Google聯手黑石砸50億美元,打造「TPU版CoreWeave」,正面槓上輝達雲陣營
Google聯手黑石砸50億美元,打造「TPU版CoreWeave」,正面槓上輝達雲陣營

重點一:Google 與全球最大另類投資管理公司黑石(Blackstone)成立合資公司,由黑石出資 50 億美元、為大股東。

重點二:新公司將以 Google 自研 TPU 提供雲端算力服務,2027 年首期上線 500 百萬瓦(MW)容量,挑戰 CoreWeave 主導的輝達(NVIDIA)陣營。

重點三:CEO 由 Google 老將 Benjamin Treynor Sloss 出任,象徵 Google 大規模商業化 TPU 的最大一步。

Google 將與全球最大另類投資管理公司黑石(Blackstone)合資成立一間新公司,專門對外提供 Google 自研 AI 晶片 Tensor Processing Unit(TPU)的雲端算力服務,與目前由輝達陣營主導的 AI 雲市場正面競爭。

依黑石於 5 月 18 日(美東時間)公告,黑石將以管理基金出資 50 億美元股權資本,為新公司大股東;Google 則提供硬體(含 TPU)、軟體與服務。新公司目標於 2027 年率先讓 500 百萬瓦(MW)算力容量上線,這個規模大約是一座中型城市所需的供電量,未來計畫持續擴張。新公司尚未對外公布名稱。

主導新公司的 CEO 是 Google 老將 Benjamin Treynor Sloss,他在 Google 任職超過二十年,長期負責 Google 全球基礎設施與運維。

為什麼是「TPU雲超盤商」?

要理解這家合資公司的戰略意義,得回到目前 AI 算力市場的版圖。

簡言之,當前訓練與推論 AI 模型最主流的硬體仍是輝達的GPU;而負責把輝達算力「打包成雲端服務」賣給 OpenAI、Anthropic、Meta 等模型廠的代表,是 2025 年 IPO 的 CoreWeave,外界把這類專做 AI 雲的玩家統稱「neocloud」(新生代雲端商)。CoreWeave 在 2026 年掌握的 AI 雲訂單已超過 668 億美元規模,4 月剛簽下 Meta 一張 210 億美元、長達七年的供應合約。

而 Google 的 TPU 一直是少數能與輝達 GPU 平起平坐的 AI 加速器,但主要透過 Google Cloud 供應,外部使用者管道相對集中。Google 過去半年連續打開這道牆:先是讓 Anthropic 取得最多約 100 萬顆 TPU,後又據《The Information》報導與 Meta 達成租用 TPU 的多年期協議。

這次與黑石合資,等於把 TPU 自己變成「另一個 CoreWeave」,也就是一個在 Google Cloud 之外、也能服務外部企業的 TPU 雲超盤商。

值得注意的是,Google 上個月剛推出新款專門為 AI 推論優化的 TPU,並在訓練端推出另一版設計;TPU 對外輸出的時機,與 Google 加速產品迭代節奏相當吻合。

黑石的算盤:把1,500 億美元數據中心資產接上AI算力管線

對黑石來說,這筆交易是其新成立 AI 投資單位 Blackstone N1(BXN1)的第二筆出手。第一筆是 5 月初與 Anthropic 等公司合資 15 億美元成立的企業 AI 工具公司。BXN1 由曾主導黑石投資 CoreWeave 的 Jas Khaira 領軍。

黑石本身在數據中心領域的部位巨大。共同創辦人兼執行長蘇世民 (Stephen Schwarzman) 在近期法說會上提到,黑石持有 1,500 億美元已建或在建的數據中心資產,另有 1,600 億美元潛在新案在手;2021 年買下 QTS Realty Trust、2024 年收購澳洲 AirTrunk,使其成為全球最大數據中心提供者。黑石此前也直接投資 CoreWeave、Anthropic 與 OpenAI。

黑石總裁兼營運長 Jon Gray 在公告中表示:「我們看到一個世代級別的機會,能以大規模資本投入 AI 基礎設施。」Google Cloud 執行長 Thomas Kurian 則強調,此合資能滿足對 TPU 持續增長的需求,「我們在加速 AI 轉型,並提供組織更多取得加速運算能力的選項。」

新公司與 Google Cloud 維持何種競合關係、定價策略如何,雙方均未公布;Google 也並未透露已認列為合資夥伴的具體已建資料中心位置,《華爾街日報》引述知情人士指部分案場仍在興建中。

延伸閱讀:「沒有Anthropic,TPU成長從哪來?」黃仁勳坦承太晚投資Anthropic是失誤,把大訂單拱手讓人

資料來源:Blackstone 官方公告《華爾街日報》CoreWeave IPO pricing(CoreWeave)Meta expands CoreWeave deal to $21 billion(Reuters 轉載)Meta signs Google TPU rental deal(Reuters 轉載)

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 李先泰

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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