黃仁勳、Google都來了！科技巨頭為何狂投資越南？設資料中心有哪些挑戰？|數位時代 BusinessNext

Google明年在越南設辦事處，輝達設AI研發中心

Google計劃自2025年4月1日起，在胡志明市成立Google越南有限公司（Google Vietnam），接手Google亞太地區在越南的廣告合作業務，並成為當地客戶的主要服務夥伴。此舉意味Google將直接管理越南市場，以越南盾（VND）進行付款結算，並遵守當地徵收10%的增值稅（VAT）規定。不過Google亞太總部仍設在新加坡。

Google發言人告訴越南媒體《VnEconomy》，「越南的數位經濟正在迅速成長，我們看到人們利用網路、工具、服務進行創新。如今我們在當地設立團隊將更好地服務越南廣告客戶，並支持越南的數位轉型。」

越南作為東南亞增長最快的數位經濟市場之一，已吸引包括AI在內的多方投資關注。近期輝達執行長黃仁勳拜訪越南，計劃在越南設AI研發中心與資料中心，加強在越南的AI布局。越南共產黨中央總書記蘇林（To Lam）表示，AI與半導體是越南的戰略重點，有助提升生產力，強化全球競爭力，讓越南融入全球的技術價值鏈。

Google投資目光為何轉向越南？

越南的數位經濟潛力備受矚目。根據Google發布的「2024年東南亞數位經濟報告」（e-Conomy SEA 2024）報告，越南電子商務的商品交易總額（GMV）年增長18%，達到220億美元（約新台幣7,147億元），是推動該國數位經濟發展的主要動力。

Google亞太區越南董事總經理Marc Woo指出，越南數位經濟在未來十年內增長11倍，至2030年達到2,200億美元（約新台幣7.1兆元），約占當前國內生產毛額（GDP）的一半，AI被視為主要成長動能。

其次，越南處在有利的AI位置。越南擁有活躍的創業生態圈及占總人口20%精通技術的年輕世代，以及政府的政策支持，進一步促進國際科技企業的投資興趣。

越南設資料中心的4大挑戰

隨著越南修改《電信法》，允許100%外資持有雲端服務、資料中心業務，越南的數位基礎設施發展迎來新契機。雖然市場前景看好，但根據東協投資商業媒體《ASEAN Briefing》分析，越南資料中心產業面臨4大挑戰：

供電不穩定 ：資料中心需要穩定且強大的供電，而越南的基礎設施仍不足以滿足所需，為市場帶來隱憂。公私部門需要強化電網投資，並尋找替代能源解決方案來支持產業發展。

法規阻礙 ：雖然修訂的《電信法》簡化了外資進入流程，但整體監管環境仍存在不確定性，例如延遲批審或規章執行不一致。

專業人才短缺 ：隨著資料中心需求的增長，具備管理、網路基礎設施及網路安全能力的專業人才供應不足，可能阻礙產業發展。

基礎設施不足 ：目前越南的資料中心只能滿足30%的市場需求，如何擴大規模以達到全球標準，成為當前的迫切議題。

沒有能源就沒有AI，節水節電成資料中心審核要點

對照越南的資料中心尚處於起飛階段，新加坡、馬來西亞等地的資料中心市場已面臨土地資源飽和、營運成本上升壓力。

以馬來西亞柔佛州為例，近5個月來約30%的資料中心申請遭駁回引發關注，柔佛州審查委員以部分廠商缺乏節能與節水的永續措施，拒絕多家海外資料中心營運商的進駐申請。

資料中心因其高耗水、高耗電的特性，使得越來越多政府在環境與經濟利益之間尋求平衡。柔佛州政府對資料中心的申請採取了更嚴格的審核標準，評估包括節約能源和用水的能力、是否提供具有競爭力的薪資，以及其潛力是否能吸引更多客戶。

