【圖解】雲端4巨頭重金投資台灣,一張圖盤點超大型資料中心落腳處
【圖解】雲端4巨頭重金投資台灣,一張圖盤點超大型資料中心落腳處

四大雲端服務商Google、微軟、AWS、Meta都陸續證實、傳出大型AI資料中心落腳台灣,其中微軟、AWS、Meta三間業者傳聞均相中桃園A-Top新嶺雲端數據園區

服務更快速低延遲外,機密敏感資料也能留在台灣本地,不需要經由海外資料中心進行傳輸或運算,資料中心將支應亞太其他地區的服務,也大幅提升台灣在國際雲端網絡的地位。

四大雲端業者布局台灣

重金投資台灣!一次盤點有哪些雲端巨頭?超大型資料中心在哪?

Google:投資領先12年,三間資料中心佈局中

Google是最早在台灣設立資料中心的業者,2013年就啟用彰濱資料中心,落地12年,是Google在亞太區的首座,也是目前規模最大的資料中心。除了支援亞太區與台灣的網路用戶,也和Google位於全球各地的其他資料中心互相備援。

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Google資料中心。
圖/ Google

2019年曾透露將在台建第2座資料中心,外傳選址台南科技工業園區購地,預計投資260億元,用於擴建廠房並擴大既有資料中心之營運及增購設備,截至目前尚未動工。2020年則傳出Google已斥資200億,買下中纖於雲林科技工業區6萬坪土地,將興建第3座資料中心。

由於資料中心於台灣的設置,再加上台灣亞太中心的地理位置,Google已經投資了4條於台灣上岸的國際海底電纜,為支持資料中心運營,也投資永鑫能源1GW(10億瓦)產能,確保綠色能源供應。

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微軟:M365資料中心服務啟用,史上最大筆投資

微軟於2024年11月14日宣布,Microsoft 365資料中心正式啟用服務,是微軟在全球第66座區域級規模的資料中心,由3-4個資料中心組成,能夠互相調配算力或備援,也是微軟在台灣史上最大筆的投資,目前傳聞地點在桃園A-Top新嶺雲端數據園區。

Microsoft 365資料落地後,服務內容包括用戶和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。

微軟資料中心示意圖
微軟資料中心示意圖。
圖/ 微軟

台灣微軟總經理卞志祥指出,微軟「AI+Taiwan」計畫將加碼投資台灣,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。

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亞馬遜AWS:最高等級資料中心,承諾數十億美元投資台灣

全球市占第一的亞馬遜(Amazon)雲端公司AWS於2024年6月正式宣布,將在台灣增建AWS基礎設施「區域」(region),由三座資料中心組成,各自擁有分隔的供電系統設施,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,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AWS資料中心.jpg
亞馬遜AWS資料中心示意圖。
圖/ AWS

AWS 2022年曾在台北設立本地區域機房,目前傳聞資料中心將落腳桃園A-Top新嶺雲端數據園區。

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。

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Meta:首座資料中心/機房,也要蓋在桃園?

至於Meta相對低調,官方目前尚未發布關於資料中心的消息,不過市場盛傳,桃園A-Top新嶺雲端數據園區的場址也有Meta的一席之地。

三家落腳A-Top園區,什麼來頭?

目前傳聞聚集微軟、AWS、Meta的A-Top新嶺雲端數據園區,是由「AAM睿亞投資集團」開發,購地迄今投入金額超過200億元,占地約7公頃,可提供應至少8kw/rack(含)以上的電力,總櫃數超過1萬2000個,為台灣唯一達到國際客戶對超大規模資料中心(Hyperscale Data Center)開發及使用需求,更號稱是台灣最大的算力中心。

AAM睿亞投資集團指出,國際資料中心業者、新加坡最大的跨國企業吉寶集團(Keppel)、美商超大規模資料中心供應商都將陸續進駐,各區均已有洽談對象,園區還將投入交換機房設置、規劃海纜及衛星等傳輸方式,至2030年總投資金額預計達500億元。

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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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