標「讓AI幫助所有人」

Google位於台灣彰化的資料中心已啟用滿10年。過去十年來，台灣已逐漸成為 Google 網路基礎建設佈局中的戰略樞紐。

Google在亞太區首座資料中心，回顧10年歷程

Google 於 2013 年於彰濱工業區正式啟用的資料中心，是 Google 在亞太區的首座資料中心，在這十年期間不斷擴建與運轉，除了支援亞太區與台灣的網路用戶，亦與 Google 位於全球各地的其他 Google 資料中心互相備援。

由於資料中心與 Cloud Region於台灣的設置，再加上台灣優越的地理位置，Google 在過去幾年期間陸續投資了四條於台灣上岸的國際海底電纜，包括已啟用的 FASTER 台灣延伸段與 PLCN 、興建中的 Apricot，以及近期才宣布投入、首次採用多核心光纖 (Multi-core Fiber, MCF) 的 TPU。

截至 2021年，Google 所投資、於台灣上岸的國際海底電纜項目，已為台灣創造超過 6.4 萬個工作機會、以及 260 億美元的 GDP 貢獻。

在節能減碳方面，Google指出，平均而言Google資料中心比一般資料中心節能 1.5 倍，且 Google 資料中心五年前的用電量，可在現今產生高出三倍的運算力。Google 為資料中心研發出具備碳智慧 (carbon intelligence) 的運算平台，讓資料中心可以針對最易取得零碳排電力的位置和時段，調節或轉移用電需求。Google 亦將自行設計的高節能 Tensor Processing Unit (TPU) 部署於資料中心，讓伺服器大幅提高效能，輕鬆執行智慧溫控、燈光和冷卻控制。

另外，透過內部各資料中心的評比，Google 發現以冷卻水降溫的資料中心，可較空調降溫的資料中心節省約10%的電力、降低10%的碳排放。因此，Google 在台灣的資料中心在設計之初便選擇以冷卻水降溫，且致力透過各種方式降低用水量，如：以夜間降溫、熱能儲存、雨水貯留等系統。另外，透過台灣政府的指導與合作，Google 位於彰化的資料中心於 2022 年起便轉換為 100% 工業用水，確保與民生用水分流。

Google 全球資料中心營運資深總經理 Gary Demasi 表示：「資料中心是 Google 實現創新科技的超級電腦，達成我們『讓 AI 幫助所有人』 (Make AI helpful for everyone) 目標的基石。我們很開心在過去十年期間，逐漸落實了在台灣投入建置和擴建資料中心的承諾，並且在滿足全球和亞太區使用者需求的同時，也帶動了台灣的周邊產業經濟，以及環境永續和社區發展的進步。感謝台灣的政府單位、產業合作夥伴、以及當地社區多年來的支持，讓我們可以一起成長，繼續為共同的願景努力。」

經濟部長王美花表示：「在台灣實現亞洲矽谷的遠景中，強化網路基礎建設是不可或缺的一環。Google 是最早在台灣投資設立超大規模資料中心的跨國企業之一，不但長期支持台灣的創新研發環境和科技產業，更在投資營運的過程幫助台灣提升數位韌性、落實能源轉型、活絡網路經濟。期許 Google 能持續在台灣長期投資，透過科技整合與創新思維的力量將台灣與世界連結。」

自 2015 年起，Google 便開始透過社區公益計畫支持資料中心的鄰近社區發展，專注於 STEM/CS 教育、弭平數位落差、推動永續發展等領域的行動專案，計畫實施至今已有超過 70 個公立學校和非營利組織。另外，Google 資料中心也與均一平台教育基金會一起為彰苗地區的數百位教師提供數位教學研習資源，近期亦加入台灣綠能公益發展協會「GW100 + 綠能公益」倡議行列，協助推動當地能源轉型與教育培力。

Google 的網路基礎建設主要包含：儲存傳輸一般網路使用者資訊的資料中心 (Data Center)、針對企業用戶提供雲端服務的 Google Cloud 雲端區域 (Google Cloud Region)、以及全球海底電纜的佈建營運投資。這些策略不但能幫助大眾與企業獲得更穩健、高速的 Google 產品和平台服務，更能在設施擴建與技術發展的過程中，逐漸提升 Google 的運算能力與儲存能量，滿足不斷攀升的全球網路使用需求。

「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。

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%。

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。

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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