Workload
區分文件搜尋、影像推論與訓練，確認同時使用人數、資料量、GPU 與記憶體需求及運作時間。
WORKLOAD-FIRST AI INFRASTRUCTURE
從 AI 的使用方式，
從 AI 的使用方式，
設計資料中心。
AI Infrastructure, Designed from the Workload Out.
Standard Link 從攝影機、邊緣 AI、無人機、機器人及工業設備產生的 Physical AI（實體 AI）資料出發，整體設計通訊、電力、冷卻、GPU 與分散式 AI 資料中心。
結合 GEC 模組化電力、冷卻與 EPC 技術，規劃兼顧封閉式網路運作、擴充性與高密度 AI 處理的基礎設施。
- WORKLOAD-FIRST
- SOVEREIGN
- MODULAR
- DISTRIBUTED
SOURCE IMAGE / GEC PROFILE P.29 / MODULAR DATA CENTER CONCEPT
先評估 AI 工作負載，再決定設備規模。
本公司公開網站的 20 英尺、5 機櫃、27kW 架構為參考起點。27kW 電力標示的定義、GPU、冷卻、安裝與維護均逐案確認。
Power
確認設置地點的供電條件、備援、UPS，以及電力標示的範圍與定義。
Cooling
配合 GPU 架構，確認預期發熱、冷卻方式、外氣、噪音與維護動線。
Phasing
從 PoC、小規模導入，到依使用量分階段擴充。
若僅靠邊緣 AI 或本地處理即可達成目的，評估結果也可包含不導入 AIDC 的選項。
洽詢小型 AIDC 前期評估此處為供設計與建置討論的參考架構，不代表 SLL 自有或運作中的設施實績。設計、供應、安裝與營運的執行者及責任範圍逐案確認。
訓練、既有模型調整、評估、多路影像推論與資料管理是不同工作負載。我們也評估既有伺服器或雲端是否足夠，不宣稱此小型架構能執行所有訓練。
- 適用對象
- 規劃工廠或研究據點 AI 處理與資料管理的企業及研究機構。
- 可洽詢內容
- 工作負載、設置地點、電力、冷卻、通訊，以及維護與運作的責任分工。
- 議定後的交付成果
- 工作負載整理表、架構比較方案、設置條件及責任分工表。這些並非已完成施工或營運的實績。
- 適用條件
- 依用途、設置地點、電力與冷卻條件說明架構及支援範圍。27kW 電力標示的定義個別確認。
- 下一階段
- 評估使用既有設備、分階段架構，以及個別安裝與運作條件設計。
02 / WHY STANDARD LINK
從實際 AI 需求設計，而非從機房外殼出發。
相較先從電力、機櫃、冷卻與線路出發，Standard Link 從 Physical AI 工作負載反推：AI 視覺與邊緣 AI 擷取什麼、在哪裡判斷，以及學習什麼。
WORKLOAD看見與感知
EDGE AI判斷與控制
NETWORK封閉與分散式
POWER高密度與備援
COOLING氣冷與液冷
AI CORE訓練與部署
Physical AI Workload
依攝影機、感測器、無人機及工業設備產生的實際工作負載設計。
Edge-to-Core Architecture
將裝置邊緣端、區域 AI 節點與核心 AI 資料中心設計為共同運作體系。
PUBLIC-EVIDENCE Data Pipeline
以智慧財產支持視覺、偵測、整合、判斷、記錄與學習流程。
Infrastructure Integration
將 GEC 電力、冷卻與模組化 EPC 整合至日本用途、法規與合作體制。
03 / THREE AI INFRASTRUCTURE SOLUTIONS
依使用者需求打造 AI 基礎設施。
依機密性、區域課題、投資回收與實際需求，調整封閉式網路設計、配置、電力、冷卻與擴充單位。
01 / PRIVATE AI INFRASTRUCTURE
讓機密資料留在環境內的專用 AI 運算。
製造業／研究機構／醫療／金融／重要基礎設施／AI 開發企業
- 封閉式網路與專用 GPU
- 境內設置與個別客戶資料隔離
- 從 PoC 分階段擴充
- 智慧財產與研究資料保護
02 / REGIONAL AI INFRASTRUCTURE
因應區域課題與災害期間持續運作的分散式 AI。
