中國繞過晶片禁令?報告揭馬來西亞柔佛「紅色資料中心」達58%,4招繞道取得美系算力
中國繞過晶片禁令?報告揭馬來西亞柔佛「紅色資料中心」達58%,4招繞道取得美系算力

中國找到美國晶片管制的突破口了嗎?

DSET報告指出,新加坡、馬來西亞近年成為目標,尤其馬來西亞柔佛受影響顯著,甚至過半都是中國資本的「紅色資料中心」,研究中也發現,中資透過四種手法繞開管制,拿到訓練AI的算力資源。

美國川普政府與中國針對AI與半導體出口管制的談判仍持續,為中國AI發展帶來限制與不確定性,中國政府與企業都在積極發展規避管制的途徑。

科技、民主與社會研究中心(DSET)經濟安保組於1月7日舉行《共築誰的命運共同體?中馬經濟合作與資料中心的經濟安全挑戰》報告發表會,點出中國企業在馬來西亞的積極動向,透過直接或間接投資資料中心,取得關鍵高階GPU資源和算力,形成顯著管制漏洞。

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馬來西亞成美中科技角力新據點。
圖/ Gemini製圖

數位版「紅色滲透」?星馬178座資料中心中資盤點

DSET發布的這份報告中,爬梳星馬兩國共178座資料中心的持股結構及營運方式,建構國際首份「星馬紅色資料中心」動態地圖,將資料中心依照資本背景區分為「中資」、「中企合資」與「非中資」,並以視覺化方式呈現。

報告中指出,新加坡的資料中心僅7%為中資,但馬來西亞柔佛高達58%,已經過半,馬來西亞另一大商業區域巴生谷(Klang Valley)也有15%資料中心為紅色資本

相較之下,新加坡受限於土地與電力條件,僅7%和中資接上線,位於馬來西亞南部的柔佛州,則以近6成比例迅速承接外溢的資料中心需求,成為西方超大規模雲端業者與中資企業競逐的新戰場。

簡單來說,不少中國背景的公司為了避開科技限制,會選擇在馬來西亞當地與非中資的資料中心合作,藉此「繞道」連上國際的雲端與AI服務

最明顯的例子是,中國的萬國數據透過海外品牌DayOne,與美商甲骨文(Oracle)合作,幫TikTok母公司字節跳動租用運算資源,這種做法成功鑽了漏洞,讓原本限制中國的出口管制法規難以執行。

怎麼做的?貿易依賴與人脈交織,讓中國資本隱形落地

DSET海外研究員曾稚驊補充,中資近年透過穩定且持續成長的對馬投資,使原本就高度依賴外資發展經濟的馬來西亞,更加深對中國科技與經濟合作的依賴。

根據報告,2024年中馬雙邊貿易額達1,138億美元,占馬來西亞對外貿易總額近17%,且中國(含香港)對馬來西亞的外國直接投資量,已先後超越美國與歐盟。

近年馬來西亞也積極與中國簽署合作備忘錄、接受中國「周邊工作」(中國官方的睦鄰、安鄰、富鄰政策,重點在於外交、經貿合作及經貿安全),逐漸成為中國突破西方封鎖的重要破口,也作為中國科技重要的應用市場。

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馬來西亞成為對中國貿易依賴日漸加深(示意圖)。
圖/ Amirul Syaidi-Shutterstock

「紅色資本」是如何滲透進馬來西亞的?研究中點出中國的四大手法。

發現一:地緣政治與「竹網」成為隱形通道

在東南亞華人商業社群中,由族群、血緣、信任與資本交織而成一種非正式的網絡「竹網」(Bamboo Network),DSET政策分析師池繼謙點出,竹網在中國資本進入馬來西亞AI與資料中心產業的過程中,扮演關鍵但長期被低估的角色。

馬來西亞華商大會
馬來西亞華商大會。
圖/ 馬來西亞第十七屆華商大會

研究中發現,多個馬來西亞華人企業集團已成為AI基礎設施的重要推動者,也讓中國產業「搭上便車」。

例如,馬來西亞楊忠禮集團與中國萬國數據就合夥於柔佛州打造「高算力資料中心園區」,部署輝達(NVIDIA)高階的Blackwell架構伺服器,主要客戶則是新加坡冬海集團;另外,馬來西亞郭氏集團也透過全資子公司K2 Strategic投資柔佛資料中心,管理層也與中國官方維持密切互動。

發現二:繞過管制四大手法盤點

報告中指出,美國限制出口中國的高階GPU,在新馬兩國的銷售量顯著上升,足以顯示該區成為出口管制的潛在灰色地帶。

研究進一步歸納中國企業削弱出口管制效果的四種主要模式,包括:

影子綠地投資
中國藉由空殼實體公司,偽裝成中立的中國投資者,進入新加坡和馬來西亞買地、建設資料中心,部署「影子綠地」(Shadow Greenfield),這些設施表面上是由第三方開發的,但實際上完全由中國控制運作。

合資企業
由兩方或多方實體共同投資,中國資本與當地企業透過「合資企業」(Joint Venture)或「合夥關係」(partnership),快速進入市場。中國能以合資企業作為「人頭」,讓當地業者負責出面處理硬體和基礎設施,中國公司則隱身幕後出資,獲取合法向美採購GPU的權限,並向中國實體提供運算能力。

機櫃共置
由當地服務商提供機櫃、電力與冷卻等基礎設施,中國客戶自行部署並管理伺服器與運算設備,也能透過當地託管業者或平台,合法取得Oracle、AWS、Microsoft的雲端服務,具備AI基礎設施。

混合雲
中國客戶可在星馬兩國自建或使用當地業者的資料中心,同時混合使用AWS、Google、Microsoft等公有雲,遠端付費使用這些美國公司的雲端算力訓練AI。若使用中國的混合雲環境,在《中國數據安全法》及相關合規要求下,可能在使用者未明確察覺的情況下,資料回傳至中國境內。

馬來西亞柔佛資料中心
圖/ K2 Strategic官網

灰色地帶、全方位滲透,有解嗎?

針對中國繞道取得技術的風險,DSET也提出多項解方,包含嚴格審查租用高階算力的用戶,建立可信任白名單;設定算力使用的安全上限,一旦發現異常的高用量就啟動審查;推動「晶片標籤」(VCCT),就像給晶片裝上GPS或身分證,隨時追蹤先進晶片流向哪裡。

但無論如何,馬來西亞長期奉行的「不結盟」與「中立」政策所形成的灰色地帶,確實給了中國發展境外AI能力的空間,從基礎設施層到雲端服務層,正在對馬來西亞的產業進行全方位滲透,美中關係的變化將更緊密牽動馬來西亞,發展值得關注。

延伸閱讀:解密AI兆元賽道上的隱形冠軍:「上下文圖譜」是什麼?真正的金礦不是AI Agent?

責任編輯:李先泰

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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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