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嘉民荃灣西數據中心年內落成 多方協調電力工程加快竣工

 

▲嘉民集團項目管理總監黃達之(左)及中華電力輸電部總監黃偉強早前在將近完工的嘉民荃灣西數據中心園區介紹發展進度。

嘉民集團項目管理總監黃達之(Gary)表示,為配合嘉民集團於全球設置 5000 兆瓦 (MW)數據中心的未來發展策略,嘉民早年收購了荃灣沙咀道一塊舊紡織廠用地 (即前中央紗廠位置),將其轉型為數據中心園區,以滿足香港及亞太地區的數據中心不斷增長的需求。他指出,由於荃灣位處市區核心地帶,亦與工商業及住宅區緊密連接,對於科網以至新興 AI 服務而言,在物理時延 (latency)上亦有優勢。因此規劃發展荃灣西數據中心園區,為香港發展先進數據中心,更有效率配合市場與政策對科網及新興數字經濟發展。

 

▲黃達之表示,嘉民集團對準香港及亞太地區的數據中心不斷增長的需求,協助各數據商加快部署。

嘉民全球佈局 滿足香港數據中心需求

Gary 表示,嘉民計劃興建四棟數據中心,定位高質量數據中心,並為每座大樓配備獨立的高壓客戶變電站,總建築面積達 160 萬平方尺,主供電設備裝置容量高達 225 兆伏安 (MVA),迎合先進數據中心、資訊科技、通訊及工業行業需要。因此,嘉民在建築規劃之初便與中電接觸,就數據中心的用電需求進行研究和規劃,並參考相關的國際標準及要求,共同探討及開發合適的設計方案,例如建設高壓客戶變電站,並配合緊急發電機和備用發電設施配置等,確保數據中心的電力具高度的穩定和可靠性,同時確保在施工和客戶變電站的交接過程安全順利進行。

▲嘉民與中電團隊緊密協作,就數據中心的用電需求共同探討合適的設計方案。

地理位置受限   後移建造位置成功破局

不知道大家有否留意,一般置於商廈的中小型客戶配電房多數位於二樓或較高的樓層,方便騰出地方用盡商用空間。但對於需要更大電量的數據中心而言,在他們的大型客戶變電站中,高壓電力裝置的體積和重量皆較為龐大,最大一組電力裝置組件更重達 70 噸。為了配合組件運輸和安裝,以及符合樓面承重限制,組件置於地面更為穩妥安全。沙咀道位於荃灣舊區,周邊街道繁忙且狹窄,項目旁邊更有一條 20 米高架空天橋,大幅增加建設過程的挑戰。因此嘉民的項目團隊向中電「取經」,透過技術研討會和參觀中電的高壓變電站,了解 132 千伏高壓變電站的配置要求,以便在建築設計的前期階段,盡早規劃數據中心園區分階段發展的佈局。

▲項目旁有一條 20 米高架空天橋 (圖左側),園區建造時需往後移 (圖右),以騰出更多空間便利工程進行。

中華電力輸電部總監黃偉強(Alex)表示,由於與嘉民預早溝通,建築前已發現地理限制,中電遂建議將數據中心園區的建造位置往後移,同時將擺放高壓電力及重型設備的房間設置在地面,既突破原有的場地限制,亦在園區與架空天橋之間騰出了更多空間,有利運送各種高電壓及重型的電力設備,更大幅減低因工程可能會帶來封路的不便。

▲中電與嘉民團隊調整園區設計以騰出空間,有利運送各種重型的電力設備。

▲其中一組電力裝置組件重達 70 噸,為配合安裝及符合樓面承重限制,組件置於地面更為穩妥安全。

Alex 亦透露,中電按數據中心園區的電力需求和分階段發展的規劃,為嘉民度身設計短、中期的供電方案,例如 11 千伏的配電網絡作為短期供電安排,滿足園區在運作初期發展所需;又提供專門的備用供電方案等,應付園區在中、後期營運階段的電力需求,令園區可以靈活發展。

聯繫數字辦 加快推進發展先進數據園區

▲黃偉強指中電發揮「超級聯繫人」角色,協助嘉民透過數字辦助力與相關政府部門協調,加快園區項目發展。

Alex 補充,中電除了提供技術支援,更協助嘉民聯繫數字政策辦公室 (數字辦)、投資推廣署等,了解在香港發展數據中心的便利措施,同時透過數字辦幫忙與相關政府部門聯繫和協調,有利項目加快發展。

Unwire.pro 翻查新聞資料,其實該數據中心園區在規劃初期,原本預計要至 2026 年才陸續完工,現時園區進度加快,更可在今年內完成,其中一個高壓客戶變電站的電力工程,更比嘉民之前規劃的時間提前半年以上完成,對於世界各地建設先進數據中心經常出現工程延誤的常態而言,也是一項鮮有的佳績。香港數據中心協會主席李松德指:「數據中心對電力需求一般都要經過一段『爬坡期』,電力公司提供不同階段的供電方案,亦有助數據中心發展更具彈性,能夠盡早投運。」