地方政府／產業園區／港口與機場／大學／區域電力／農業地區
- 防災 AI 與智慧城市
- 區域內處理與共同使用
- 區域產業數位轉型
- 再生能源與 BESS 整合
03 / AI INFRASTRUCTURE DEVELOPMENT
分階段投資與擴充容量的 AI 基礎設施。
海外投資人／開發商／基礎設施基金／營造公司／能源企業
- 模組化與分階段投資
- Time to Revenue
- 高密度與液冷
- BESS 與日本市場整合
04 / EDGE-TO-CORE DISTRIBUTED AI
現場判斷、區域整合、核心學習。
不持續將全部原始資料集中傳送，而是在現場篩選，依用途與合約分階段共享必要資訊。
在現場辨識並即時行動。
HOLONIC Eyes、攝影機、感測器、無人機、機器人、工廠與農業設備，以及 HOLONIC Edge AI。
- 即時辨識與異常偵測
- 資料篩選與本地儲存
- 設備控制
- 通訊中斷時自主運作
在區域層級整合智慧。
在區域內整合多個現場、降低頻寬需求與延遲，並供共同使用的中間層。
- 多現場整合
- 區域內資料共享
- 低延遲分析與中期儲存
- 區域模型運作
跨區域學習，再將改善後的智慧送回現場。
以封閉式網路、主權型核心基礎設施，負責長期儲存、整合分析、訓練、部署與稽核。
- AI 模型訓練與模擬
- 長期儲存與整合分析
- 模型部署
- 資料治理
- CAPTURE擷取Camera / Sensor / Drone
- UNDERSTAND理解HOLONIC Edge AI
- SHARE共享Regional AI Node
- LEARN學習HOLONIC DATA CENTER
- DEPLOY部署Model Update / OTA
- IMPROVE改善提升現場準確度
05 / MODULAR AI DATA CENTER
小規模起步，隨需求擴充。
電力、冷卻與資料機房模組於工廠製造並完成整合測試後運至現場，與現地施工並行。依 AI 需求增加容量，以控制初期投資。
圖片文字翻譯
本網站編製的參考譯文。原圖保持不變；本譯文不是原始文件或認證譯本。
預製式 AI 資料中心解決方案
1. 電力模組
- 容量：625 kW–2 MW
- Galaxy UPS（搭載鋰電池）
- Okken／Blokset 配電盤
- 冷卻：CHW／DX 類型
- 滅火系統／煙霧偵測系統
2. 資料機房
- 多區配置，最多 200 個機櫃
- 匯流排配電
- 機櫃與可計量配電系統
- EcoStruxure DCIM 軟體
- 環境監控與安全防護
- 煙霧偵測系統
3. 冷卻技術
- 氣冷：每個機櫃低於 40 kW
- 直接液冷（DLC）：最高 140 kW
- Schneider CDU：1000 kW
- 結合 DLC 與氣冷的混合式冷卻
- 水冷式或氣冷式冰水主機
三幅圖分別呈現電力模組、內部機櫃列及整體設施配置。右側編號清單依電力、資料機房與冷卻功能分類。Schneider Electric 標示保留於供應商原圖中。
網站補充說明：此為供應商參考配置，不代表每個專案均適用或獲得保證；容量定義、適用設備與場地條件須另行確認。
GEC REFERENCE CONFIGURATION
電力、冷卻與資料機房於整合測試後進場。
- POWER MODULE
- 625kW - 2MW
- DATA HALL
- 最高約 200 機櫃等級
- COOLING
- 氣冷／直接液冷／混合冷卻
- SCALE
- 分階段增加 1MW Pod
- DESIGN TARGET
- PUE 約 1.2 的參考架構
數值為 GEC 參考架構。實際容量、機櫃數、冷卻方式與 PUE 因設備、氣候、備援、用地及電力條件而異。
依專案條件配置受配電、變電、UPS 與儲能。
整合機櫃、配電、監控與安全。
依密度與地點選擇氣冷或直接液冷。
使用 PDF 第18頁提供圖片。右側規格摘要為網頁重新整理，容量與方式依專案條件而異。
TIME TO OPERATION / CONDITIONAL TARGET
目標：八個月內開始運作。
此目標適用於用地、電力、許可、設備採購等前提已具備，並可讓工廠預製與現地施工並行的專案，不保證完工或開始運作日期。
