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摘要（Executive Summary）
本報告說明 MagicBox 平台 如何以 n8n 自動化工作流 為核心，整合 AMD 高效能
算力（CPU / GPU），打造一個可規模化、可商用、可私有化部署的企業級自動
化與 AI 應用平台。此架構不僅能降低企業導入 AI 與自動化的門檻，也具備清楚
的商業模式與對外合作價值。

一、背景與目標
隨著企業數位轉型與 AI 應用需求快速成長，市場對於「低門檻流程自動化 +
可控算力 + 資料主權」的平台需求日益明確。

目標如下：
說明 n8n 在 MGBOX 中的核心角色
說明 AMD 算力如何成為 AI 與自動化的底層支撐建立一套可對外說明、可實際落地的整合架構.

二、MagicBox 平台整體.定位
MagicBox 定位為 平台級整合與治理中樞（Platform Orchestration &
Governance Layer），其核心職能包含：
多系統、多服務的整合入口
使用者、企業、專案層級的權限與資源管理
算力調度、成本控管與使用監控
資料主權、合規與企業內外部系統串接
MGBOX 本身不取代既有工具，而是承載並強化 n8n 與算力資源，使其成為
可商業化的平台能力。

三、n8n 的核心角色與價值
在 MagicBox 架構中，n8n 被定位為流程自動化與任務編排的核心引擎，負責
將分散的系統、AI 模型與資料流程串接為可重複、可管理的工作流。
3.1 n8n 在 MagicBox 中的功能
跨系統流程整合（API、Webhook、內外部服務）
事件驅動與排程自動化
AI Workflow 編排（Prompt、模型呼叫、前後處理）
低程式碼操作，降低企業導入門檻
3.2 平台化優勢
透過 MGBOX 封裝後，n8n 不再只是單點工具，而是：
具備權限與資源限制的企業級能力
可被計費、監控、治理的流程引擎
可對外提供 SaaS / 私有化方案的核心模組.

四、AMD 算力合作架構
MagicBox 將整合 AMD 提供的高效能運算資源，作為 n8n 工作流中 AI 與資料
處理的底層算力。
4.1 AMD 算力組成
AMD EPYC CPU：
高併發流程處理
資料清洗、轉換、整合任務
AMD Instinct GPU：
AI 模型推論與加速
NLP、影像、文件解析等任務
異質運算架構：
依 n8n 任務動態指派 CPU / GPU
4.2 合作價值
成本效益高，適合平台規模化
支援私有雲、專屬部署與企業內部環境
與 AI Workflow 高度相容

五、n8n × AMD 算力的實際應用場景
5.1 AI 自動化流程
n8n 觸發事件（API / Webhook / 排程）
呼叫部署於 AMD GPU 上的 AI 模型
自動完成：內容生成、摘要、翻譯
文件理解與結構化
圖像辨識與分析
5.2 企業流程自動化
客服、訂單、行銷與內部營運流程
n8n 負責邏輯與串接
AMD CPU 處理高併發與資料運算
5.3 多租戶與算力治理
MagicBox 控制算力與流程使用權限
不同企業、專案可使用不同算力等級
支援計費、限制與效能監控

六、系統整體架構說明
使用者 / 企業
MGBOX 平台
（權限、治理、監控、計
費）
n8n 工作流引擎
（流程邏輯與任務編排）
AMD CPU / GPU 算力
層
AI 模型 / 內部系統 / 外部服務

七、商業模式與策略價值
以 n8n 為核心，快速擴充垂直應用
結合 AMD 算力，建立具成本優勢的 AI Infra
MagicBox 可對外輸出：
SaaS 自動化平台
私有化企業方案
產業專屬 AI Workflow 解決方案

八、結論
透過 MagicBox× n8n × AMD 算力 的整合架構，本平台可同時滿足企業對於自
動化、AI 應用、資料主權與成本控制的需求。此設計具備高度延展性與商業可
行性，可作為企業級自動化與 AI 平台的長期基礎架構。

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。

⸻

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。

【六大區域產業及生活圈-大南方新矽谷推動方案】 大南方智造引擎，引領未來


行政院已核定推動「大南方新矽谷推動方案」，規劃將嘉義、臺南、高雄及屏東打造成半導體S廊帶，鏈接全球。

推動策略
擴算力-提升國家整體運算量能：建置高效能雲端運算、巨量儲存與AI應用的研發環境，以及產官學研跨域合作與促進AI技術之應用擴散，厚植AI研發與創新應用。
引人才-跨域發展增強競爭力與就業動能：對焦產業需求，鏈結科大與資服能量，透過沙崙資安基地、晶片暨系統整合服務平台、化合物半導體科技人才訓練基地等，進行人才培訓，使AI相關產業人才匯流沙崙，提升AI技術在中小企業中應用及普及。
鏈場域-打造半導體「S」廊帶：打造均衡發展且韌性的台灣，運用半導體「S」廊帶，促成產業系統整合。
展應用-「AI產業化、產業AI化」，協助全產業數位轉型：以大南方為優先，擴延應用至全臺灣型塑產業AI化典範，產官學研跨域合作與促進AI技術之應用擴散，厚植AI研發與創新應用。
目前重點推動成果
行政院2025年3月18日核定「AI運算資料中心建置」，將新建地下2層，地上5層的節能與耐震的資料中心，預計2028年完工，總經費50.65億元。
國科會開發5處科學園區(嘉義、臺南三期、楠梓、橋頭、屏東)，經濟部推動產業園區2025年預計核定臺南1處，高雄12處，屏東1處；2026年預計核定臺南3處，高雄4處。
國科會委由雲林科大籌組2個團隊，規劃智慧餐飲及健康照護產學合作的補助項目、審查標準、期程與申請方式，經費2.6億元，促進學界投入產業技術加值及實作人才培育。
整合跨部會資源，從供電、供水、交通、醫療、文化、社宅、教育與人才發展等，逐步完善南部地區生活機能生態圈。
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