反觀越南為吸引外資進駐，鬆綁了更多能源、資料中心法規，包括今年7月通過直接購電協議（DPPA）、新版《電信法》允許100%外資持有雲服務和資料中心業務，讓外資更容易取得綠電，滿足其供應鏈的需求。

儘管資料中心目前僅占全球用電量的1%，但資料中心設址有地點高度集中的現象，已對地方電網造成重大挑戰，例如在愛爾蘭資料中心已占電力需求的20%，美國弗吉尼亞州甚至超過25%。國際能源總署（IEA）執行董事比羅爾（Fatih Birol）呼籲，「沒有能源就沒有AI，現在是政策制定者與產業界合作，共同制定確保電力供應安全且永續發展的關鍵時刻。」

回頭檢視越南，隨著基礎設施和政策逐步完善，越南有望成為東南亞數位經濟的核心樞紐，與新加坡、馬來西亞等成熟市場展開競爭。

本文授權轉載自：RECCESSARY

「過去我們教育教導學生如何從數據中找出標準答案，但在生成式AI的時代，標準答案往往是最廉價的。」臺大EiMBA執行長李家岩一語道破了這波商業典範轉移的核心。他認為，當資訊獲取邊際成本趨近於零，企業的競爭優勢已不再是單純的「掌握資訊」，而是「如何設計讓 AI 與人共同創造價值的流程」。這不只是一句口號，而是一場正在被驅動的轉型。從課程設計的邏輯重組，到學生創業專題的實戰演練，臺大EiMBA正將校園打造成一個允許失敗、快速驗證的「人機共創實驗場」。

告別標準答案，當教授變成「學習架構師」

「我們不再只是教導知識，而是設計學習。」李家岩指出，臺大EiMBA的課程正在經歷結構性的轉變。現在的教授角色更像是一位「學習架構師（Learning Architect）」，他們的任務不是單向輸出，而是設計出高強度的挑戰與情境，讓學生在解決問題的過程中，自然地將 AI 納入決策迴路。

以今年新開設的「雙軸轉型與人工智慧」課程為例，這並非傳統的技術概論課，而是場關於商業邏輯的壓力測試。學生不再只是繳交一份靜態的商業計畫書，反而被要求運用生成式 AI 輔助設計商業模式畫布（Business Model Canvas），甚至利用Vibe Coding技術讓不懂程式語言的商管學生，也能透過自然語言與提示工程，快速生成互動式的原型與操作介面來模擬市場反應。這項技術打破了傳統「文組企劃、理組執行」的藩籬，讓創意能即時轉化為可執行的程式碼。在這個過程中，AI 扮演的角色並非代筆的秘書，而是將概念具現化的加速器，以及最嚴厲的邏輯質疑者。

「這是我在課程中學到最深刻的一課，」臺大EiMBA二年級生、寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕分享道。身處近200人新創組織的高階主管，她坦言最初員工對 AI 充滿敬畏，甚至恐懼被取代。但在 EiMBA 的課堂上，她發現 AI 真正的價值在於「攻防」與「鏡像」。「老師設計了一種『沙漏式』的提問邏輯，迫使我們把策略餵給AI後，必須面對它無情的反問。」鐘紫瀕回憶，「這個市場假設有數據支持嗎？」、「你的競爭壁壘在哪裡？」這種高強度的追問，都是AI在對學員提出的挑戰，迫使她必須思考得比AI更深、更遠。「以前我們忙著找答案，現在我們學會如何設計出『連 AI 都沒想過的好問題』。AI就像一面鏡子，映照出我們思考邏輯上的盲點。」

數位孿生實戰，將「感覺」轉化為「數據決策」

除了策略層面的思維激盪，AI 在營運端的落地應用，更是讓許多直覺型創業者經歷了一場痛苦卻必要的轉型。臺大EiMBA一年級生、赤赤子設計師林宏諭對此感觸良多。

身處傳統服裝產業，過去他的經營模式多仰賴美感與經驗，「以前做決策就是憑感覺，甚至忙不過來時，連縫扣子這種小事我都自己跳下去做。」但在李家岩講授的「雙軸轉型與人工智慧」課堂上，他被迫面對冰冷的數據與流程，而這正是李家岩強調的「數位孿生（Digital Twin）」素養。

