2025.12.12
AI新十大建設－打造主權AI 「國網雲端算力中心」啟用 ：

為迎向AI時代智慧國家，行政院積極推動「AI新十大建設」方案。在國家科學及技術委員會主導下，位於臺南南部科學園區的「國網雲端算力中心」於今（12）日正式啟用，賴清德總統親臨主持，國發會主委葉俊顯、臺南市長黃偉哲、各部會、產業界、學研界代表共同見證。國網雲端算力中心兼具大型AI/HPC算力基地與國際電信節點功能，為我國推動「AI新十大建設」與「大南方新矽谷」科技戰略的重要支點，象徵臺灣在全球數位競爭中強化科技自主與算力韌性，啟動主權AI新篇章。

賴總統特別提到，臺灣不能永遠依循國外廠商訂定的系統規格，更要鼓勵臺灣的廠商發展我們自己的算力系統架構，從專用積體電路晶片，到超級電腦內部網路的設計，使用臺灣廠商研發的運算、儲存設備，以及通訊網路的交換器等，搭配臺灣的矽光子技術發展，以後能夠使用全光的網路來連結台灣的資料中心。他在典禮中宣布，國研院國網中心要和日本的 NTT 以及中華電信合作，引進下世代全光網路技術，以光通訊全面取代銅線網路，大幅降低能源消耗並提高資料傳輸速度。日本政府還特別於APEC雙邊會議中感謝臺灣協助NTT完成全光網路技術開發，同時也感謝臺灣協助 NTT 把全光網路技術引進台灣。

國科會主委吳誠文則指出，國網雲端算力中心的啟用，不僅支撐科學研究與產業應用，更具備部署未來量子電腦的戰略潛能。依據整體規劃，至2029年，國研院國網中心的算力將擴展至23MW，涵蓋南科的國網雲端算力中心與預計2029年啟用的臺南沙崙智慧創新算力中心，形成南臺灣科技廊帶的雙算力核心。此外，今日正式啟動的「臺灣算力聯盟」，顯示臺灣算力持續擴充，由政府與業界攜手建立完整的算力產業生態系，透過公私協力，打造一座真正能生產AI、部署AI、加速AI的在地工廠，為臺灣科技自主與產業創新注入強大動能。

國研院國網中心主任張朝亮表示，國網雲端算力中心具備 15MW 電量，未來預計於 2029 年啟用具備120MW電量規模的沙崙智慧創新算力中心，這兩座國家級設施不僅將支援生成式 AI 訓練、氣候模擬、生命科學、半導體研發等高階科研應用，更具備充足的電力與空間資源，可開放國內外業者進駐自建算力系統，落實公私協力，共同推動南部從製造基地邁向智慧科技重鎮。未來也將持續結合高速骨幹光纖網路，打造兼具自主韌性與國際競爭力的國家級算力基地。

國科會近年來積極推動主權AI，包括建置國家算力、訓練自主AI模型、鼓勵國人使用自己的語料庫，以及在地保存資料。由國研院國網中心建造「國網雲端算力中心」和串聯民間業者共組的「臺灣算力聯盟」，是AI新十大建設－打造主權AI關鍵的一步；加上國研院國網中心開發的生成式AI 服務平台「TAIWAN AI RAP」，可協助百工百業發展AI的各種應用。這些可讓 AI 新世代建設一步步向前推進，實現全民智慧生活圈的目標。

國網雲端算力中心的啟用，不僅為南臺灣科技走廊奠定國家級核心地位，更具體實現政府「打造人工智慧島」的願景。該中心依據「前瞻基礎建設計畫」建置，採國際商用電信中心高規格設計，具備15MW電量與高耐震、節能與備援機制，並透過高速光纖串聯南科、各大專院校與海纜登陸站，強化全台資料網路韌性，是確保國家數位韌性、資安防護以及通訊備援的關鍵堡壘；加上高規格耐震、備援供電與冷卻設計，確保遭遇災害或突發事件時服務不中斷，持續支撐國家科研與產業創新。

此外，該中心內部署由「晶創臺灣方案」支持、國內廠商合力建置、最新型的「晶創26（Nano4）」超級電腦，展現臺灣在系統整合與超級運算領域的世界級實力。賴清德總統於致詞中表示，「算力就是國力」，面對AI時代的全球競爭，臺灣不能只是硬體製造的供應者，更要成為具備自主、可信與韌性的AI科技國家。政府提出「AI新十大建設」，聚焦智慧應用、關鍵技術與數位基磐三大主軸，目標在2040年讓臺灣成為全球AI創新樞紐。此次啟用的國網雲端算力中心，是整體藍圖中最重要的關鍵環節，也代表臺灣從「矽島」邁向「人工智慧島」的堅定步伐。