20MW REFERENCE ARCHITECTURE
依需求將 1MW Pod 擴充至20座。
採 N+1 電力與冷卻區塊的分階段擴充構想。管線與設備細節逐案設計。
圖片文字翻譯
本網站編製的參考譯文。原圖保持不變；本譯文不是原始文件或認證譯本。
AIDC 模組化叢集配置
IT 園區用 20 MW：20 個 1 MW Pod，採 N+1 配置。原圖標示以液冷移除 90% 熱量、溫水 30–35°C，以及目標 PUE 1.2。
圖例
- 淺藍色：乾式冷卻器區（溫水）
- 淡黃色：UPS 與電池（貨櫃）
- 淡紫色：泵浦／熱交換器（HEX）撬裝模組（貨櫃）
- 灰色：建築物／IT 設備空間
基地邊界（概略）／戶外能源與冷卻區：4 個 5 MW 叢集
叢集 1、2、3、4 各標示為 5 MW。
- 每個叢集包含乾式冷卻器（N+1）、泵浦／HEX 撬裝模組（N+1）、UPS 與電池（N+1）。
資料中心建築物：IT 設備空間、CDU 與 Pod 配置
P01–P20 各標示為 1 MW，配置為四列、每列五個：P01–P05、P06–P10、P11–P15、P16–P20。
- 進出道路／卡車動線
概略基地邊界內，上方為四個戶外叢集，下方為容納 20 個 Pod 的建築物，最下方為進出道路與卡車動線。
網站補充說明：此為參考配置；排熱比例與 PUE 屬設計數值或目標，並非已查證的運轉結果或各專案的保證。
圖片文字翻譯
本網站編製的參考譯文。原圖保持不變；本譯文不是原始文件或認證譯本。
模組化資料中心
- 彈性
- 速度
- 可預測性
左側列出三項預期價值並呈現整體設施；右側呈現冷卻、電力與機櫃模組。Schneider Electric 標示保留於供應商原圖中。
FLEXIBILITY彈性
從所需容量起步，依需求增加。
SPEED速度
讓工廠製造與現地工程並行，爭取提早運作。
PREDICTABILITY可預測性
透過已完成整合測試的模組管理品質與工程進度。
將 PDF 第30頁重點整理為三張網頁卡片。
從五個機櫃起步，隨 AI 需求擴充。
Standard Link 的 AI 資料中心方案不僅限於一次建置大型設施。
從設於工廠、大學、醫院、地方政府與研究設施的數十 kW 級 All-in-One AI 節點，到 625kW 至 2MW 企業或區域專用資料中心，以及 20MW 級 AI 園區，均依用途、電力條件與 AI 需求分階段擴充。
以小型貨櫃式邊緣 AI 資料中心，作為企業專用與地方政府 AI 基礎設施的入口。
在需要的位置配置適當規模的 AI 運算。
小規模開始，依使用量與收益增設。
GEC REFERENCE / INTERNAL CUTAWAY
圖片文字翻譯
本網站編製的參考譯文。原圖保持不變；本譯文不是原始文件或認證譯本。
All-in-One 模組化資料中心
預製式 IT 基礎設施：UPS、冷卻、機櫃與管理軟體。
於工廠組裝為具安全防護與耐候結構的一體式解決方案，便於管理與使用。
- 外殼形式：20 呎與 40 呎 ISO 貨櫃；25 呎與 45 呎模組。
四種基本配置
- 20 呎 ISO 貨櫃：5 個機櫃／27 kW。
- 40 呎 ISO 貨櫃：12 個機櫃／80 kW。
- 25 呎非 ISO 貨櫃：6 個機櫃／38 kW。
- 45 呎非 ISO 貨櫃：14 個機櫃／94 kW。
剖面圖中的設備標示
- 纜線收容與走線設施
- Canalis 匯流排
- 供機械、電力與 IT 穿孔使用的 Roxtec 密封系統
- 冷／熱通道封閉系統
- InRow 列間冷卻機組
- 輸入／輸出配電盤
- Novec 1230 滅火系統
- Easy 3M 不斷電系統（UPS）
- IT 機櫃與電源分配單元（PDU）
- NetBotz 監控
選配項目
- 2N 供電路徑
- 2N 不斷電系統（UPS）
- EcoStruxure DCIM（Schneider 管理軟體）
- 門禁管制
- NetBotz 環境監控（Schneider 環境監控系統）
- 自動切換開關
- 火災偵測：VESDA
- 通風系統
- 獨立式除濕機