 

 

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Intel 聯手京東方突破手提電腦續航瓶頸:1Hz 顯示技術續航力升 65% 2026 年商用化


Intel 聯手京東方突破手提電腦續航瓶頸:1Hz 顯示技術續航力升 65% 2026 年商用化

手提電腦續航時間即將迎來革命性突破。Intel 與中國顯示面板製造商京東方宣布,雙方將於 2026 年在新一代手提電腦中部署可運行於 1Hz 超低更新率的顯示屏技術,結合多頻顯示(MFD)與 SmartPower HDR 技術,可使手提電腦電池續航時間提升最高 65%。

此項創新將率先搭載於 Intel Panther Lake 系列處理器的 OEM 產品,標誌著手提電腦顯示技術從「高更新率競賽」轉向「智慧節能時代」的關鍵轉折點。Intel PC 生態系統副總裁 Todd Lewellen 表示,這項合作將開拓更多使用模式,讓用戶無需頻繁充電也能長時間暢享娛樂和高效辦公。

顯示屏功耗成為續航最後戰場

當前手提電腦電池續航競爭已進入白熱化階段,處理器與記憶體能效改良已接近物理極限,顯示屏功耗成為剩餘的主要能耗來源之一。Intel 與京東方的 1Hz 技術針對此痛点提出解決方案:當用戶閱讀靜態網頁、查看檔案或暫時離開電腦時,顯示屏更新率將自動降至每秒僅更新一次,相較於傳統 60Hz 顯示屏每秒更新 60 次,功耗差異極為顯著。此技術源於智能手機領域已成熟應用的 LTPO(低溫多晶氧化物)技術,Apple iPhone 15 Pro Max 與 Samsung Galaxy S24 Ultra 等旗艦型號均採用可在 1Hz 至 120Hz 間動態調整的 LTPO 面板,被證實可降低 20% 至 30% 的電池消耗。

這項技術關鍵在於「內容感知」能力。Intel 開發的多頻顯示(MFD)技術結合顯示卡驅動程式與作業系統內核,能智能識別螢幕顯示內容類型:當用戶滾動頁面或播放影片時,更新率會瞬間恢復至 60Hz 或更高;當內容靜止超過設定時間,系統便自動切換至 1Hz 模式。這種動態調整機制除了減少顯示面板本身的功耗,也同步降低 CPU、GPU 及記憶體存取工作負載,形成系統級節能效果。

雙重技術加持實現能效與畫質平衡

除了 1Hz 超低更新率,Intel 與京東方還聯合推出 SmartPower HDR 技術,專門解決 HDR 模式下的功耗與亮度矛盾。傳統 HDR 顯示在播放高動態範圍內容時,為呈現明亮畫面細節,往往維持高電壓供電,導致即使在暗場景中也持續高功耗。SmartPower HDR 透過即時分析畫面內容的亮度分布,動態調節顯示屏供電電壓:在暗場景時大幅降低電壓以節省電量,在明亮場景時提升電壓確保品質表現。此技術目前僅適用於 OLED 面板,因 OLED 自發光特性允許逐像素控制電壓,而 IPS 面板則因背光結構限制無法實現相同效果。

京東方科技集團手提電腦業務事業部總經理孟祥興指出,這些顯示技術驅動的突破將開闢新使用場景,讓 PC 更靈活滿足各類需求,為 AI PC 時代發展奠定堅實基礎。值得注意的是,低功耗次世代顯示市場正快速成長,根據 Persistence Market Research 研究報告,全球低功耗顯示市場規模預計從 2025 年的 25.46 億美元(約港幣 198.59 億元)成長至 2032 年的 39.56 億美元(約港幣 308.57 億元),年複合成長率達 6.5%,其中 OLED 技術因無需獨立背光且可逐像素控制功耗,成為成長最快的細分市場。

產業競爭格局與技術挑戰並存

京東方在此次合作中扮演關鍵角色,反映出中國面板製造商在全球顯示產業的崛起。根據市場研究數據,Samsung 顯示在 OLED 智能手機面板市場仍保持約 41% 的領先市場佔有率,但京東方已佔據 17% 市場並持續擴張。作為國有企業,京東方享有優惠國家融資管道,已投入超過 100 億美元(約港幣 780 億元)於 OLED 生產線建設,其中包括在成都投資 88.4 億美元(約港幣 689.52 億元)興建新廠。雖然 Samsung 在技術整合度上仍具優勢——其供應鏈幾乎完全垂直整合,而京東方仍依賴較多外國供應商——但京東方能更好地接觸中國智能手機品牌等終端用戶,這些品牌正主導全球市場。

然而這項技術實際效果仍面臨變數。業界專家指出 65% 續航提升數據可能僅適用於「最理想情境」——用戶長時間閱讀靜態內容且不進行任何互動操作。對於需要頻繁滾動網頁、切換應用程式或進行影片會議的商務用戶,實際續航提升幅度可能顯著低於宣稱數值。同時亦 OLED 面板在低更新率下表現行為尚待市場驗證,特別是色彩準確度與反應時間是否會受影響。