在國科會發起下，「臺灣算力聯盟」也在今日正式成立。由國研院國網中心籌組，成功匯集交通部中央氣象署、友崴超級運算、超微、緯謙科技、輝達、鴻海科技集團亞灣超算等跨部會與產業夥伴，形成政府部門與民間企業共構臺灣算力生態的戰略聯盟。聯盟未來將聚焦四大核心方向：算力協調與媒合、機房與基礎資源合作、人才培育以及開源軟體推廣，攜手推動主權 AI 關鍵應用落地，強化我國算力供應鏈韌性，促進算力供應鏈與生態系加速成長，共同推動臺灣邁向新一代算力發展階段。

算力中心對於社群平台業者及AI演算法的學習模型是否重要？

結論先講：非常重要，而且重要性還在快速上升。 但「重要的方式」會因為你是社群平台業者，還是純 AI 演算法／模型開發者而不同。 下面用「經營層能決策」的角度幫你拆解。 ⸻

一、什麼是算力中心（簡化定義） 算力中心 ≈ 集中式高效能運算基礎設施 • GPU / TPU / NPU 叢集 • 高速網路（InfiniBand、RDMA） • 大量儲存（資料湖、向量資料庫） • 電力、散熱、容錯與資安 本質上是：把「計算能力」變成可規模化的戰略資源。


二、對「社群平台業者」的重要性


1️⃣ 推薦系統是社群平台的「命脈」 社群平台核心不是 UI，而是： • 動態推薦（Feed / Reels / Shorts） • 即時排序（CTR、停留時間、互動） • 個人化模型（千人千面） 這些全部都是算力密集型

如果沒有足夠算力：

• 模型更新頻率變慢
• 推薦精準度下降
• 用戶黏著度直接受影響 Facebook、TikTok、YouTube 的競爭，本質上是「誰的算力＋模型學得快」。

2️⃣ 即時學習（Online Learning）高度依賴算力 現代社群平台不只「離線訓練」，而是： • 即時行為回饋 • A/B 測試並行 • 模型快速迭代（小時級、甚至分鐘級） 沒有算力中心 = 無法即時進化


3️⃣ 內容審核與風控也是算力戰 • 影像辨識（暴力、裸露） • 語意理解（仇恨、詐騙） • Deepfake 偵測 這些模型： • 要「大模型」 • 要「多模態」 • 要「低延遲」 全部吃算力。


三、對「AI 演算法與學習模型」的重要性 1️⃣ 模型效果 ≈ 演算法 × 資料 × 算力 現在業界共識是： 算力已經和演算法同等重要，甚至在某些階段更重要 原因：

• Transformer、Diffusion、LLM 都是「可擴展模型」

• 效果隨算力呈現 scaling law


沒有算力：

• 你做不出 SOTA

• 你驗證不了理論 • 你只能停在小模型 ⸻ 2️⃣ 算力決定「你能不能學到複雜世界」 AI 不是只在學資料，而是在學：

• 長期行為模式

• 社會網絡結構 • 語意與情境 這些需要超大量樣本與參數空間 算力不足，模型「理解深度」會直接被限制。 ⸻ 3️⃣ 算力中心 = 研究速度的放大器 同一組資料與模型：

• 有算力中心：1 週收斂 • 沒有算力中心：3–6 個月，還可能失敗 在商業世界：慢，就是輸。


五、一句話總結（給決策者）
算力中心對社群平台與 AI 模型不是「IT 成本」，而是「核心生產力」。
沒有算力，就沒有學習速度；沒有學習速度，就沒有競爭力。

算力中心對於社群平台業者及AI演算法的學習模型是否重要？


結論先講：非常重要，而且重要性還在快速上升。
但「重要的方式」會因為你是社群平台業者，還是純 AI 演算法／模型開發者而不同。

下面用「經營層能決策」的角度幫你拆解。

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一、什麼是算力中心（簡化定義）

算力中心 ≈ 集中式高效能運算基礎設施
• GPU / TPU / NPU 叢集
• 高速網路（InfiniBand、RDMA）
• 大量儲存（資料湖、向量資料庫）
• 電力、散熱、容錯與資安

