資料中心轉型 AI Infrastructure ，迎接 AI 工廠時代來臨!

目錄

AI 推進的當下，基礎建設正成為主角

新世代的運算需求，推動資料中心全面重構

技嘉打造完整 AI Infrastructure：效能、散熱、管理全面升級

從資料中心到邊緣：AI Infrastructure 的延伸部署

當人工智慧(AI) 的各式應用逐漸滲透進我們的生活各個角落，現行的時代正被 AI 的科技發展潛移默化的轉變著。我們會談論著 AI 帶來的突破，並將我們的關注焦點放在模型創新、應用場景與人機互動的演進上，但隨著 AI 發展進入深水區，真正決定其發展規模潛力的，早已不再只是模型本身，而是其背後的 AI 基礎建設 (AI Infrastructure)。

從 OpenAI 的 GPT 系列、Google DeepMind 的 Gemini，到 Meta 的 Llama，再到崛起中的 Agentic AI 應用型態，生成式 AI 已不再侷限於單層面輸出，而朝向更為複雜的自主任務分配與多模態理解發展。這一波演進，背後依賴的是支撐海量參數與即時反應能力的 AI Infrastructure 環境，而次世代的 GPU 運算叢集、高效儲存架構、液冷技術、智慧化管理平台，都是這場 AI 演進不可或缺的齒輪。

在這樣的轉變中，「誰能建構出更具彈性與效率的 AI Infrastructure」，正成為決定 AI 時代競爭力的新賽局。作為長期深耕高效運算與資料中心領域的技嘉，不僅看見了對 AI 未來的想像，更早已投入打造驅動這個未來的基礎系統，並從核心運算到散熱管理，從系統軟硬整合到 AI 工具智慧化，全面構築一個以 AI 為中心的運算環境。曾經，資料中心是為了加速並統一管理傳統 IT 工作負載而設計的「運算平台」，但 AI 時代的來臨，正在重新定義這個角色，一個全新的概念「AI Factory」正在浮上檯面。

每一個使用者輸入的 prompt、每一次模型回應的句子，都需要由 AI 透過 token 來重新計算，而 AI Factory 這個詞彙最早由 NVIDIA 執行長黃仁勳提出，其意涵清晰直接：AI Factory 是專門用來「製造 AI token」的現代化工廠。這並非比喻，而是對 AI 運作流程的具象化。AI Factory 的本質，是一條高速且可重複運行的生成流程。大量資料、模型推理、語意建構與結果輸出，構成一種「token 製造鏈」。因此，建構與維運 AI Factory 所需的基礎環境，也就成為當代資料中心轉型的關鍵目標。



這就是 AI Infrastructure 的戰略價值所在：它不再是傳統 IT 的輔助角色，而是 AI 工廠的骨幹結構。從 GPU 加速運算、低延遲儲存架構，到精密的冷卻系統與叢集管理平台，AI Infrastructure 決定了 AI 生產線的效率、產能與穩定度。也正因如此，黃仁勳才會強調：「未來每個企業都將擁有自己的 AI 工廠，而 AI Infrastructure，將是企業最重要的資本支出之一。」(參考資料：NVIDIA GTC 2024 Keynote | https://fortune.com/article/jensen-huang-ai-manufacturing/）在這樣的架構下，技嘉正站在這場基礎建設改革的第一線，致力於打造從運算、儲存、散熱到管理的全方位 AI Infrastructure 解決方案，協助企業實現 AI Factory 的全面落地。

現代資料中心的角色，正隨著 AI 的崛起而快速轉變。過去，傳統資料中心是企業儲存與處理資料、支援虛擬化與業務應用的 IT 平台，多以 CPU 為核心建構，講求的是資訊安全穩定性、多核心擴充性與運作成本效益。然而，隨著企業開始廣泛部署機器學習與生成式 AI 技術，這樣的基礎設施已難以應付 AI 工作負載對高效能、低延遲與大規模資源動態調度的需求。

從 GPT 模型的百億、千億參數規模，到多模態學習及 Agentic AI 所需的連續推理與決策處理，AI 技術的演進已不再只是識別與生成，更進化為能理解、推理、決策的「智能體」。生成式 AI 的運算特性，也已從單純的資料處理，進化為需要連續性的邏輯推理(reasoning)、跨模態整合與高度即時反應。這對資料中心提出了空前的挑戰：不僅需具備龐大的 GPU 運算能力，還要能靈活重組工作負載、即時調度資源，並維持長時間高效能運作的穩定性。

AI Infrastructure 正是在這個轉型交界誕生的新型態架構。除了原本的 IT 需求外，它更加仰賴 GPU 所提供的極高平行處理能力，也整合了雲端環境的可擴展性與低延遲特性，並在軟體層面導入專為 AI 與機器學習打造的堆疊架構，包括如 TensorFlow、PyTorch 等框架、Python 等語言，以及 Apache Spark 等分散式平台。相較於傳統資料中心偏重的通用 IT 工作負載，AI Infrastructure 更像是一座專門用來訓練模型、生成回應與推動智能決策的「AI 工廠」。

