GMI Cloud AI Factory：為台灣打造的下一代 AI 生產引擎

台灣正式與 GMI Cloud 共同揭開首座 AI Factory 的面紗。
這是一座投資額高達 5 億美元、以 NVIDIA 技術驅動的主權級 AI 基礎設施，將高密度算力真正帶回島內，讓台灣首次擁有 自主、可控、可擴張的 AI 生產能力。

此次活動匯聚半導體、電信、金融、製造等產業領袖，清楚宣示台灣已正式踏入 自主建構與營運次世代 AI 基礎設施（Next-Generation AI Infrastructure） 的新階段，為未來十年的產業競爭力奠定關鍵根基。

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精彩活動回顧

這場媒體活動的氛圍，比起一般記者會，更像是一場跨產業高層次的「董事會級聚會」。
會場前排坐滿來自半導體、電信、金融與製造等領域的 CIO、CTO 與數位轉型負責人——這些產業巨頭齊聚一堂，只為見證這場台灣 AI 歷史性的啟動時刻。

Bloomberg、Reuters 與多家重量級 IT、商業媒體也到場採訪，凸顯這座 AI Factory 不只是企業新聞，更是一個將影響台灣 AI 國力的重要篇章。

活動傳達出的核心訊息非常清楚：

「 AI Factory 並非一般的基礎建設升級，而是台灣從「進口算力」轉向「自主生產算力」的一次戰略轉折。
它象徵著台灣開始擁有自己的下一代 AI 能力，而不再依賴海外平台。」

GMI Cloud 作為一間來自矽谷、如今深植於亞洲核心產業的新創公司，橫跨電信、金融、半導體與新興 AI 公司等領域，長期承受著企業對 穩定、高密度、可預期算力 的龐大需求。
這些需求的成長速度，正是促成 AI Factory 在台灣誕生的最大驅動力。

這座即將在 2026 年 3 月上線的 AI Factory，以 7,000 顆 NVIDIA Blackwell GPU、96 座高密度機櫃、近每秒 200 萬 token 的推理能力、16MW 電力配置 為核心，目標不只是「能跑模型」，而是打造能夠 連續、生產級、在地化地運作 AI 的主權級產線。

AI Factory 將讓台灣企業——從製造、能源到電信——能夠真正掌握自己的 AI 命運。

為何台灣此刻必須擁有自己的 AI Factory

台灣的產業正在經歷一場前所未有的轉型速度。無論是半導體、電信、金融，還是製造業，都正大規模導入 AI，但真正能支撐這些需求的算力，卻大多不在島內。台灣具備全球最成熟的伺服器與硬體供應鏈，卻必須把資料與工作負載送到境外執行這件事，本身就是一個矛盾，也是一種風險。

隨著各行業邁向 AI 驅動的營運模式，許多企業開始意識到：有些資料無法再送往海外，有些模型的訓練不能再等待排隊，有些 AI 決策必須在毫秒內完成，而不是跨境等待高延遲的算力回傳。尤其是電信資料、金融資料、能源與公共基礎設施資料，它們都屬於高度敏感的範疇，訓練與推理最好在台灣境內完成。

同時，製造業的競爭型態也在悄悄改變。工廠不再只是自動化，而是 AI 化。從預測性維修，到電腦視覺檢測，再到以數位孿生模擬整座產線，這些都需要大量且穩定的本地算力。若運算全依賴海外，不但成本難以掌控，也無法達到真正的即時性，更可能因延遲或頻寬受限而降低品質。
台灣若想維持製造優勢，AI 的核心運算能力必須放回本地。

更關鍵的是，台灣的資料量已經遠遠超過傳統資料中心所能承載。工廠的感測器、電力網路的平衡數據、物流設備的動態資訊、IoT 裝置的即時輸出——這些資料每天以驚人的速度湧現。傳統資料中心是為網路時代而設計的，而不是為 AI 在毫秒內吞吐大量資料所建構。面對這樣的速度與規模，台灣需要的是完全不同等級的基礎設施。

在這樣的背景下，AI Factory 的概念自然浮現，而且台灣比任何地區都更適合建構這樣的基礎。從散熱技術、高密度系統設計到高可靠性製造，台灣的工程能量在過去三十年間已形成完整的產業底盤，這些能力正是打造 AI Factory 所需的核心條件。
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換言之，台灣不只是需要 AI Factory——台灣其實「已經準備好了」。

這座 AI Factory 的誕生，是因為台灣不再適合把 AI 的核心放在別人家；也是因為台灣已累積足夠的技術能量，可以讓 AI 在島內以真正「工業級」的方式被生產、被部署、被提升。它不只是基礎建設升級，而是台灣下一個十年競爭力的根本。

這並不是單一企業的故事，而是整個國家的轉折點。台灣需要一座能在地運算、能保護資料、能支持産業成長、能用自己的節奏運作的 AI Factory。
這座工廠，讓台灣第一次有能力不只使用 AI，而是「生產 AI」。

