實體 AI 工作負載
視訊、感測器融合、模擬、推論與模型更新需要不同基礎設施。
我們從工作負載、資料主權與區域營運出發,而不是只銷售機房或 GPU 清單。

視訊、感測器融合、模擬、推論與模型更新需要不同基礎設施。
決定哪些工作留在設備、區域節點與核心。
保護並治理現場資料如何成為學習資產。
串連電力、冷卻、網路、建築與營運。
把機密資料留在受控運算環境內。
支援在地服務,並在災害時持續運作。
依錨定工作負載與需求分階段擴充電力與容量。
在攝影機、無人機、機器人與設施附近立即辨識並行動。
分享選定情境、更新區域模型並協調多個場域。
保存、分析並治理多區域資料與模型。
在工廠整合電力、冷卻與資料機房模組,完成測試後再運至現場。園區可依 1 MW Pod 逐步擴充至 20 MW 概念。

5 個機櫃/27 kW 參考基本設計。
6 個機櫃/38 kW 參考基本設計。
12 個機櫃/80 kW 參考基本設計。
14 個機櫃/94 kW 參考基本設計。
數值為參考配置,不是保證值;最終設計依設備、冗餘、氣候與場址條件。
將市電、開關設備、變壓器、UPS、匯流排與 BESS 設計成一套拓撲。
依機櫃密度選擇直接液冷、CDU 與設施水路。
為技術變更預留空間、電力路徑與冷卻容量。
高密度機櫃概念仍須驗證結構、水力與冗餘。

透過封閉網路、國內基礎設施、存取控制、稽核紀錄與模型治理,組織可使用 AI 而不必把敏感資產交給不可控的外部服務。
分散式節點與在地持續營運計畫。
提供在地企業與公共服務共享基礎。
協調再生能源、儲能、電網限制與 AI 需求。
共同規劃土地、水、噪音、就業與公共價值。
確認市電、發電、儲能與擴充路徑。
以受控增量追加容量。
依目標工作負載設計網路、冷卻與營運。
工廠整合可縮短現場施工與測試。
從可辨識需求開始,而非投機性容量。
工作負載、資料架構、日本整合與事業設計。
電力系統、冷卻、模組化基礎設施與國際交付經驗。

合作開發、客戶需求探索、區域討論與模組設計研究分階段推進;容量、地點、時程與商業條件在契約與核准完成前,不視為已承諾。
不是。服務從工作負載與資料架構開始,再選擇運算與基礎設施。
可以。All-in-One 模組節點提供更小規模的參考起點。
支援,會依機櫃密度與設備選擇冷卻拓撲。
依需求將資料、模型、存取與治理留在國內或組織控制下的 AI 環境。
可以。會一併考慮區域使用、防災韌性、能源與社區價值。
不是。數值為規劃參考,最終值須經工程與契約確認。