AI時代來臨，AI算力已成為企業數位轉型的核心資源。它不僅關乎模型能否順利訓練與推理，更決定企業能否在市場競爭中脫穎而出。對台灣企業而言，如何取得穩定、彈性又具成本效益的算力，已成為共同課題。本篇將帶您快速了解 AI算力 的價值、產業用途，以及企業在選擇解決方案時不可忽視的重點。
AI算力精選內容：
- AI算力是什麼?與一般算力有什麼不同?
- 算力種類有哪些
- 常見AI算力應用
- 為什麼台灣企業搶算力?
- 企業如何選擇合適的AI算力解決方案
- GWS AI Cloud一站式服務 助企業啟動AI算力
- AI算力未來趨勢要如何走向綠色永續
AI算力是什麼？與一般算力有什麼不同？
「算力」是指電腦進行資料處理與計算的能力。傳統算力主要應用在文書處理、商業數據分析或一般伺服器運算，而AI算力則更專注於大規模資料處理、機器學習與深度學習模型的訓練與推理。
AI算力的特徵：
- 高度平行運算 (GPU/TPU等晶片能同時處理數千甚至上萬的任務)。
- 對浮點運算效能 (FLOPS)要求極高。
- 必須兼顧高速記憶體與儲存，以支撐龐大的AI模型與資料集。
換句話說，一般算力解決日常需求，AI算力則是人工智慧時代的核心驅動力。
算力有哪些種類？
當企業在思考如何取得AI算力時，常見的種類主要有三種：本地算力、雲端算力，以及邊緣算力。
-
本地算力 (On-premises)
企業自行建置伺服器與GPU叢集，適合高度客製化與敏感數據的場景，例如金融、醫療。優點是數據安全與可控性高，但投資與維運成本昂貴。
-
雲端算力 (Cloud Computing)
透過GWS CLOUD、AWS、Google Cloud或本地雲供應商如GWS AI Cloud租用GPU/AI算力，具備彈性、快速啟用、按需付費等優勢，適合需要靈活資源的AI訓練與推理任務。
-
邊緣算力 (Edge Computing)
在 IoT、智慧製造、車聯網等場景，將AI算力佈署在靠近資料來源的邊緣設備上，減少延遲並提升即時決策能力。
常見AI算力應用
AI算力的需求正在全面滲透各產業，從企業內部效率提升到對外產品創新，都離不開強大的運算支撐。以下整理出主要應用場景：
| 應用場景 | 代表案例 | 算力需求 | 產業影響 |
| 生成式AI與內容創作 | ChatGPT、MidJourney、語音生成 | 大型語言模型、多模態模型需要龐大GPU算力進行訓練與推理 | 行銷、設計、媒體產業加速內容生產與創意發想 |
| 智慧製造與工業 4.0 | 機器視覺檢測、品質控制、預測性維護 | 邊緣算力+雲端AI，用於即時影像辨識與設備故障預測 | 降低生產成本、提升製程良率 |
| 金融科技 | 智能投資顧問、風險控管、詐欺偵測 | 高速數據運算與AI模型推理，處理即時交易資料 | 提升金融安全性，強化個人化理財服務 |
| 醫療健康與生命科學 | AI輔助診斷、藥物研發、基因數據分析 | 需要高效能GPU與大規模資料處理，支撐深度學習模型訓練 | 加速臨床決策，推動精準醫療 |
| 零售與電商 | 智能客服、個人化推薦、需求預測 | 即時分析消費行為與交易數據 | 提升顧客體驗、促進銷售轉換 |
| 智慧城市與公共服務 | 交通流量監控、能源管理、公共安全 | 邊緣運算搭配雲端算力，處理大規模即時數據 | 改善市民生活品質，強化城市韌性 |
為什麼台灣企業搶算力？
台灣身處AI產業鏈的戰略位置：擁有台積電、輝達(NVIDIA)等晶片製造與生態系優勢。
對企業來說，搶占AI算力就是搶占未來市場：
- 競爭優勢：算力越強，AI訓練速度越快，產品上市時間越短。
- 數據主權：確保資料存放於本地或合規雲端，降低風險。
- 產業升級：智慧製造、智慧醫療、智慧城市都依賴AI算力。
因此，AI算力成為台灣企業數位轉型的必爭資源。
不過，光是知道要搶算力還不夠，企業更需要理解如何選擇合適的解決方案。