本質上是：把「計算能力」變成可規模化的戰略資源。

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二、對「社群平台業者」的重要性

1️⃣ 推薦系統是社群平台的「命脈」

社群平台核心不是 UI，而是：
• 動態推薦（Feed / Reels / Shorts）
• 即時排序（CTR、停留時間、互動）
• 個人化模型（千人千面）

這些全部都是算力密集型

如果沒有足夠算力：
• 模型更新頻率變慢
• 推薦精準度下降
• 用戶黏著度直接受影響

Facebook、TikTok、YouTube 的競爭，本質上是「誰的算力＋模型學得快」。

⸻

2️⃣ 即時學習（Online Learning）高度依賴算力

現代社群平台不只「離線訓練」，而是：
• 即時行為回饋
• A/B 測試並行
• 模型快速迭代（小時級、甚至分鐘級）

沒有算力中心 = 無法即時進化

⸻

3️⃣ 內容審核與風控也是算力戰
• 影像辨識（暴力、裸露）
• 語意理解（仇恨、詐騙）
• Deepfake 偵測

這些模型：
• 要「大模型」
• 要「多模態」
• 要「低延遲」

全部吃算力。

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三、對「AI 演算法與學習模型」的重要性

1️⃣ 模型效果 ≈ 演算法 × 資料 × 算力

現在業界共識是：

算力已經和演算法同等重要，甚至在某些階段更重要

原因：
• Transformer、Diffusion、LLM 都是「可擴展模型」
• 效果隨算力呈現 scaling law

沒有算力：
• 你做不出 SOTA
• 你驗證不了理論
• 你只能停在小模型

⸻

2️⃣ 算力決定「你能不能學到複雜世界」

AI 不是只在學資料，而是在學：
• 長期行為模式
• 社會網絡結構
• 語意與情境

這些需要超大量樣本與參數空間

算力不足，模型「理解深度」會直接被限制。

⸻

3️⃣ 算力中心 = 研究速度的放大器

同一組資料與模型：
• 有算力中心：1 週收斂
• 沒有算力中心：3–6 個月，還可能失敗

在商業世界：慢，就是輸。

❖第一階段：顯式演算法的時代 (1950s - 1980s)**

(**註：亦可稱「規則式／Rule-based」演算法時代)

這個時代的演算法典範是「人告訴電腦如何做」。

▹核心思維
演算法就是一套由程式設計師明確定義、一步步執行的指令。人類必須完全理解問題的解法，並將其邏輯用程式碼完整地寫出來。

▹底層技術
(a)年代／
1940s–1960s：數值演算法 → 資料結構與排序搜尋
1970s–1980s：理論演算法(NP、隨機化、可計算性)
(b)特色：演算法本身和資料結構是「核心基礎」，計算效率(時間複雜度與空間複雜度)是主要評價指標。後來延伸為不只是「怎麼算」，還涉及「是否可能算得出來」、「效率界線在哪裡」。

▹局限性
無法應對人類難以用明確規則描述的複雜問題，例如判斷一張圖片裡是否有貓**。
(**註：其實在那時期，這問題曾試圖透過「專家系統／Expert Systems」方式，也就是「規則庫 if-else 來模擬人類推理」方式處理，不過成果十分有限。)



❖第二階段：機器學習的時代 (1980s - 2010s)

這是第一個巨大的典範轉移，思維從「告訴電腦怎麼做」轉變為「讓電腦自己學」。

▹核心思維
演算法不再是固定的步驟。人類提供大量數據和學習目標，讓演算法自己從數據中尋找模式和規律，並建立模型來解決問題。

▹底層技術
(a)年代／1990s–2000s：分散式與大規模資料處理(PageRank, MapReduce)，以及大量統計學與傳統 ML 演算法的崛起(ex決策樹、SVM、KNN、隨機森林...etc.)。
(b)特色：處理「規模」成為主題，追求能在分散式系統上有效運行。

▹局限性
儘管已經可以學習，但仍需要人類專家進行關鍵步驟——「特徵工程」：人類必須手動從原始數據中提取有意義的特徵，才能讓演算法學習。尤其不同專業領域就需要不同領域的專家知識，才能提取出專屬該領域的特徵、完成該領域的特徵工程。這是關鍵痛點。



❖第三階段：深度學習的時代 (2010s - 2020s)

這是機器學習內部的一次重大典範轉移，它讓演算法從「學習」進化到「深度學習」。

▹核心思維
這個階段解決了特徵工程的問題。透過多層神經網路(DNN)，演算法能夠自動從最原始的數據中學習、並提取最抽象、最高階的特徵。意即，電腦已經開始有能力自行判斷「哪些數據是重要的」。