Panther Lake 處理器成為技術載體

這些顯示技術將與 Intel 2026 年推出的 Panther Lake 處理器(正式名稱為 Core Ultra Series 3)同步上市,後者是 Intel 首款採用 18A 製程(1.8 奈米級)生產的消費級處理器,也是公司重振市場地位的關鍵產品。Panther Lake 整合了前兩代架構優勢:承襲 Lunar Lake 極致能效與 Arrow Lake 高性能表現,Intel 平台架構與工程部門副總裁 Dan Rogers 表示,「你將獲得 12 個 Xe 圖形核心性能、16 核心多執行緒處理能力,以及 Lunar Lake 等級電池續航——想像一台高階遊戲手提電腦擁有 12 個 Xe 核心但電池可續航多天」。

Panther Lake 採用全新的 Cougar Cove 性能核心與 Darkmont 效能核心,並延續低功耗島架構設計,可在處理日常工作負載(如 Teams 視訊會議、瀏覽器、電子郵件)時僅使用效能核心運作,避免喚醒高性能核心造成不必要的功耗。新一代 Xe3 圖形核心配備 12 個光線追蹤單元,GPU 性能較前代提升超過 50%。然而 18A 製程目前良率僅約 10%,雖然 Intel 在 2025 年 Computex 展示了可運作的晶片樣本,證明技術進展穩定,但要達到產業標準良率水準預計需等到 2027 年。

Intel 18A 製程引入兩項突破性技術:RibbonFET 是 Intel 十多年來首次推出的全新電晶體架構,採用環繞閘極(GAA)設計,可提供更佳閘極控制能力;PowerVia 則是業界首創背面供電網路,將電源線路佈建於電晶體層下方,可減少電壓降、簡化訊號佈線,並使晶片密度提升 30%、每瓦性能改善 15%。這些技術創新與 1Hz 顯示屏結合,有望讓 2026 年手提電腦在性能與續航之間找到前所未有的平衡點。

產業意義與未來展望

Intel 與京東方合作標誌著手提電腦顯示技術發展方向重要轉變。過去十年產業焦點集中在追求更高更新率——從 60Hz 到 120Hz、144Hz 甚至 240Hz——以提供更流暢視覺體驗。但隨著流動辦公與遠端工作成為常態,用戶對續航時間需求已超越對極致流暢度追求。智能手機產業已率先完成這項轉型:Apple、Samsung、OnePlus 等品牌的旗艦型號均採用可在 1Hz 至 120Hz 間動態調整的 LTPO 技術,在保持流暢體驗的同時顯著延長電池壽命。

這項技術對企業用戶影響尤其深遠。對於經常需要在機場、咖啡廳等無充電環境工作的商務人士,65% 的續航提升意味著原本僅能使用 6 小時的手提電腦可延長至近 10 小時,足以應付跨洲際航班工作需求。對企業 IT 部門而言,員工裝置續航力提升可減少因電池老化而頻繁更換手提電腦成本,並降低會議室插座不足基礎設施壓力。同時亦顯示技術能效提升也符合企業 ESG(環境、社會、公司治理)目標,有助於降低整體碳足跡。

 

資料來源: PCMag Notebookcheck Digit Persistence Market Research

 

【建議簡介】 Intel 聯同京東方宣布將於 2026 年推出 1Hz 超低更新率手提電腦顯示屏,結合 SmartPower HDR 技術,目標是將電池續航力提升最高 65%。此技術將率先搭載於 Panther Lake 處理器,標誌著手提電腦從高更新率競賽轉向智慧節能時代。

【建議分類】 IT 基建,最新產品

【建議 Tags】 Intel,BOE,Panther Lake,手提電腦,顯示屏

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微軟 Azure 全球大規模故障:配置失誤引發連鎖危機 雲端依賴風險再升溫


微軟 Azure 全球大規模故障:配置失誤引發連鎖危機 雲端依賴風險再升溫

Microsoft Azure 雲端平台於 2025 年 10 月 29 日發生大規模服務中斷,一個「無意間的配置變更」導致全球企業系統癱瘓長達數小時,影響範圍橫跨航空、電信、零售與娛樂產業。這起事故發生在 Microsoft 公布季度財報前幾小時,讓全球超過 18,000 名用戶無法存取 Office 365、Azure Portal、Xbox Live 等關鍵服務。阿拉斯加航空報到系統故障、英國希斯路機場網站無法連接、電信巨頭 Vodafone 服務受阻,凸顯雲端基礎設施的脆弱性。值得注意的是,這起事件緊接在 Amazon AWS 故障後一週發生,讓企業對單一供應商的高度依賴風險浮上檯面。