圖示關係：引線將設備名稱連到中央貨櫃剖面圖中的對應位置。右側另列四種基本配置與選配設備。
網站補充說明，非原圖文字：電力數值為配置標示。其定義、GPU 配置、冷卻方式、設置、交期與維護條件須依個案確認；此處不推定為 IT 負載、設備輸入功率或契約用電容量。
BASE DESIGNS
四種基礎設計
20 英尺 ISO 貨櫃
5機櫃 / 27kW靠近現場、進行低延遲推論與機密資料管理的小型 AI 節點參考架構。
- 工廠與大學
- 醫院與地方政府
- 防災與封閉式網路 AI
25 英尺非 ISO 模組
6機櫃 / 38kW適合有限用地的企業與研究專用 AI 基礎設施，支援從 PoC 推進至正式運作。
- 企業專用 AI
- 研究開發
- 既有設施增設
40 英尺 ISO 貨櫃
12機櫃 / 80kW供企業與研究機構正式 AI 運作的標準化模組資料中心參考架構。
- 專用 GPU
- 企業封閉式網路環境
- 營運持續與產業 AI
45 英尺非 ISO 模組
14機櫃 / 94kW連接多個設施、企業及地方政府系統的區域分散式 AI 節點參考架構。
- 區域 AI
- 港口與機場
- 防災與區域數位轉型
MODULAR GROWTH PATH
從現場 AI 節點到 AI 園區
從五機櫃現場 AI 據點到 20MW 級 AI 園區，以相同模組化理念隨 AI 需求擴充。
5至14機櫃參考架構，適用於工廠、大學、醫院與地方政府的現場推論、封閉式網路 AI、營運持續及低延遲處理。
以 2MW 以下 GPU 資料中心為規劃對象，考量企業專用 GPU、區域 AI、高密度機櫃、液冷、BESS 與多模組整合。
支援大規模訓練、共同使用、高密度 GPU、追加 1MW Pod 與多群組廣域 AI 基礎設施。
DISTRIBUTED AI VALUE
為何小規模方案重要。
從 PoC、現場推論或企業專用 AI 等必要用途起步。
配置於工廠、醫院、大學、港口與地方政府等資料產生地。
隨機櫃、電力、冷卻與 GPU 需求增加，以模組單位擴充容量。
將各 AI 節點連接至封閉式網路、區域 AI 節點及 HOLONIC DATA CENTER。
INTEGRATED FACILITIES
All-in-One 整合的主要設備
- 2N 電力路徑
- 2N UPS
- 整合式 DCIM
- 存取控制
- 環境監控
- 自動切換開關
- 火災偵測
- 滅火設備
- 通風
- 獨立除濕
- 機櫃與 PDU
- InRow 冷卻
DESIGN FROM THE RIGHT SCALE
從所需規模設計 AI 基礎設施。
07 / AI-READY POWER & COOLING
AI 能力的基礎，先在電力與冷卻。
高密度機櫃須取得穩定電力，並依設計排除發熱，AI 運算資源才能持續運作。
圖片文字翻譯
本網站編製的參考譯文。原圖保持不變；本譯文不是原始文件或認證譯本。
GB300 NVL72 AIDC 參考架構的電力與冷卻
設計：每個機櫃 150 kW（GB300 NVL72），液冷機櫃
- 冷卻：直接液冷（冷板）加上機櫃內 CDU（N+1 泵浦）
- 水路：溫水 30–35°C；設施迴路經板式熱交換器（HX）／乾式冷卻器
- 電力：MV UPS（N+1／2N）→ LV PDU／2N 匯流排 → 機櫃
- 樓板載重：每個機櫃至少 1.6 公噸（須確認結構設計）
- 控制：BMS 對電力、冷卻與防結露保護進行連鎖控制
電力／冷卻拓撲
6.6 kV 電網 → 中壓開關設備／變壓器（柴油發電機＋BESS）→ 低壓開關設備 → UPS → 低壓 PDU／匯流排 → GB300 NVL72 機櫃。
乾式冷卻器／冷卻塔 → 板式 HX → 機櫃內 CDU → GPU 冷板（移除 90%–98% 熱量）。
乾式冷卻器／冷卻塔 → PHE → CDU → 集管 → 機櫃 RDHx（移除 2%–10% 熱量）。
下方電力系統圖標示
- 電網（6.6 kV）／6.6 kV 電網進線
- 變電站（中壓／低壓）／自建變電站
- 6.6 kV 中壓開關設備：真空斷路器（VCB）、保護與計量
- 主變壓器：6.6 kV／0.4 kV，1,500 kVA
- 低壓配電盤（MDB）400 V：主匯流排、空氣斷路器（ACB）與模殼斷路器（MCCB）