在虛擬世界中建立一個與真實工廠或商業流程一模一樣的模型，利用AI進行模擬與預測，是現代智慧製造的核心。對林宏諭而言這意味著必須將腦中抽象的「職人經驗」轉化為AI讀得懂的 SOP。「那段過程就像是被老師架著刀子往前走，非常痛苦，」林宏諭形容，為了讓 AI 能協助優化流程，他必須把每一個步驟定義清楚，無法再用「大概」、「憑感覺」含糊帶過。

雖然煎熬但成果是豐碩的。當感性的創意被裝進理性的數據框架後，林宏諭發現自己的決策不再是賭博，而是可被驗證的科學。「現在AI不僅幫我理清思緒，更像是團隊的外掛大腦。我開始能鼓勵員工使用AI釋放重複性勞動，讓大家能準時下班，去做更有價值的事。」這正是課程希望帶給學員的轉變，從「事必躬親的管理者」進化為「善用工具的跨域系統設計者」。

跨域共創，打破同溫層的「破壁效應」

如果說AI是另一位虛擬組團員那麼課堂上原本的同學們，就是來自多重宇宙的戰友。這裡匯聚了醫師、網紅、工程師、律師與傳產二代，如此多元的背景在AI的催化下，產生奇妙的化學反應。

李家岩特別提到了榮獲霍特獎（Hult Prize）肯定的「RiiVERSE」團隊。這個由臺大管院 EiMBA 與 GMBA 學生組成的團隊，成員涵蓋了時尚、行銷與創新創業等不同領域。他們利用舊衣回收再製技術，打造出循環經濟的生態圈。「這就是我們強調的跨域共創。」李家岩解釋，在過去，不同領域的專業人士溝通成本極高，但現在，AI成為了通用的翻譯機與黏著劑。

「AI不僅降低了技術門檻，讓文組生也能做Prototype，更讓理組生也能懂得商業敘事。」在這樣的環境下，創新不再是單打獨鬥，而是像RiiVERSE團隊一樣，結合理性與感性，共同回應全球永續（ESG）的艱鉅挑戰。

為了內心的狂熱，動手去做

然而，隨著AI涉入決策越來越深，一個核心問題浮現：在演算法能預測趨勢、生成文案甚至編寫程式的時代，人類領導者的價值還剩下什麼？「我們教的不是被AI取代，而是擴增智慧。」李家岩眼神堅定地說。他強調，未來的領導者必須具備三項關鍵特質：AI素養、跨域系統設計能力，以及科技人文的反思力。

其中最關鍵的，是懂得界定「自主邊界（Autonomous Boundary）」。領導者必須清楚判斷：哪些決策該放手讓 AI 自動化？哪些時刻必須保留人類的溫度與價值判斷？「例如在智慧工廠中，AI 可以預測機台何時需要維修保養，但『什麼樣的風險可以接受』、『我們要解決什麼社會問題』，這些涉及價值觀的決策，永遠需要人類來定奪。」李家岩補充道。

在李家岩眼中，真正的創新往往不是來自同類型人才的討論，而是從不同背景、不同世界觀的碰撞中誕生。「一個人能看到的只是片段，跨域合作才能讓問題完整。」他再次提到。對他而言，EiMBA 想培養的不是知道最多的人，而是能讓「各種智慧」一起工作的人。在AI與人類智慧並存的年代，領導者最重要的能力，不是掌握所有答案，而是打造一個能讓答案自然生成的組織環境。「未來需要的領導者是能整合技術與人、懂得跨域系統思考、也能『擇人(含機器人)而任勢』的人。」李家岩說，而這群充滿創業創新的管理者也將在未來商業戰場上奏出人機協作的新樂章。