「AI泡沫並不存在!」Arm高層訪台拋3大觀點:AI的推力來自實際需求,而非投機資金
「AI泡沫並不存在!」Arm高層訪台拋3大觀點:AI的推力來自實際需求,而非投機資金

AI是否正走向過熱、逐步泡沫化?矽智財大廠安謀(Arm)的策略暨生態系執行副總裁亨利(Drew Henry)11月5日訪台時表示,AI泡沫化並不存在。

他強調:「過去泡沫化發生在產能被創造出來,卻沒有被使用;但今天,每一分算力都在被使用。」亨利認為,AI的推力來自實際需求,而非投機資金的湧入。

「全球GDP每年約成長3%,但在AI的助力下,有機會翻倍成6%、7%,甚至10%。」 他表示,AI已成為企業與政府層級的生產力引擎,因此推動運算需求持續上升。如今,真正的挑戰並非需求減弱,而是如何讓有限的能源與運算資源發揮最大效益。

Arm為全球主要的處理器架構設計公司,其推出的「ARM架構」運用於資料中心、行動裝置、物聯網等領域的設備晶片。隨著AI伺服器市場擴張,ARM架構的影響力持續上升。

NVIDIA的GB200超級晶片即採用ARM架構CPU,而根據Arm資深副總裁Chris Bergey於COMPUTEX 2025的預測,2025年出貨給超大規模資料中心的新伺服器晶片中,約有50%將採用ARM架構。

除了回應AI是否過熱的疑慮,亨利此行也談及AI發展的下一階段、軟硬體整合的新趨勢,以及台灣在全球AI生態中的關鍵角色。

以下逐一整理出他對於AI產業的三大重點觀察:

重點一:電力成為AI發展瓶頸,運算效率決定競爭力

隨著AI訓練與推論規模不斷擴大,資料中心的耗電量急遽上升。亨利指出,微軟與AWS等雲端業者都已明確表示,電力供應正成為AI擴張的主要限制。當能源成本高漲、供應有限,AI產業必須重新思考如何在相同電力下完成更多運算。

亨利表示,AI時代的勝負關鍵在於「誰能在相同電力下算得更多」,而ARM架構長期以高效能、低功耗設計聞名,這正是最大優勢。

此外,隨著能源與網路連線的瓶頸浮現,AI的運算型態也在改變。越來越多小規模推論被移往工廠、車輛與終端設備執行,在資料產生的現場完成運算。亨利預期,AI的下一階段成長將由分散式運算推動,邊緣AI將在工業、車用與物聯網領域發揮更大作用。

目前全球已有超過3250億個晶片的處理器架構採用ARM,平均每天新增超過1億個。此外,為了應對更多邊緣運算需求,Arm已佈局雲端、車用、行動、PC與物聯網應用,設計出各領域的專屬運算平台,構成從雲端到邊緣的體系。

arm平台
Arm針對資料中心、車用、行動裝置、PC與物聯網推出專屬的運算平台。
圖/ Arm

重點二:AI推動軟硬體共同成長,形成正向循環

隨著摩爾定律趨緩,運算效能的提升不再依賴製程微縮,而是整體系統的協同設計。亨利指出,系統整合正在構成一個產業的「正向循環」:新的硬體設計帶來更多軟體需求,而軟體的進步又促成新一代硬體的誕生。

arm 軟硬體整合
Arm表示,軟、硬體的整合將會推動一個「正向循環」,進而提升開發速度。
圖/ Arm

面對軟體整合的趨勢,亨利表示,Arm的角色正從授權商轉型為整合軟硬體設計與應用的平台。他也做出宣告: 「我們不是一家賣CPU架構的公司,而是一家電腦系統公司。」 為了進一步推動軟硬體的正向成長循環,Arm正積極打造開發者與工具生態。

Arm指出,目前全球已有超過2200萬名AI開發者使用Arm的開發架構與工具,這使Arm在AI軟體生態中開始具備影響力,而非僅止於晶片架構授權商的角色。

同時,Arm與GitHub及開源社群合作,讓開發者能以相同程式碼在所有使用ARM架構的平台上運行,進一步提升相容性與開發效率。

重點三:台灣是AI生態核心,市場正走向共好

本次來台,亨利多次提到台灣在全球AI生態中的關鍵角色。「系統、平台、模型、設計,這些構成產業核心的要素,台灣都是中心。」他表示,自己第一次來台已是25年前,至今每次來訪都能看到產業的進步與技術更新。

他指出,台灣在晶圓製程、伺服器設計與系統整合上的能量,使其成為AI供應鏈的重要節點。目前Arm與台積電長期合作,確保最新製程能與Arm架構相容,也與多所大學合作推動開發者教育與AI研究。

近期,AI伺服器市場出現架構多元化的趨勢。輝達(NVIDIA)在9月中入股英特爾(Intel),並宣布x86架構將納入NVLink連結系統,顯示各運算陣營正重新評估能效與系統整合的最佳平衡點。

面對多元架構並存的市場,亨利表示,AI生態的發展正走向共榮,這對整體市場而言是健康的現象,但最終仍會由應用效率與生態系的成熟度來決定勝負。

「市場會說話。AI工廠的最佳平台是Arm,這是客戶用訂單投出的信任票。」他強調,AI產業的關鍵不在於熱度,而在於持續提升軟硬體與能源效率,讓AI成為推動生產力的長期力量。

延伸閱讀:台灣是AI中心!台積電、聯發科、聯詠⋯3成夥伴都是台廠,解密「Arm全面設計」計畫

責任編輯:李先泰

關鍵字: #Nvidia #ARM 安謀
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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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