技術根源:Azure Front Door 配置失誤的連鎖反應

根據 Microsoft 官方 Azure 狀態頁面說明,問題源於 Azure Front Door (AFD) 的租戶配置變更,該變更引入了無效或不一致的配置狀態,導致大量 AFD 節點無法正常載入。Azure Front Door 是 Microsoft 的全球邊緣路由架構,負責內容分發與應用程式傳遞服務,當異常節點從全球資源池中退出時,流量分配失衡,放大了影響範圍,即使部分健康區域也出現間歇性可用性問題。Microsoft 表示從美東時間中午 12 點開始,使用 Azure Front Door 的客戶和 Microsoft 服務遭遇超時與錯誤,受影響服務包括 Azure 通訊服務 (Azure Communication Services)、媒體服務 (Media Services) 以及 Microsoft 365。網絡監測平台 ThousandEyes 在 UTC 時間 16:00 檢測到維吉尼亞州阿什本 AWS 邊緣節點的封包遺失,這與 Microsoft 官方報告的事故開始時間完全吻合。

雙巨頭接連失守:雲端寡占市場的系統性風險

這次 Azure 當機發生在 AWS 大規模中斷後僅一週,AWS 事故由 DNS 競爭條件 (race condition) 引發,導致應用程式無法正確連接到 US-EAST-1 區域的 DynamoDB API,影響社群媒體、遊戲、外賣、串流與金融平台等多個行業,為近年規模最大的雲端災難之一。AWS 工程師在 UTC 時間 6:49 (10 月 20 日) 首次收到用戶回報,兩小時內 Downdetector 收到超過 400 萬份當機回報,整起事故持續超過 15 小時。市場數據顯示,Amazon AWS 以 30% 市場佔有率穩居全球雲端服務龍頭,Microsoft Azure 以 20% 位居第二,Google Cloud 以第三名跟隨。然而接連發生的兩大巨頭故障事件讓業界警覺:全球雲端基礎設施呈現寡占格局,對少數大型供應商的高度依賴已成為系統性風險。

Microsoft 財報日遇尷尬:雲端業務表現亮眼卻遭當機打臉

諷刺的是,這次故障發生在 Microsoft 2026 財年第一季財報發布前數小時。Microsoft 於 10 月 29 日公布的財報顯示,該季營收達 777 億美元(約港幣 6,060.6 億元),年增 18%;營業利益 380 億美元(約港幣 2,964 億元),年增 24%;淨利 (GAAP 基礎) 277 億美元(約港幣 2,160.6 億元),年增 12%。Microsoft 行政總裁 Satya Nadella 在財報中強調:「我們的全球規模雲端和 AI 工廠,加上跨高價值領域的 Copilots,正在推動廣泛的擴散和現實世界的影響。這就是為什麼我們繼續增加在 AI 方面的資本和人才投資,以滿足未來的巨大機會。」然而故障事件的時機讓這份亮眼財報蒙上陰影。

修復過程:從 18,000 到 230 件回報的漸進恢復

Microsoft 在偵測到問題後立即凍結所有 AFD 配置變更,防止故障狀態進一步擴散,並開始在全球部署「最後已知良好」配置。同時工程團隊將 Azure Portal 從 Front Door 導向其他路徑,以恢復管理存取權限。Azure 在其狀態頁面表示,預計在美東時間晚間 7 點 20 分前於受影響區域看到「強勁的改善跡象並朝向完全緩解」。恢復過程需要在大量節點上重新載入配置,並逐步重新平衡流量以避免節點恢復服務時出現過載情況。這種刻意的分階段恢復對於穩定系統、恢復規模並確保問題不再發生是必要的。根據 Downdetector 數據,Azure 問題回報從高峰期的 18,000 人降至晚間 6 點 49 分的 230 人;Microsoft 365 的問題回報也從近 11,700 人降至 377 人,顯示修復進展顯著。然而即使配置已修復,在 DNS 快取、ISP 路由和連線狀態收斂之前,部分客戶仍在恢復期間經歷不穩定和殘留影響。

企業啟示:多雲策略與架構韌性成為生存關鍵

兩大雲端巨頭接連故障,迫使企業重新審視雲端策略。Forbes 分析指出,華爾街已將多雲解決方案視為唯一能夠對關鍵功能進行未來防護的方法。金融機構尤其關注第三方依賴帶來的雲端安全風險,這些風險包括供應商鎖定、有限的可見性、合規性挑戰以及資料外洩風險。網絡安全專家建議,金融機構應實施嚴格的供應商風險管理實務、進行徹底的盡職調查,並遵守共享責任模型:雲端供應商負責「雲端的安全」(底層基礎設施),而企業負責「雲端中的安全」(其資料和應用程式)。系統架構師和 IT 領導者的實際啟示包括:審核雲端依賴關係圖、驗證程式化管理路徑,並排練故障轉移情境,假設邊緣和身份層可能獨立於後端運算失效。

對企業的深遠影響與未來趨勢

Microsoft Azure 與 AWS 接連當機事件,為全球企業敲響了雲端依賴的警鐘。在數碼轉型加速的時代,單一雲端供應商的配置失誤就能引發全球性業務中斷,這種系統性風險將迫使企業重新評估其雲端架構策略。多雲部署、災難恢復演練、供應商風險管理將從「最佳實務」升級為「生存必需」。隨著 AI 與雲端運算深度整合,如何在追求創新的同時確保基礎設施的穩定性與韌性,將成為科技巨頭與企業客戶共同面對的長期挑戰。

