原文標題：鴻海砸420億元設立超算中心 2026年啟用、主攻推論應用 ※請勿刪減原文標題 原文連結：https://money.udn.com/money/story/5612/9099825 ※網址超過一行過長請用縮網址工具 發布時間：2025/10/27 22:02:29 ※請以原文網頁/報紙之發布時間為準 記者署名：記者王郁倫/台北即時報導 ※原文無記載者得留空 原文內容： 鴻海（2317）27日宣布不超過420億元金額內，採購AI算力雲端業務營業用資訊設備，以 建置AI算力集群暨超算中心，預算執行期間從今年12月起至2026年底，第一階段預計買1 萬顆GB300模組。鴻海超算中心後續還有第二期執行計畫。 鴻海今年5月宣布與輝達（NVIDIA）合作打造亞灣超算股份有限公司（AI算力中心），將 購買1萬顆Blackwell Ultra架構GB300 GPU模組，建立首期27MW電力容量的超級算力，定 位為以推論為核心的本土算力基地，該中心量產後將成為台灣最大的推論算力集群。 亞灣超算執行長姚延宗先前接受經濟日報訪談指出，超算中心目標2026年上半啟用，提供 真正本土算力出品的服務，讓企業能更有效率、更彈性地使用運算資源，概念上類似「喝 牛奶不一定要在家裡養牛」。 現在許多AI算力中心設計架構適合用於訓練，而鴻海亞灣超算將更專注提供推論應用。他 分享，GB300的算力中心設計架構跟GB200全然不同，目的也不同，後者聚焦AI訓練，而 GB300聚焦推論，由於推論應用常被期待在幾秒甚至幾毫秒快速反應作答，若GPU機群距離 太遠，可能會因資料傳輸而影響推論效率。 姚延宗指出，GB300算力中心是重資本投資，對硬體環境的要求也高，舉例而言，樓地板 的承重要求是每平方公尺兩噸，相對一般辦公大樓每平方公尺500公斤承重標準，其實遠 高的多，而這也將使傳統資料中心硬體跟不上GPU機群建置要求。 三大任務 2026年上半啟動 他解釋，亞灣算力中心有多重任務，首先，台灣企業或公部門的AI運算資料目前大多通過 境外GPU算力完成後再回傳，部署本地GPU集群能將台灣企業的專業資料Domain Data和敏 感資料留在本地。 其次，未來的AI Agent應用（例如推論 Inference）要求在幾秒或幾毫秒內回應，若GPU 集群距離太遠，將影響推論效率，一些企業的研發專案或POC驗證，若需反覆修改，在地 算力能更即時有效率，加快企業修改。 第三點，他透露目前也會跟國際大型AI模型商洽談合作，期望大型LLM落地亞灣超算，與 其從無到有訓練台灣自有LLM，現階段更有效率方式是跟國際LLM合作，引進台灣後針對個 別產業加入專業知識庫做優化。 亞灣超算也將與國泰金控合作，就金融AI模型進行POC驗證，姚延宗指出，政府已將資料 治理納入AI十大建設中，他也期盼並可能透過修法適度放寬資料限制，呼籲能盡速在資料 來源取得問題上進行「鬆綁」或「共享」，這對AI應用發展相當重要，另外政府若能有AI 治理單一窗口將加快發展效率。 鴻海亞灣超級算力中心日前預告將搭載NVIDIA Blackwell Ultra系統，包含GB300 NVL72 機櫃級解決方案，配備NVIDIA NVLink、Quantum InfiniBand以及Spectrum-X乙太網路， 預計2026年上半完成第一階段建置，而未來也有第二階段方案將啟動。 心得/評論： 鴻海也搞一個AI內循環永動機 自己生產伺服器機櫃賣給自己 左腳踩右腳股價上500 ※必需填寫滿30正體中文字，無意義者板規處分 --

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