Google擴建士林研發中心,辦公空間增60%!技術長:台灣是美國以外最大硬體工程基地
Google擴建士林研發中心,辦公空間增60%!技術長:台灣是美國以外最大硬體工程基地

Google持續擴大在台灣的AI硬體研發布局。Google技術長暨AI基礎建設資深副總裁瓦赫達特(Amin Vahdat)2日在SEMICON Taiwan 2026表示,台灣目前已是Google「在美國以外,最大的硬體工程研發基地」。另外,為因應AI基礎建設持續成長,Google將進一步擴建位於台北士林的AI基礎建設研發中心,增加60%的辦公空間。

Google 圖五:士林辦公室接待空間.jpg
Google士林辦公室辦公空間擴增60%。
圖/ Google

Google把這麼多硬體研發量能放在台灣,實際工作內容是什麼?瓦赫達特表示,Google台灣工程團隊已直接參與自研晶片從製造完成、首次啟動,到測試與軟體驗證的早期流程。

瓦赫達特指出,Google早期大約每兩年推出一款TPU,近年產品更新速度持續加快,第七代Ironwood與第八代TPU的發表時間已縮短至約一年,晶片下線後的驗證與量產準備也必須加緊腳步。另一方面,Google與台灣供應鏈夥伴的合作也持續往前延伸,從製造走向下一代產品的共同設計。

Google台灣團隊做什麼?首批晶片送達後接手啟動與驗證

瓦赫達特表示,Google許多硬體設計與製造工作都會在台灣與當地企業合作,而Google自己的台灣工程團隊就在第一線,「每天都和我們眾多合作夥伴肩並肩工作」,共同進行產品設計與交付。

其中一項工作,就是Google新晶片從產線下線後的啟動與測試。「當晶片第一次從台積電產線出來時,就是我們當地團隊進行非常繁複、甚至可以說是24小時不停的工作,確保晶片能夠運作、完成測試。」瓦赫達特表示,晶片確認可以正常運作後,還要盡快送到Google開發者手上。

「你很難想像大家有多期待最早從產線出來的那幾顆晶片。前三顆、前四顆只要能正常運作,我們就能開始跑軟體,驗證它的效能與功能。」瓦赫達特解釋,從第一批晶片啟動、測試,到交給開發團隊進行軟體與效能驗證,Google台灣工程團隊都會直接參與。

Google技術長暨AI基礎建設資深副總裁Amin Vahdat於2026 SEMICON發表演講。
Google技術長暨AI基礎建設資深副總裁Amin Vahdat於2026 SEMICON發表演講。
圖/ Google

至於與Google台灣工程團隊共同工作的外部合作夥伴,則橫跨AI基礎建設的不同環節。Google官方指出,台灣合作夥伴目前參與範圍包括先進3D封裝、伺服器主機板、高效率供電系統與液冷技術,支援Google、Gemini與Google Cloud所需的實體AI基礎建設。

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TPU從兩年一代加速到一年兩代,晶片驗證時間也被壓縮

Google台灣工程團隊負責的晶片驗證工作,如今面臨更短的時間壓力。瓦赫達特指出,Google過去大約每兩年推出一代TPU,後來加快至一年一代,過去一年更推出兩代產品。「我認為,未來這個數字有可能,甚至很可能還會提高。」

晶片推出速度加快後,量產方式也必須跟著改變。過去一顆新晶片正式推出後,可以花兩年甚至更久逐步拉升產量,有時甚至與下一代產品的量產週期重疊;但如果新一代晶片可能每半年就推出一次,留給產能爬坡的時間就大幅縮短。

瓦赫達特把Google希望達到的量產模式形容為「square wave」,也就是新晶片準備完成後,就盡快把產能拉高。「如果我告訴你,我有一顆比上一代好兩倍的晶片,但你根本拿不到這顆晶片,那它在真正推出以前,就不能算是一顆很好的晶片。」他表示,真正的問題是如何讓新晶片以大規模交付出去。

量產速度提高後,新晶片下線後的每一個步驟也必須同步加快。「我們要怎麼確保晶片能盡快回來?怎麼確保晶片完成測試,讓前4顆、前10顆、前100顆、前1,000顆盡快交到開發者手上?」瓦赫達特表示,等到產品正式推出時,軟體必須已經可以正常運作,製造產線與測試能力也都必須準備完成。

這項要求在AI晶片愈來愈複雜後更難做到。瓦赫達特表示,現在AI晶片與封裝的複雜程度是他過去未曾見過的,涉及的產品數量與金額也非常龐大,因此Google必須在大規模部署以前,更早確認晶片能否正常運作。

台灣供應鏈未來做什麼?從製造走進下一代產品共同設計

除了Google自己的台灣工程團隊,外部供應鏈夥伴參與Google AI硬體開發的時間點也愈來愈早。被問到台灣企業未來如何參與Google下一代AI基礎建設時,瓦赫達特表示,雙方合作關係多年來已經逐步改變。

「多年來,我們已經從採購(procuring)走向合作夥伴(partner)。」他表示,Google目前已與多家台灣企業進行深度共同設計,而且合作程度仍在持續提高,「一個月比一個月更多、一季比一季更多、一年比一年更多」。

瓦赫達特也表示:「如果沒有在台灣進行的這些深度共同設計,我們今天根本無法打造現在的基礎建設與平台。」目前雙方的合作已經不只發生在產品設計完成後的製造階段,而是進入下一代產品的開發流程。

瓦赫達特進一步透露,Google已經與多家台灣合作夥伴討論未來世代產品,合作會深入到「區塊層級架構」(block-level architecture)等較底層的架構設計,其中一項重要工作就是「可製造性設計」(design for manufacturing),也就是在產品設計階段,同步思考後續要怎麼製造。

當TPU世代更新愈來愈快,Google也必須更早與供應鏈確認新架構能否順利製造、後續如何測試,以及量產時如何快速拉高產能。供應商若等產品全部設計完成後才加入,能調整的時間也會愈來愈少。

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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