 

資料來源: 美聯社(Associated Press) CNBC Channel News Asia Forbes 微軟投資人關係

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Nvidia 投資 10 億美元入股 Nokia: AI-RAN 技術開啟 6G 新時代


Nvidia 投資 10 億美元入股 Nokia: AI-RAN 技術開啟 6G 新時代

Nvidia 以 10 億美元(約港幣 78 億元)戰略投資 Nokia,成為這家芬蘭電信裝置巨頭 2.9% 的股東,並達成劃時代的 AI-RAN(人工智能無線接入網絡)技術合作協議。這項於 2025 年 10 月 27 日宣布的交易,讓 Nokia 股價在 10 月 28 日單日飆升 22.8%,市值突破 418 億美元(約港幣 3,260.4 億元),創下十年新高。Nvidia 將以每股 6.01 美元(約港幣 HK$46.88)的價格認購約 1.66 億股 Nokia 新股,所募集資金將專門用於加速 5G 和 6G 技術開發,以及 AI 雲端市場的戰略布局。這次合作標誌著電信產業進入 AI 原生網絡時代,雙方將共同建立 6G 技術平台,為全球運營商提供從 5G 平滑過渡到 6G 的完整解決方案,同時為 Nvidia 在 AI 基礎設施領域的全球擴張奠定關鍵基石。

AI-RAN 技術重塑電信產業架構

Nvidia 推出的 Aerial RAN Computer Pro(ARC-Pro)平台成為這次合作的技術核心,這是全球首個 6G 就緒的加速計算平台,整合了連接、計算和感知三大能力。Nokia 將其 5G 和 6G RAN 軟件全面適配 Nvidia 的 CUDA 平台,並將 ARC-Pro 嵌入到新的 AI-RAN 解決方案中,使電信運營商能夠通過軟件升級從 5G-Advanced 無縫過渡到 6G。根據行業分析機構 Dell’Oro Group 的預測,AI-RAN 市場將在 2029 年突破 100 億美元(約港幣 780 億元)規模,佔整體 RAN 投資的近三分之一。這項技術提升頻譜利用率和能源效率,更重要是能在基站現場直接運行 AI 應用,無需將所有數據傳回中央數據中心處理,大幅降低網絡負擔。Nokia 行政總裁 Justin Hotard 表示,這項合作將「把 AI 數據中心放進每個人的口袋」,實現從 5G 到 6G 的根本性重新設計。美國電信巨頭 T-Mobile 已宣布將於 2026 年開始進行 AI-RAN 技術的現場評估和測試,並將其整合到 6G 開發過程中。

全球電信設備市場競爭白熱化

全球電信設備市場在 2025 年展現強勁復甦跡象,Dell’Oro Group 數據顯示,2025 年上半年全球電信設備收入同比增長 4%,預計全年增長 2-3%,市場規模達 6,848 億美元(約港幣 5.34 兆元)。在這個價值超過 6,000 億美元(約港幣 4.68 兆元)的市場中,Nokia 與 Ericsson、華為形成三足鼎立的競爭格局。華為雖受到美國制裁影響,但在中國市場表現強勁,甚至在某種程度上將 Nokia 擠出中國網絡市場,市場佔有率自美國限制措施實施以來增長約三個百分點。行業分析師 Omdia 預測,到 2030 年 RAN 市場總規模將超過 2,000 億美元(約港幣 1.56 兆元),其中 AI-RAN 細分市場將成為增長最快的領域。美中之間的 5G 和 6G 技術競爭持續升溫,中國願意在 6G 技術上大舉投資,這促使華為在技術創新上變得「比歐洲競爭對手更大膽」。在專利競賽方面,華為擁有最多的 5G 相關專利,緊隨其後的是美國 Qualcomm、韓國 LG 和 Samsung,以及 Ericsson 和中興通訊。

Nvidia 編織戰略投資網絡

Nvidia 在 2025 年展開前所未有的戰略投資攻勢,已完成 51 筆投資交易,遠超 2024 年全年的 41 筆。除了對 Nokia 的 10 億美元(約港幣 78 億元)投資,Nvidia 在 9 月承諾向 OpenAI 投資高達 1,000 億美元(約港幣 7,800 億元),分階段部署至少 10 吉瓦 (GW) 的 AI 數據中心系統,首批 1 吉瓦 (GW) 系統將於 2026 年下半年使用 Nvidia Vera Rubin 平台推出。這項投資標誌著 Nvidia 與 OpenAI 長達十年合作關係的「下一次飛躍」,從首台 DGX 超級計算機到 ChatGPT 的突破,雙方持續相互推動。Nvidia 行政總裁黃仁勳預測 OpenAI 很可能成為下一家市值破兆美元的公司,增長速度將創下業界紀錄。9 月中旬,Nvidia 與昔日競爭對手 Intel 達成歷史性合作,投資 50 億美元(約港幣 390 億元)並共同開發特製數據中心和個人電腦產品,Intel 將為 Nvidia 建立整合 NVLink 技術的特製 x86 CPU。Nvidia 亦向英國自動駕駛新創公司 Wayve 承諾投資 5 億美元(約港幣 39 億元),支援其開發基於 Embodied AI 技術的 Level 3 和 Level 4 自動駕駛能力。分析師指出,這些投資展示了 Nvidia 如何成為矽谷和 AI 生態系統的核心樞紐,透過戰略投資建立涵蓋晶片、雲端、電信和自動駕駛的完整 AI 產業鏈。

