AWS啟用在台資料中心!亞馬遜將砸近1500億營運資金:台積電、宏碁⋯都是客戶
AWS啟用在台資料中心!亞馬遜將砸近1500億營運資金:台積電、宏碁⋯都是客戶

亞馬遜(Amazon)於6月6日宣布, 雲端公司AWS在台灣設立的基礎設施區域(Region)正式啟用,命名為亞太(台北)區域,由三座可互相備援的資料中心組成。

亞馬遜也宣布,計畫在台灣投資超過50億美元(約新台幣1,495億元)以支援新區域的建設、連接、營運和維護,同時計畫聘用並培養更多在地人才,於台灣支援和營運新的AWS區域。

目前選擇AWS執行工作的台灣公司包括台積電、宏碁、國泰金控、中華電信、91APP、訊連科技、趨勢科技、104人力銀行、現代財富科技(MaiCoin)、雅虎台灣電子商務等。

目前包含在台灣的區域,AWS在全球已有37個區域,近期已公布計畫在智利、紐西蘭、沙烏地阿拉伯及AWS歐洲主權雲端建立4個AWS區域。

以下為2024年6月12日的報導。

全球市占第一的亞馬遜(Amazon)雲端公司AWS於6月12日宣布,將在台灣增建AWS基礎設施「區域」(region),讓企業能正式使用位於台灣本地的資料中心,預計2025年初啟用服務,同時承諾未來15年在台灣投資數十億美元,看好台灣地區長期發展。

亞馬遜、Google、微軟都來了!三大公有雲全部在台落地

AWS建設資料中心後,代表正式加入Google Cloud、微軟Azure投資台灣之列,全球三大公有雲全部在台落地,未來具大量機敏資料的企業不用再將資料傳到境外,藉由使用台灣資料中心保障安全,同時提高運算力並降低延遲。

亞馬遜AWS資料中心.jpg
AWS將在台灣建設資料中心。
圖/ AWS

台灣要增建的AWS「區域」等級是什麼?有哪些優勢?

AWS有三種資料中心服務,根據涵蓋的範圍、基礎建設、能提供的服務等有所區隔,這三種等級為:

1.本地區域(local zone):小型雲端機房,放置在靠近大量人口、產業和IT中心,因為距離近,能夠提供延遲時間需低於10毫秒的服務,台灣於2022年啟用台北本地區域。

2.可用區域(availability zone):簡稱AZ,每一個AZ都是一個可獨立運作的資料中心,有備援電源、聯網和連線能力,且放置在不同的地點。

3.區域(region):最大規模的設置,一個區域會由三個AZ組成,各自擁有分隔的供電系統設施,若單一AZ出問題,能夠互相備援,是AWS最高安全等級的設置;同時因為算力充足,能為該地區提供AWS最完整服務。

本次在台灣啟用的就是區域等級的配置,在2022年台灣啟用第一個本地區域前,企業都必須透過鄰近的香港、東京資料中心來運算, 最大缺點在於資料需要傳到境外,可能有安全疑慮外,某些高機密資料受法規限制,也會導致該公司無法完全「上雲」 。另外,相較於擁有資料中心的地區可能會有毫秒級的延遲, 對於需要高效運算的產業例如精密製造、遊戲等產業來說都有影響

AWS台灣暨香港總經理王定愷
AWS台灣暨香港總經理王定愷指出,總部相當重視台灣發展。
圖/ 隋昱嬋攝影

目前AWS在全球已有33大區域,包含過去多數台灣企業使用的東京區域,如今台灣和馬來西亞、墨西哥、紐西蘭、沙烏地阿拉伯、泰國等地並列,共同成為新一批的區域。

對於3座資料中心設立的位置,AWS台灣暨香港總經理王定愷表示不能公開,但每座資料中心之間「夠遠」能保障安全,同時又「夠近」可以確保低延遲的效果。若以此判斷, 資料中心可能不會集中在北部,有機會於北中南分散建設

延伸閱讀:解密亞馬遜、微軟、Google雲端布局:為何選台灣?哪2種服務最競爭?

AWS雖遲但到,落地台灣看好未來發展

AWS建設資料中心的傳聞已久,近年在對手Google、微軟大張旗鼓建設的時期,AWS相對之下顯得「不疾不徐」,僅逐步建設企業機房服務Outpost,以及2022年啟用小範圍的本地區域(Local Zone),持續觀察台灣對區域的需求和可行性。

如今AWS不僅宣告建設區域,更承諾未來15年將在台灣投資數十億美元,指出「區域只是其中一項重要計劃」,看好台灣長期發展。

區域啟用後,讓台灣企業在地運算需求獲得滿足,金融、醫療等高機密產業,以及遊戲、AI等仰賴低延遲高效率的應用,不用再經過東京、香港等海外資料中心,直接在台灣近距離運行,而區域的服務量之大,甚至還能提供鄰近國家企業跨海服務,進一步善用台灣亞太中心的地理位置。

延伸閱讀:AWS砍掉執行長!裁員不斷、營收成長又減緩,發生什麼事:?

責任編輯:林美欣

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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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