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AI Factory 的本質

AI Factory 並不是「裝了更多 GPU 的資料中心」。
兩者的差異是結構性的、目的性的、也是根本性的。

傳統資料中心的角色，是提供空間、電力與網路，讓使用者能在其上運行工作負載。
AI Factory 的角色則完全不同——它不是用來「放運算資源」，而是用來「生產智能」。
它的設計目的是持續生成、優化並部署 AI 模型，就像工廠把原料轉化成最終產品一樣。

為了達成這個目的，AI Factory 在各層面的設計都與資料中心不同：

AI Factory 的 GPU 機架以協同運作為前提，而不是彼此分離。
這些機架不是為一般虛擬化用途配置，而是為了讓數千顆加速器能以單一系統的方式共同運行。

其架構以大規模、可預期的 AI 輸出為核心，
「每秒數百萬 token 的吞吐量」不是 aspirational，而是最低可接受的標準。

運算、網路、資料管線並不是鬆散串接，而是緊密整合。
這樣的設計消除了傳統資料中心常見的瓶頸，使資料不必在不同系統間「旅行」，而是能在同一個最佳化架構內流動，用於模型服務、多模態處理與即時檢索。

模型在 AI Factory 中並不只是部署，而是持續迭代。
訓練、評估、微調、推理由同一套生產流程驅動，使模型能隨資料、任務與環境變化快速調整。

最終，AI Factory 是一座為「持續、工業化的 AI 輸出」而設計的基礎設施。
其運作方式更像半導體晶圓廠或製造產線：高吞吐、低停機、可預測的效能、以及高度控制的運作條件。其目標不是「提供 GPU 供使用」，而是讓 AI 能以穩定、標準化且可規模化的方式生產。

簡言之，AI Factory 是一個國家級的智能引擎，能以持續性的方式生成並更新 AI 系統。
這正是台灣在建構、部署與治理符合自身產業優先順序、安全需求與區域定位的 AI 時所需的環境。

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台灣科技生態系已整裝待發

在這次發表會中，台灣的整體科技生態表現出明確的成熟度與準備度。
與其他「先建後找需求」的基礎設施不同，GMI Cloud 的 AI Factory 在正式上線前就已經累積了一批準備導入的客戶與明確的需求。

這座 AI Factory 將在啟用第一天就開始服務現實存在的工作負載，而不是等待未來可能出現的應用。

以下是當天合作夥伴提出的重點：

Trend Micro（搭配 Magna AI）

‍示範了以數位孿生進行的資安模擬，能在不影響生產環境的情況下建構真實世界的威脅模型。對於數位風險持續升高的亞洲而言，這項能力將深刻改變企業與政府面對攻擊的方式。

WiAdvance 緯謙科技

正把 AI 直接帶入台灣的製造現場，包括 AI 驅動的視覺系統、預測性維護與數位孿生，並讓這些系統直接連動本地工廠的產線。這象徵台灣從硬體優勢走向 AI 整合製造，是下一個十年的關鍵能力。

中華系統整合（CSI）‍

分享他們如何利用 AI Factory 推動企業與政府的 AI 部署，包括 AIoT 解決方案、電信現代化與政府單位的 AI 系統。他們將在把台灣的 AI 基礎設施轉化為日常營運能力這件事上扮演關鍵角色。

VAST Data

說明了為何在台灣這樣的高資料流量環境中，需要具備 exabyte 級吞吐與高速儲存架構，才能支撐持續運作的 GPU 工作負載。在工業資料即時性高度關鍵的台灣，這一層能力不可或缺。

Reflection AI

說明了其開放權重、高自主性的 frontier 模型，專為需要高度客製化、隱私與主權等級保護的環境打造。其研究團隊由 DeepMind、OpenAI、Anthropic 等背景的成員組成，致力於讓模型能在資料真正所在的位置運作，包括主權雲、企業機房與高安全設施。

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業界領袖觀點

中華系統整合（CHS）吳明德董事長指出：「與具有這種推進力的公司合作令人振奮。GMI Cloud 創辦人只有 30 歲，卻已著眼於如何利用台灣的電信基礎建設開啟新的 AI 機會。其潛力非常巨大。」

Trend Micro CTO Oscar Chang 表示：「我們雖然在日本上市，但研發根植於台灣。與 GMI Cloud 的 AI Factory 合作使我們的資安能力更聰明，而這也代表著對台灣數位安全的一項重要貢獻。」

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實際案例揭示台灣的前進方向

從各企業分享的使用案例來看，一個更大的模式正在浮現：投資於主權型 AI 能力的地區，正共同經歷產業結構的轉變。隨著產業開始以更大規模採用 AI，競爭的重心正從硬體生產轉向智能生產，而支撐這種模式的 AI 基礎設施，也逐漸成為產業供應鏈的一部分，而非附加服務。

台灣正在朝這個方向邁進。多年來，台灣的優勢在於精密製造與半導體技術；但未來的價值將不再只來自硬體本身，而是來自硬體能夠產出的智能，包括大規模的模型部署、產線 AI 化，以及與產業實際運作深度整合的智能流程。AI Factory 的建立象徵台灣意圖掌握這個新價值層，而不是將其交給其他地區。