- 柴油發電機：1.2 MW（N+1）
- 發電機斷路器與同步盤／ATS／STS／自動切換／黑啟動
- BESS：6 MWh 電池儲能／雙向 PCS／EMS 控制／關鍵負載匯流排
- 資料中心與 IT 負載（1 MW IT）：UPS（N+1／2N）、PDU／匯流排幹線、AIDC 伺服器（1 MW IT 負載）
- 約 8 個機櫃＝1 MW IT 負載；機櫃級配置含 72 個 GPU、36 個 CPU，採液冷。
主要電力路徑由左向右，自電網流向資料中心。下方柴油發電機與 BESS 透過切換、同步及關鍵負載匯流排連接。GEC／GRAND ENERGY Co., LTD 為來源標示。
網站補充說明：保留原圖的設計數值與概算，不另行重算。每櫃 150 kW 與約八櫃 1 MW 為原圖不同標示，並非經重新校準的計算結果。電力、結構、散熱與設備適用性須依專案進行工程確認。
將包含 150kW 級機櫃的 GEC 參考設計簡化供網頁展示，不保證支援個別 GPU 型號。
High-Density Power
- 高密度 GPU 機櫃
- UPS／BESS
- 備援電源
- 模組化電力區塊
Liquid Cooling
- Direct-to-Chip
- CDU 與溫水迴路
- 乾式冷卻器
- 氣冷與液冷混合
Future-Ready
- 各代 GPU 密度變化
- 模組化增設
- 分階段調整冷卻架構
- 節省空間與降低總持有成本
依機櫃密度評估冷卻方式的參考指引
| 機櫃密度 | 冷卻選項 | 設計考量 |
|---|---|---|
| 約 40kW 以下 | 氣冷 | 室內氣流與風扇牆 |
| 約 40–50kW | 近端冷卻 | InRow、背門式等方案 |
| 超過 50kW | 評估液冷 | CDU 與設施水迴路 |
| 超過 100kW | Direct-to-Chip 等方式 | 高密度熱回收與備援 |
僅供參考。實際設計因 IT 設備、氣候、備援、水資源使用方針及運作條件而異。
08 / SOVEREIGN AI & SECURITY
在境內保護資料、模型與智慧財產的主權 AI 基礎設施。
不只收集資料，更設計誰可使用、用途與範圍。將封閉式網路架構、儲存、學習、部署與稽核納入共同治理體系。
封閉式網路依需求設計，包含完全封閉式網路
資料隔離依客戶與用途進行邏輯或實體隔離
境內儲存明確資料主權與儲存地點
存取控制管理權限、用途與使用範圍
稽核紀錄保存操作、訓練與部署歷程
保存期間依用途與合約管理生命週期
匿名化僅向上層共享必要資訊
模型管理管理來源、評估與部署對象
BCP設計分散配置與持續運作
證據保存因應防竄改與提交需求
09 / REGIONAL AI INFRASTRUCTURE
共同打造區域可用的 AI 基礎設施，而不僅是引進資料中心。
與地方政府、大學、區域企業及電力業者規劃區域 AI 節點，兼顧平時產業使用與災害期間持續運作。
REGIONAL
AI NODE
AI NODE
地方政府與大學
工廠與物流
農業與區域電力
防災與重要基礎設施
Disaster Resilience
河川、道路與邊坡監測、無人機搜索、災害影像分析，以及通訊中斷時的區域內 AI 運作。
Regional Industry DX
在區域內運用農業、畜牧、工廠、物流、港口、觀光與交通的現場資料。
Energy Integration
逐案評估再生能源、BESS、需量反應、電網餘裕、廢熱利用與降低用水。
Community Coexistence
將噪音、排熱、用水、景觀、燃料、居民溝通、地方就業與教育納入事業設計。
10 / INVESTOR VALUE
分階段投資，配合 AI 需求與商業化進度。
不先固定容量，而是在同一投資計畫中設計電力取得、核心工作負載、運作時程與增設單位。
Power-secured
整合電力容量、連接時程、BESS 與再生能源。
Modular & Phaseable
依需求以 625kW 至 2MW 等單位分階段擴充。
AI-ready
考量高密度機櫃、液冷與次世代 GPU。
Time to Revenue
透過工廠預製與並行施工，爭取提早運作。
Anchor Workload
