微軟資料中心開張!雲端三巨頭重金投資台灣,一張圖盤點超大型資料中心落腳處
微軟資料中心開張!雲端三巨頭重金投資台灣,一張圖盤點超大型資料中心落腳處

公有雲全球市占龍頭亞馬遜AWS、Google Cloud、微軟Azure重金投資台灣,全球三大公有雲全部在台落地。

盤點在台投資布局,AWS目前設立一個超大型「區域資料中心」(共3座資料中心,互相支援算力),雖然地點目前都未知,但曾在台北設立本地區域機房。2024年6月,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。

至於Google,很早就將台灣納入網中,2013年於彰濱工業區建立亞太首座資料中心,外界指出,2019年在台南進行第2座的購地,2020年更傳出第3座將落腳雲林。

市占第二的微軟,目前也在台設立一個區域級資料中心,含四座資料中心,目前地點傳出落腳在桃園。2024年11月14日宣布,Microsoft 365資料中心啟用服務,是微軟在全球第66座區域級規模的資料中心,也是微軟在台灣史上最大筆的投資。

微軟這座資料中心讓Microsoft 365包括Copilot、Teams、OneDrive等應用程式中的資料能選擇儲存在台灣本地,確保金融、醫療、政府部門能符合法規監管,同時解鎖更多雲端服務。

微軟M365資料中心能做什麼?誰受惠?

微軟於2020首度宣布在台灣投資建設資料中心,經過4年的建設,終於宣布啟用,成為微軟在全球第66個區域級資料中心,由「3+1」座資料中心組成,相互備援提供最完整服務。

區域級資料中心 :微軟的一個區域會由3-4個資料中心組成,能夠互相調配算力或備援。

這座Microsoft 365資料中心啟用後,代表資料可以被存放在台灣本地,除了延遲性降低外,也讓受法規嚴格監管、資料不能出境的產業,包含金融、醫療、政府部門都能受惠。

衛福部資訊處長李建璋就指出,去年開始研擬利用Copilot協助做簡報和分析等日常工作,但研究後發現資料可能會傳輸到對岸的香港,影響資安。如今可以指定存儲在台灣資料中心,還能確保不會被大型語言模型拿來訓練,對於透明度和風險管理都很安心。

微軟資料中心
微軟資料中心協助數據在地存儲,提升資料安全(示意圖)。
圖/ 微軟提供

Microsoft 365資料落地後,服務包括用戶和Microsoft 365 Copilot的互動儲存內容、Teams聊天/頻道/會議訊息內容、SharePoint網頁版內容及儲存於網站內的文件,儲存於商務版OneDrive的文件,以及Exchange Online信箱內容等。

至於雲端Azure何時在台灣能啟用本地服務,台灣微軟總經理卞志祥指出,需要大規模時程規劃,目前尚未有可以分享的進度,會視特定客戶的需求,以專案方式進行支援。

微軟台灣Microsoft 365資料中心啟用
台灣微軟總經理卞志祥。
圖/ 隋昱嬋攝影

今年微軟、Google、AWS三大雲端巨頭在台灣正式落地集結,目前除Google 2013年啟用的彰濱資料中心外,其餘地點官方都未公開證實,不過桃園市政府曾發布新聞稿指出微軟將落腳桃園。

雲端資料中心落腳台灣

延伸閱讀:AWS宣布在台投資數十億美元、建3座資料中心!全球三大公有雲集結建設台灣

AI+ Taiwan加碼投資,助力人才培育

卞志祥也於會中宣布微軟「AI+ Taiwan」計畫,加碼投資台灣,預計在未來四年內創造4.8萬個工作機會,其中包含1.6萬個IT技能相關工作,同時推估在2025年,微軟在台灣每創造1美元營收,就能帶動合作夥伴6.67美元營收,在台灣資料中心加持下,這個數字在2028年將成長到7.12美元。

AI+ Taiwan計畫包含三大面向承諾:

一、強化台灣科技韌性
・Microsoft 365資料落地服務啟用
・提供低延遲、安全,合規的雲端服務
・賦能合作夥伴生態系、壯大台灣雲端經濟

二、厚植在地AI人才
・計畫培育3萬名女性AI人才
・定期舉行DevDays Asia亞太技術年會、微軟AI Tour,引入全球資源
・提供免費數位技能課程及培育「旭日計畫+」媒合產業人才

三、守護台灣智慧安全
・發起「安全未來倡議(SFI)」
・與政府共築資案聯防,配合政府推廣建制零信任架構
・期待與政府一同規劃資安工作坊

其中,微軟透露在明年6月底前培育3萬名台灣女性AI人才的計劃,會提供6小時的免費「一日AI上手營」課程,其中包括AI及Copilot等技能培訓,並協助取得國際專業證照,加強台灣女性科技力量。

延伸閱讀:
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責任編輯:李先泰

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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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