這場技術驅動的浪潮，為基礎建設帶來前所未有的挑戰。傳統架構難以滿足 AI 工作負載對高效能 GPU 密度、模組化擴充性，以及散熱與電力管理的要求。同時，AI 不僅在雲端訓練與部署，更向邊緣延伸，與終端使用場景緊密結合。這意味著資料中心不再是單點建設，而是需與邊緣節點與前端 AI 形成協作網路，實現資料的即時反應、運算與回饋。在這樣的條件下，AI Infrastructure 必須同時具備三項核心能力：頂級的運算效能(performance)、垂直整合的彈性(Flexibility)、與系統韌性(resilience)。只有滿足這些條件，資料中心才能真正承接 AI Factory 的重任，成為企業生成式 AI 的引擎核心。

而技嘉正站在這場基礎建設革命的第一線，以 GIGAPOD 叢集運算平台、支援 CXL 記憶體擴充、DLC (直接液冷散熱)，並導入如 GPM (GIGABYTE POD Manger)管理平台等關鍵技術的核心，以硬體、軟體、系統的全面整合，讓 AI Factory的運作更穩定、更高效、更具擴展性。

要打造真正高效的 AI Factory，不只仰賴強大的 GPU 運算加速，更需要整體基礎架構的一併的進化升級。技嘉憑藉多年深耕高效能運算(HPC)與資料中心領域的經驗，推出企業級部署標準的 AI Infra 解決方案，從核心運算、儲存架構、散熱技術到智慧管理平台，層層優化、無縫整合，支撐 AI 工作負載從訓練、微調、推論到部署的全流程。

技嘉將解決方案推進至全方位服務層面，提供從前期諮詢、設計、部署、驗收到後續維運的「一條龍」資料中心及 AI Infra 建置服務，協助企業大幅降低導入門檻，加速 AI 應用落地，並提供支援最新世代 AMD Instinct™、Intel® Gaudi® 3、NVIDIA HGX™ 等多平台 AI 伺服器機型與機架系統，在資料中心的佈局導入模組化擴充設計，實現最大化的平行運算能力與機櫃空間效率。為滿足企業級 AI 訓練需求，技嘉更推出整合式高效能叢集平台 GIGAPOD，採用 GPU 伺服器、儲存節點與 InfiniBand 高速網路架構，實現橫向擴展的模組化部署，快速建構 AI 工廠核心運算中樞。而在散熱面，隨著 AI 應用推升運算的密度及功耗，技嘉也大力整合直接液冷技術 (DLC) 提升冷卻效率，能處理超過新一代晶片千瓦等級的熱設計功耗，有效降低 TCO、提升能源使用效率。


除了硬體設備面的完善佈局，管理運算及專案的軟體更是 AI Infra 運作智慧化的關鍵。GPM 為技嘉自研的叢集運算及 AI 工作負載管理平台，結合多年硬體整合經驗與實際部署洞察，不僅能將運算叢集以及個別伺服器的狀態可視化、有效的分配工作負載與系統能耗，同時透過友善的 GUI (Graphical User Interface)協助企業輕鬆且靈活的管理 GPU 資源、監控效能瓶頸，並預測潛在風險。 GPM 更具備 AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations)功能，延伸機器學習作業(MLOps)樹立的典範，為 AI 在生命週期不同階段創造理想的作業環境，容納標準化框架、流程管道、典範實務(best practice)及 AI infra 整體營運的各項微調和改善，讓經營者從開發 AI (即進行 AI 訓練)到部署 AI (即進行 AI 推論)各階段都有充足的資源和充分的支援。從硬體到軟體，技嘉正以「系統性思維」重構 AI Infra 的核心能力並創造嶄新的商業價值。
 
延伸閱讀：
《科技指南：如何透過GIGAPOD一站式服務，加速AI時代的全面革新》
《DCIM x AIOps：助力AI持續翻新的關鍵趨勢》

AI 的版圖，已不再侷限於中央資料中心。從智慧製造、智慧城市、智慧醫療到零售與交通，生成式 AI 正以.com發展般的速度向邊緣延伸。而每一個具備回應能力的前端裝置，都是 AI Infrastructure 環節中的運算端點，構築一個遍佈全域的 AI 資通網路。

為了支撐這樣的架構，技嘉推出一系列專為邊緣 AI 運算設計的解決方案，涵蓋搭載 AMD、Intel、NVIDIA Jetson 等運算平台的嵌入式系統、工業電腦 AI 邊緣伺服器。這些系統具備低功耗、高整合度與穩定耐用等特性，可部署於各種空間受限、環境複雜的邊緣場域，實現 AI 推論的即時運算與在地決策。

同時，GPM 亦可跨資料中心與邊緣節點進行集中管理，串聯前後端工作流程，同步端到端的 AI 運算與管理。從中心到邊緣，技嘉正打造一個可擴展、高彈性、智慧協作的 AI Factory 網路，協助企業將 AI 無限的潛力部署至到貼近實際場景的每一處。

AI 時代的賽局，最終不僅只局限於模型的比拚，更是基礎建設的實力較量。誰擁有更穩定的運算平台、更聰明的管理系統、更高效的散熱設計，誰就能掌握 AI Factory 的節奏與產能，在這個生成式 AI 引領的新時代贏得主導權。

技嘉所打造的 AI Infrastructure 解決方案，不只是回應當下，更是為了未來鋪路。我們相信，真正推動 AI 前進的，是那些在軟硬體整合後的完整系統基底。這正是技嘉最擅長的領域。從核心算力到邊緣落地，從平台管理到節能散熱，我們正為世界構築一個更智慧、更高效、更有韌性的 AI 未來。

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引用資料：
1. IDC, Artificial Intelligence Infrastructure Spending