從 Physical AI 用途與客戶工作負載規劃需求。
11 / STRATEGIC PARTNERSHIP
整合 Physical AI 設計、電力、冷卻與 EPC。
Standard Link 提供 Physical AI 設計與日本市場整合，GEC 提供電力、冷卻與模組化 EPC。將不同專業整合於共同專案設計。
Workload & Japan Integration
- Physical AI 工作負載
- AI 影像分析、攝影機與邊緣 AI
- 無人機與機器人
- 智慧財產與資料治理
- 日本市場整合與用途設計
Power, Cooling & Modular EPC
- 電力基礎設施、UPS 與 BESS
- 氣冷與液冷
- 模組化設計
- EPCM／MEP 與建設
- 營運維護
- 2007
- GEC 成立
- 約 9MW
- 台灣 AI 資料中心
公布的總 IT 負載實績 - MODULAR
- 電力、冷卻與資料機房
- EPC / O&M
- 設計、施工與營運維護
圖片文字翻譯
本網站編製的參考譯文。原圖保持不變；本譯文不是原始文件或認證譯本。
電力撬裝模組部署案例（中壓與低壓）
五張供應商照片呈現工廠內的開關設備／電力撬裝模組、組裝作業，以及以吊車將模組吊裝定位。MV 為中壓，LV 為低壓。
來源標示：GEC／GRAND ENERGY Co., LTD
圖片文字翻譯
本網站編製的參考譯文。原圖保持不變；本譯文不是原始文件或認證譯本。
關於 GEC／碩成電能／GRAND ENERGY Co., LTD
GEC 成立於 2007 年，提供專業備援電力系統的供應鏈解決方案。
以電機工程基礎為依託，本公司亦拓展至綠能領域，整合硬體配置與軟體開發，服務能源創造、儲存與效率提升市場。
GEC 提供符合 ESG 永續轉型原則的完整綠能與電力整合解決方案，並秉持強化客戶關係的長期經營理念。
合作夥伴：原圖表示 GEC 與國內外多家知名企業合作。
- 圖中標誌：tsmc、中興電工、中華電信、micron、台塑企業、CTCI、星能股份有限公司 STAR ENERGY、AUO 友達光電。
綠能與電力整合服務
- 能源創造／能源儲存／節能
- 專業備援電力系統供應鏈／ESG 永續轉型
原圖文字表示客戶分布於東南亞及北半球。
- 地圖標示：新德里、班加羅爾、新加坡、台北、馬尼拉、雪梨與墨爾本。
左下圓環以整合服務為中心，連接能源創造、儲存與節能；右側地點圖上方列出合作夥伴標誌。
網站補充說明：以上為 GEC 原始資料的敘述，不表示 Standard Link 與各列名企業均有合作。原文的北半球描述與地圖中的澳洲地點分別保留，不擅自修正原資料。
圖片文字翻譯
本網站編製的參考譯文。原圖保持不變；本譯文不是原始文件或認證譯本。
GEC 沿革／碩成電能／GRAND ENERGY Co., LTD
2007–2019：建立電力技術基礎
原圖指出主要客戶為 TSMC，之後持續導入大型 LCD 面板與記憶體相關工廠。
- 2007：GEC 於台北成立。
- 2009–2018：GEC 備援電力解決方案導入 TSMC。原圖另列 CEFC、台塑集團、Micron Technology 等導入企業。
- 2019：依原圖所述，公司成立綠能事業部門、納入研發團隊，並自主完成產品、設計及 EMS 系統的研發、測試與推出。
2020–2024：硬體與軟體整合供應鏈，包含技術設計與專利
- 2021：依原圖所述，自主開發用於多種應用的電池品牌 GALLANT。
原圖亦記載，與工業技術研究院（ITRI）及原圖所稱的國立臺北科技大學，共同完成產、官、學參與的能源計畫。
- 2023：依原圖所述，透過與 Schneider UPS 的策略合作，共同建立綠色供應鏈生態系。
原圖表示導入自主開發的 EMS，並正式進入前端市場。
2025：能源服務供應商
AI 驅動能源服務的創新商業模式；AI 能源解決方案的設計與實施。
- 2025：原圖表示因拓展智慧能源市場，正式更名為 Grand Energy。
無限符號形狀的帶狀圖串聯電力技術基礎、軟硬體整合及能源服務，周圍配置各年度里程碑。