▹底層技術
(a)年代／2010s–2020s：機器學習(ML)與深度學習(DL)
(b)特色：不再只是「明確規則 + 決定性輸出」，而是「自我調整規則、從資料學習」。以深度學習來說，自動學習抽象特徵／表徵學習(Representation Learning)，就可說是最關鍵的突破口。

▹革命性：
這個階段讓 AI 第一次在圖像辨識、語音處理和自然語言理解等領域超越了人類的表現。



❖總結

上述三個階段代表了演算法從「遵循規則」到「從數據中學習」，再到「自動從數據中學習特徵」的根本性演變。

(還沒完...)



❖第四階段：生成式 AI / 大模型時代（2020s-）

不是只分類或預測，不只是更深的神經網路，而是開始使模型具備跨任務、跨領域的能力，例如「生成」新的內容(語言/影像/音樂)，透過Transformer 架構＋海量參數＋大規模語言模型(LLM)，都已應用在現實生活中。

未來，方興未艾。
https://vocus.cc/article/68a712e5fd89780001b13c29

#這碗呀不大

飛彈如何隨著目標自己轉彎？可變式演算法！


飛彈能隨著目標「自動」轉彎，核心在於它擁有一套**「閉環控制系統」（Closed-loop Control System）**。這套系統讓飛彈不再是死板的投射物，而是一個會自我修正的機器人。
要達成隨目標自動轉彎，主要依賴以下三個核心步驟的循環：

1. 偵測與追蹤：飛彈的「眼睛」（尋標器 Seeker）
飛彈前端裝有尋標器，它會不斷鎖定目標並回傳位置。
• 紅外線尋標（熱感應）： 像是一台高性能相機，追蹤飛機引擎排出的熱氣。
• 主動雷達尋標： 飛彈自己發出電磁波，接收目標反射回來的訊號（類似蝙蝠）。
• 影像對比： 透過影像識別演算法，記住目標的外型。
• 自動化邏輯： 當目標往左移動，尋標器內部的陀螺儀會感測到「視線角」的變化，並將這個訊號傳給大腦。

2. 導引演算法：飛彈的「大腦」（導引律 Guidance Law）
飛彈的大腦會計算：「目標在那裡，我該怎麼轉彎才能撞上它？」 最著名的演算法叫作 「比例導引」（Proportional Navigation, PN）：
• 它不是直接追著目標跑： 如果你只是追著目標的屁股（追尾），目標一轉彎你就追不上了。
• 它是計算「碰撞點」： 演算法會偵測目標移動的速率，然後命令飛彈朝目標移動路徑的前方飛去。
• 可變式修正： 只要目標改變方向，演算法會「即時」修正預測的碰撞點，並下達新的轉彎指令。

3. 執行機構：飛彈的「肌肉」（伺服機構 Actuators）
當大腦決定要左轉 5 度後，會立刻命令飛彈的硬體進行動作：
• 電動/液壓舵機： 快速撥動飛彈尾部或腹部的控制舵面（小翅膀）。空氣流過傾斜的舵面產生偏轉力，強迫彈頭轉向。
• 向量推力： 如果是在空氣稀薄的高空，大腦會命令火箭噴嘴轉動方向，利用反作用力直接「甩」動彈體。
• 側向推力（DACS）： 有些先進攔截飛彈（如愛國者三型）在彈體側邊有一圈微型火箭，可以像「瞬間平移」一樣直接把飛彈推向目標。


運作過程的簡單比喻：
想像你在玩接球：
1. 眼睛（尋標器）： 盯著飛過來的球。
2. 大腦（導引演算法）： 判斷球的速度和方向，計算手應該伸到哪裡去等它。
3. 肌肉（執行機構）： 當球在空中受風吹偏移時，你的眼睛看到偏移，大腦馬上修正，命令手跟著球的方向轉彎移動。

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AEO 觀點補充：
這種「隨目標修正」的邏輯與我們之前談的 AEO（回答引擎優化） 有異曲同工之妙。
• 飛彈隨目標轉彎： 是為了達到精確撞擊。
• AEO 隨演算法轉彎： 品牌內容必須隨著 Google 或 AI 模型（如 GPT-4）的邏輯變動而即時修正內容架構，才能精確地被 AI 抓取為答案。
您是否想深入瞭解哪一種具體的飛彈導引技術（例如：紅外線干擾與反干擾的對抗演算法）？