Nokia 轉型之路漸入佳境

Nokia 從昔日手機巨頭轉型為電信設備供應商後,近期業績表現亮眼,2025 年第三季度營收同比增長 9%(按固定匯率計算),其中光網絡業務強勁增長 19%。這主要得益於來自 AI 數據中心客戶對光纖和雲端基礎設施的強勁需求,公司將 2025 年營業利潤指引上調至 17 億至 22 億歐元(約港幣 144.16 億至 186.56 億元)。Nokia 在 10 月陸續宣布多項重要合作,包括與海灣大橋國際公司 (Gulf Bridge International) 合作建設高容量光網絡,以及在越南、中東、歐洲和美國獲得多項網絡訂單。公司策略聚焦於光網絡、雲端和 AI 驅動的基礎設施,試圖擺脫傳統電信設備商的定位,向多元化網絡技術公司轉型。然而貨幣匯率波動和流動網絡業務壓力仍是短期內的主要風險因素,雖然第三季度財報超出分析師預期,但流動網絡業務的波動性仍可能影響整體表現。在 6G 技術研發方面,Nokia 與 Ericsson、華為和中興通訊同列為全球領先廠商,自 2020 年起就開始投入 6G 技術開發,與弗勞恩霍夫協會 (Fraunhofer-Gesellschaft) 等研究機構合作推動 6G 時代的影片編碼標準化。

6G 競賽正式鳴槍起跑

全球 6G 技術競賽已全面展開,預計將於 2027 至 2028 年開始商業化部署,並在 2030 年代初期正式推向市場。T-Mobile 美國公司技術長 Ulf Ewaldsson 預測,6G 時代將在本世紀末到來,數據使用量將是目前預期的 100 倍,全球將連接超過 5,000 億台裝置,可能創造 10 兆美元(約港幣 78 兆元)的經濟價值。6G 技術的核心特徵是 AI 原生網絡,整合通訊、感知、算力和智能四大要素,這與「新基建」和「環保低碳發展」趨勢高度契合。中國在 6G 技術投資上展現出強烈意願,華為今年稍早推出基於 3GPP 的新空中介面技術,顯示其在 6G 研發上的領先地位。然而美中科技競爭可能導致 6G 市場出現「雙軌制」,影響 Nokia、Ericsson 和華為等裝置商的全球市場增長策略。歐洲在 5G 部署上已落後於中國和美國,這使得 6G 時代對歐洲企業既是機遇也是挑戰。AI-RAN 聯盟成員數量已突破 100 家,包括 Vodafone 等新加入者,期望能將 AI 與 Open RAN 整合並實現邊緣智能。亞信科技等中國企業也在 2025 年 1 月正式加入 AI-RAN 聯盟,發布全球首份針對垂直行業的 AI-RAN 白皮書,聚焦智慧園區、智慧礦山、智慧核電、智慧光伏和智慧工廠五大典型場景。

企業影響與未來展望

Nvidia 與 Nokia 的戰略合作為全球企業數碼化轉型提供了關鍵基礎設施支援,AI-RAN 技術將使企業能夠在邊緣端直接運行 AI 應用,大幅降低延遲並提升響應速度。黃仁勳在華盛頓特區向政策制定者發表演講時強調,近 50% 的 ChatGPT 用戶通過流動裝置連接,每月流動端下載量超過 4,000 萬次,傳統 RAN 系統無法應對生成式 AI 和智能代理主導的流動網絡。這項合作也為美國在電信領域重返領導地位鋪平道路,T-Mobile 的積極參與顯示美國運營商對 AI-RAN 技術的高度重視。分析師普遍認為,AI-RAN 技術在近期將更多聚焦於效率提升而非創造新收入流,但長遠來看將成為運營商自動化轉型的關鍵工具。隨著 2025 年標誌著 6G 技術從研究探索轉向技術標準化和系統設計的里程碑年份,Nvidia 與 Nokia 的合作是否能在 6G 時代重新定義電信產業格局?這場始於 AI 晶片的技術革命,最終將如何改變我們的連接方式和商業模式?