企業如何選擇合適的AI算力解決方案？
在台灣，企業取得AI算力的主要方式大致分為四種：
1.優化現有設施：優化現有IT基礎設施以滿足AI算力需求。
2.自建資料中心基礎設施：選擇自建AI算力基礎設施，掌握更多控制權。
3.公有雲租用：企業使用雲端服務商提供的AI算力平台，成本效益高。
4.第三方AI算力合作：與第三方AI算力供應商合作，彈性調整運算需求。
瞭解可以從哪些管道取得AI算力外，企業還需要回答核心問題：AI算力應該放在哪裡運行？
地端vs.公有雲vs.混合雲
企業在導入AI算力時，首要考量的就是基礎架構要放在哪裡？
1.現有環境/自建數據中心(地端)：高投資、高可控性，適合長期固定需求與敏感數據場景。
2.第三方/公有雲GPU租用：快速、彈性，適合短期專案或需要隨時擴充的企業。
3.混合雲：結合兩者優勢，兼顧安全性與彈性，是台灣企業日益普遍的選擇。
當企業決定了基礎架構的方向後，接下來要思考如何在不同服務之間比較價格與品質？
GPU算力租用：價格與SLA
在雲端與在地雲供應商的選項中，GPU算力租用通常採用依時數計費的模式，例如H100、H200、L40等GPU卡種。
企業在評估時，不僅要看單價，更要關注：
- 價格彈性：能否依專案需求彈性調整。
- SLA (服務水準協議)：涵蓋算力可用率、故障問題回應速度以及技術支援品質。
不過，價格與SLA僅是基本條件。對於需要長期投入AI發展的企業來說，更全面的評估標準 才能確保算力投資的穩健與持續性。
選擇AI算力服務的三大標準
除了成本，企業在挑選AI算力服務時，還應考量以下三大面向：
- 可擴展性：能否隨需求快速擴充GPU與儲存。
- 安全性：是否符合個資法、GDP等規範，保障數據主權。
- 技術支援：是否具備7×24小時專業團隊支援。
當這些條件都納入考量後，市場上有哪些服務能滿足需求？這時GWS AI Cloud就是一個值得企業信賴的選擇。
GWS AI Cloud一站式服務 助企業啟動AI算力
特色包含：
- 最小0.25 GPU切片單位，按需彈性調用
- 豐富GPU規格 (H100、H200、RTX 4090、L40s等)
- 隨開即用的AI開發環境，從2週縮短為1分鐘啟動
- 自動化MLOps提升部署速度10倍
- 大幅降低啟動成本，適合預算有限的中小型企業
- 本地數據中心與國際節點，兼顧數據主權與低延遲
- 全天候技術支援，確保AI專案不中斷
AI算力的需求與日俱增，透過靈活的租用方式，企業可以降低成本並提升運算效率。數位通國際GWS AI Cloud近期已協助台灣數發部數位產業署、雲高科技、泰國KMUTNB大學等企業，打造各自專屬GPU AI算力平台，提供企業足夠且可高效穩定運行AI應用的算力，同時滿足零信任架構、面對DDoS攻擊進行防禦、雙因子認證等多項資安需求。
透過GWS AI Cloud，企業不僅能專注於核心業務，也能確保AI專案具備持續擴展與快速迭代的能力。當企業選好了合適的算力解決方案，未來發展是否只看效能就夠了呢？答案是否定的，因為永續與環境責任也成為新的關鍵。
AI算力未來趨勢要如何走向綠色永續？
隨著AI模型日益龐大，算力需求持續暴漲，能源消耗也成為挑戰。未來AI算力的趨勢將聚焦於：
- 高能效GPU/ASIC：提升每瓦運算效能。
- 液冷/浸沒式冷卻：降低資料中心碳排放。
- 綠色雲端：結合再生能源供應，打造低碳算力。
對企業而言，選擇兼顧效能與永續的AI算力，將是未來ESG與競爭力的關鍵。
因此，AI算力的選擇不只是技術投資，更是企業在智慧時代與永續發展中能否脫穎而出的關鍵決策。
若您需要任何關於AI Cloud方面的服務，歡迎聯絡我們，取得企業專屬 AI 算力建議方案，數位通國際提供您相關AI解決方案。
- 瀏覽介紹：GWS AI Cloud服務
- 客服專線：0800-880-668
- 客服平台：GWS AI Cloud線上諮詢