同時，算力正在成為台灣產業供應鏈不可或缺的一部分。無論是製造、半導體、電信還是能源領域，都已清楚認知到：AI 不再是「加值功能」，而是影響競爭力的核心能力。因此，算力必須具備可靠性、主權性，並能直接融入產業運作流程，就像 PCB 量產、物流與供應鏈管理一樣，是運作生態系的一部分。

台灣企業也希望能更快速地在本地推動 AI 導入。不再等待海外算力排程，也不再願意把敏感或關鍵應用放到境外處理。台灣產業需要的是能在一天內迭代模型、按需微調，以及具備穩定吞吐量的本地運算能力。AI Factory 的存在，能顯著縮短這些開發與部署週期。

公部門也正準備迎接 AI 驅動的現代化，同時維護資料主權。政府單位、能源營運商與電信業者的共同立場是：如果 AI 逐漸成為基礎設施的一部分，那麼它就必須在本地運作。這代表模型訓練、推理與資料治理都必須在區域內完成，使 AI Factory 成為戰略資產，而非純技術設施。

在眾多產業中，製造、能源、電信與資安被認為是最先進入大規模導入的領域。包括產線電腦視覺、即時數位孿生、電網最佳化、資安攻擊模擬、AIoT 部署以及次世代電信工作負載，都將在 AI Factory 上線後迅速投入運作。

活動中也不避諱挑戰，例如能源調度、治理架構與工作負載的優先順序等議題都被提出。然而現場的共同態度是：這些不是阻礙，而是擴展過程中必然需要面對的工作。討論的語氣是一種「我們已經開始往前走，邊走邊調整」的共識，而這也自然推動台灣邁向下一階段的部署。

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接下來會發生什麼

AI Factory 的未來發展路徑已逐漸清晰，由一組高度一致、行動方向明確的企業與產業利害關係人共同推動，形成下一階段的發展框架。

當 AI Factory 在 2026 年 4 月正式上線後，將從建造階段進入「生產階段」。這是正式考驗的開始：系統能否維持穩定的高吞吐量、多模態工作負載處理能力，以及能否支撐大規模的模型運行，將成為判斷這座 AI Factory 是否能以工業規模可靠運作的第一個指標。

同時，政府與企業的試點計畫也會展開。多個單位已經表示將把優先工作負載移入 AI Factory，包括資安模擬、能源最佳化模型、大規模檢索系統，以及 AI 驅動的製造流程。這些早期試點將有助於建立未來的導入最佳實務，並定義適用於本地部署、混合環境與 Factory-native 的運作模式。

製造與電信領域將最早展開大規模整合。工廠的視覺資料將被導入 AI Factory 的運算管線，實現即時數位孿生與預測性維護模型。電信業者則將測試在網路管理、客戶服務以及 5G/IoT 領域的大規模 AI 推論，這些將是 AI Factory 投入後最早能看到投資效益的領域。

此外，多家區域企業已經開始與生態系進行早期對話，範圍涵蓋零組件、能源、系統整合與資安等領域。一旦 AI Factory 展現穩定的生產能力，預期生態系將快速擴大，並以「浪潮式」的方式加入更多新的合作夥伴。

金融、醫療與物流等產業也會在 AI Factory 運作穩定後加速導入。銀行正在研究大規模詐欺偵測與風險模型；醫療單位則關注多模態臨床支援工具；物流產業則希望導入路徑最佳化、模擬分析以及電腦視覺驅動的倉儲智能。這些領域的導入通常需要成熟的基礎設施，而 AI Factory 的上線將啟動這個過程。

同時，政府與監管單位也已開始檢視 AI Factory 在區域安全、資料駐留、產業政策與長期能源規劃中的定位。這些討論不再是附加議題，而逐漸成為 AI 基礎設施治理的核心，並將形塑未來的政策框架。

這些步驟共同構成了台灣準備從「使用 AI」邁向「生產 AI」的初步架構。下一階段將由實際運行的工作負載、產業轉移的速度，以及 AI Factory 在實際運作中累積的經驗所定義，並逐步讓這座 AI Factory 成為台灣科技骨幹的一部分。

打造亞洲的 AI 心臟

這項區域性的基礎設施里程碑，象徵著亞洲地區在 AI 時代有能力選擇要為自己建造什麼，以及能為其他地區提供什麼。
越來越多亞洲的企業與政府正在面對與台灣相同的轉折點：傳統資料中心已無法滿足現代 AI 的需求，敏感工作負載不能再放在境外，而 AI 驅動的產業運作模式需要一套真正為「智能生產」設計的基礎設施。

對於希望建置自己的 AI Factory 的組織——無論是為了強化主權算力、現代化國家級基礎設施，或加速工業 AI 的導入——GMI Cloud 已經在協助多個合作夥伴設計、部署並營運以台灣藍圖為基礎的 AI Factory。這條路徑是真實可行的、具可複製性，並已準備好提供給任何希望採取相同步驟的地區。

如果你的公司或國家正在探索建置自己的 AI Factory，GMI Cloud 能協助你快速完成打造。

歡迎與我們討論如何一同實現 Build AI Without Limits（無限可能的 AI 生產能力）。