資料來源:Nokia Corporation | NVIDIA News | Reuters | RCR Wireless | Nokia Q3 2025 Report

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中國電信全球最長空芯光纜貫通:跨境金融通訊邁入次毫秒時代


中國電信全球最長空芯光纜貫通:跨境金融通訊邁入次毫秒時代

中國電信近日成功建立 並貫通全球最長商用空芯光纜,全長 110 公里 ,其中空芯光纜部分達 100 公里 ,連接東莞與香港兩地證券交易數據中心,實現雙向傳輸時延僅 0.93 毫秒 的突破性表現。這條首創的跨境空芯光纜,配合最新 OSU (光業務單元) 傳輸系統,為粵港澳大灣區金融科技基礎設施樹立新標準 ,標誌著中國在下一代光通訊技術商業化應用上取得重大進展。本文將深入解析這項技術創新的核心優勢、對金融業的實質影響,以及其在全球光纖通訊產業中的戰略意義。

三大技術創新建立超低時延通道

中國電信此次項目整合了三項關鍵技術創新,從根本上突破傳統光纖的物理限制。在空芯光纖技術層面,該項目實現了跨區域大規模部署,與傳統實芯光纖相比,空芯光纖利用空氣作為光傳輸介質,使傳輸時延降低超過 30% ,同時具備超低損耗和超低非線性效應特性,為未來更大帶寬傳輸奠定基礎。

裝置層面的革新同樣顯著,中國電信採用符合 IEEE 1953.1-2025 標準的最新 OSU 技術,將裝置 時延降低 40% ,並實現業界領先的 2M 至 100G 無損彈性帶寬調整能力。這項靈活的光業務單元技術能夠提供從 2Mb/s 到 100Gb/s 的服務範圍,支援 大量 OSU 連接承載數據包和恆定比特率服務,同時保證性能並實現高帶寬效率。同時 亦透過精心規劃的路由改善 ,光纜路由時延比原路由減少 10% ,中國電信更針對此項目專門申請了粵港低時延空芯光纜傳輸系統現網項目建設,確保路由效能最大化。

金融科技基礎設施的戰略升級

這條空芯光纜的部署對金融交易市場具有革命性意義,尤其是對高頻交易和跨境證券交易而言。根據美國證券交易委員會研究數據 ,在 500 微秒 內發生的訂單取消不足 8% ,但在 50 毫秒 內就有 25% 的訂單取消和 20% 的交易完成,顯示毫秒級甚至微秒級的時延優勢對交易成敗至關重要。BSO 低時延策略主管 Tony Jones 表示,過去五年網絡時延基準持續下降,主要歸功於路由器、交換機和光纖技術的硬件 改進,物理基礎設施正逐步接近光速極限 (299,792,458 米/秒) 。

中國電信針對金融領域客戶的高品質 時延需求,推出超低時延產品 (等級 T1S) ,提供涵蓋網絡接入、寬帶配置、7×24 小時 專屬運維響應以及 QoS 策略的全方位解決方案。對於算法交易策略而言,高頻股票交易要求時延低於 100 毫秒 ,而外匯和散戶股票交易則需要在 100-300 毫秒 範圍內運作。中國電信的 0.93 毫秒 雙向時延除了 遠超這些標準,更為粵港兩地金融機構提供了顯著的競爭優勢。相較之下,中國移動於 2025 年 8 月 在深圳開通的反諧振空芯光纖商業線路,實現深港證券交易數據中心雙向傳輸時延 1.07 毫秒 ,平均損耗 0.085 dB/km ,顯示中國電信方案在時延表現上具有競爭優勢。

全球空芯光纖產業競爭格局

空芯光纖技術正處於從實驗室走向大規模商業應用的關鍵階段,全球主要科技企業和電信運營商均加速布局。Microsoft 於 2022 年 收購英國空芯光纖製造商 Lumenisity ,該公司成立於 2017 年 ,是南安普頓大學光電研究中心的衍生企業,其專有的 NANF CoreSmart HCF 光纜在 2021 和 2022 年 歐洲光通訊會議展覽會上獲得最佳光纖組件產品獎。Microsoft 計劃在未來 24 個月 內在其 Azure 全球網絡部署 15,000 公里 的空芯光纖,重點支援 AI 和高性能運算場景的低時延、高帶寬需求。

中國企業在空芯光纖技術上的進展同樣引人注目,長飛光纖光纜與中國電信於 2024 年 6 月 合作建成 620 公里 傳輸線路,並與中國移動在深圳至東莞建設 800G 實驗網,驗證了空芯光纖在速率、損耗和衰減方面的優異性能。

產業應用與技術演進脈絡

空芯光纖技術的理論基礎可追溯至 19 世紀 ,英國物理學家瑞利勳爵於 1897 年 研究空心介電結構中電磁波的傳輸,為後來的空芯光纖技術奠定理論基礎。然而 這項技術在過去 20 多年 間一直停留在實驗室階段,直到近年隨著製造工藝和材料科學 breakthrough 才開始進入商業應用。傳統單模光纖自 1980 年代 以來雖有改進,但本質上並未產生根本性革新,而空芯光纖通過將光傳輸介質從固體玻璃轉變為空氣或惰性氣體,實現了範式轉變。