網站補充說明：此為供應商的沿革，不是 Standard Link 的公司沿革、合作關係或大學參與紀錄。名稱與日期作為原資料呈現，不代表新增的背書或推薦。
第3頁的第三方公司名稱與商標為 GEC 提供資料內的標示，各商標均屬各自權利人。
GEC EVOLUTION / PDF P.3–4
從電力技術走向 AI 時代的整合能源基礎設施。
整理 GEC 沿革與業務發展，聚焦說明其與 Standard Link 的分工。
- FOUNDATION
於台北成立，建立備援電源與供應網技術基礎。
- POWER DEPLOYMENT
透過大型製造據點導入，累積電力設備實作能力。
- GREEN ENERGY
拓展綠能領域，整合研究開發與 EMS。
- INTEGRATION
將硬體、軟體、設計與智慧財產整合於共同供應體系。
- AI ENERGY
以 Grand Energy 拓展運用 AI 的能源設計與實作。
以上為依 GEC 與 Standard Link 公開資料整理的合作夥伴實績，不代表 Standard Link 單獨施工的實績。
閱讀策略合作新聞稿
12 / CURRENT STATUS
目前進展到哪個階段。
區分實績、開發中、參考架構與未來構想。目標並非保證值，也不將規劃設施列為施工中或運作中。
| 項目 | 目前狀態 | 補充說明 |
|---|---|---|
| 與 GEC 的策略合作 | PARTNERSHIP ESTABLISHED | 2026年4月公布策略業務合作 |
| 日本市場拓展 | IN PROGRESS | 開拓專案與合作夥伴中 |
| AI 工作負載設計 | IN DEVELOPMENT | 從 Physical AI 用途建立需求 |
| 模組化 AIDC 架構 | REFERENCE ARCHITECTURE | GEC 參考架構，依各專案重新設計 |
| 首個專案 | TARGET: FY2026 | 啟動目標，並非施工中或運作中 |
| 區域分散式節點 | PLATFORM VISION | 與地方政府、大學及區域企業的構想 |
| Data Flywheel | PLATFORM DEVELOPMENT | 開發訓練、部署與稽核基礎設施 |
八個月是附前提的目標，PUE 為設計目標，規格為參考架構，並非個別專案的保證值。
13 / CO-CREATION PARTNERS
讓日本企業掌握主權 AI：招募共創夥伴。
主權 AI 是在境內保留資料、模型與智慧財產的同時運用 AI。我們結合與台灣 GEC 策略合作的模組化資料中心建置能力，以及從邊緣端到資料基礎設施的垂直整合技術，將主權 AI 從構想推進至實作。
我們尋求在封閉環境運用生成式 AI 與 AI 代理的導入夥伴，包括製造、金融、醫療與地方政府；負責用地、電力及施工的建置部署夥伴；以及共同向客戶提案的銷售夥伴。
本公司的方針是成為首位使用者，將自身 AI 開發與運作移至同一基礎設施。
導入夥伴
希望於封閉環境運用生成式 AI 與 AI 代理的企業及地方政府
建置與部署夥伴
負責用地、電力與施工的企業
銷售夥伴
共同向客戶提案的企業
13 / FAQ
常見問題。
用途、規模、時程、封閉式網路需求、共同使用與投資條件均逐案整理。
與一般資料中心有何不同？
我們整體設計實際 AI 工作負載、邊緣處理、封閉式網路、學習與模型部署，不先預設容量，而是從何處處理何種資料反推。
可以從多大規模開始？
先評估工作負載與既有設備，再依 GPU、記憶體、電力、冷卻、通訊及維護條件考量規模。20 英尺、5 機櫃、27kW 是公開參考架構，27kW 的定義逐案確認。從小規模起步，依使用量評估擴充。
保證八個月內運作嗎？
不保證。這是用地、電力、許可、設備採購與施工條件具備，並可讓工廠預製與現地施工並行時的開始運作目標。
可以建立專用封閉式網路 AI 環境嗎？
可依需求設計。確認資料分類、使用者、連接據點、保存期間、訓練用途與稽核需求後規劃架構。
地方政府與大學可以共同使用嗎？
可共同規劃區域 AI 基礎設施，一併考量產業、研究、防災、能源與災害期間持續運作。
可以洽詢投資專案嗎？
確認用地、電力、核心工作負載、SPV、EPC、營運體制及擴充計畫後進行討論。
14 / DESIGN FROM PURPOSE