在應用場景方面,空芯光纖的超低時延、寬傳輸帶寬、低損耗和低非線性特性,使其成為數據中心互聯、AI 模型 訓練、金融交易以及海底通訊 網絡的理想選擇。長飛光纖光纜執行董事兼總裁莊丹博士表示,公司已將 AI 考量 融入空芯光纖設計,其降低的時延和更高的傳輸速度對 AI 應用 至關重要。。

企業影響與產業前景展望

中國電信這條全球最長商用空芯光纜的成功部署,除了 提升了粵港澳大灣區金融科技基礎設施的競爭力,更為企業數碼化 轉型提供了關鍵支撐。對金融機構而言,次毫秒級的跨境交易時延將顯著改善高頻交易策略的執行效率,降低滑點風險,並為算法交易系統提供更精確的市場數據 處理能力。隨著人工智能和大數據應用需求持續增長,數據中心間的互聯帶寬和時延要求將更加嚴苛,空芯光纖技術有望成為未來 20 年 光通訊基礎設施的主流解決方案。

 

資料來源: chinatelecom cnBeta科技新聞 長飛光纖光纜 (YOFC) Data Center Dynamics

 

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Synology Solution Day 2025 專訪 : 從資料保護到 AI 治理 揭示香港企業三大核心策略

在 AI 浪潮與勒索軟體威脅的夾擊下,企業正同時面臨資料外洩與營運中斷的雙重風險。為此 unwire.pro 專訪了 Synology 國際商務部門客戶經理邱少玲(Sharon Chiu),她以 Synology Solution Day 2025 的發佈會為基礎,為企業提供了如何建立「企業韌性」與「AI 治道」的關鍵解決方向。

 

香港受攻擊最嚴重三大行業

Synology Solution Day 2025 現場聚集了超過 300 位香港企業 IT 人員。他們表面上探討 IT 部門面臨的工作負載、預算壓力和人力短缺;但深入探究,這背後反映一個更嚴峻的核心風險:在 AI 浪潮和勒索軟件夾擊下,企業的生存與治理問題。Sharon 一針見血指出,當前無論政府、學校、金融或醫療行業,最迫切關注點已是「Data Protection」(資料保護)。這不再是 IT 部門技術指標,而是企業的風險議程。市場反應證實了這股焦慮——她透露僅在香港市場 Synology 企業級解決方案在今年 Q1 至 Q3 就實現高達 70% 同比增長。

這股浪潮由企業威脅所驅動。根據 Synology 調查,香港受攻擊最嚴重三大行業分別是 IT 科技業、教育業和營建業。邱少玲特別警告 CEO 們必須摒棄「NGO 或學校價值低,不會被攻擊」的過時迷思,「現實是,所有行業都面臨嚴重威脅。」

企業防禦與韌性   備份要保証能還原

企業最大痛處已經轉變。邱少玲點出客戶心態關鍵變化:過去企業應為只要有備份便安全,今天企業擔心的是備份能否 100% 還原,因為現代黑客變得聰明,在發動勒索攻擊前會優先潛入系統,找出並摧毀或加密您的「備份資料」

Synology 提出對策是建立「企業韌性」,核心產品就是先具備 ActiveProtect 備份一體機。這套方案為企業提供三層關鍵保險。首先是「不可竄改」(Immutable),資料一旦寫入備份庫,就無法被勒索軟件加密或刪除。其次是「網絡隔離」(Air-Gap),讓備份資料庫在黑客的網絡視圖中「隱形」,從根本上阻斷攻擊路徑。

最關鍵是第三層:「還原演練」(Verified Recovery)。這就像保單驗證,系統能在一個隔離沙盒環境中,實際「開機」測試備份檔案,確保災難發生時,這份備份是真正可用。更有甚者,邱少玲提到 WORM (一次寫入、多次讀取) 共享資料夾功能,開啟後資料連系統管理員都無法刪除,「即使黑客取得最高權限並執行原廠重置 (Factory Reset),也無法刪除資料。」

香港蘭桂坊 (Lan Kwai Fong) 實踐正是這種新策略縮影。他們採用混合式架構,使用本地 Synology NAS (SA3400) 儲存關鍵資料,確保存取效能與資料主權;同時將第二份備份複製到已獲 ISO 27001 和 SOC 2 認證的 Synology C2 雲端。這套策略完美平衡了本地安全、營運效能與異地備援的合規性。

AI 悖論  擁抱效率但不犧牲治理

AI 為企業帶來第二個悖論:企業渴望擁抱大型語言模型 (LLM) 提升效率,但員工將公司機密 (如客戶個人資訊、財務報表) 餵給 Public  AI,形同將公司命脈「上傳」雲端,這就是「影子 AI」(Shadow AI) 的巨大洩密風險。

對此 Synology 提出一個「AI 治理平台」解決方案——AI Console。Sharon 解釋,這套混合式 AI 方案精妙之處在於「資料淨化」(Data Sanitization)。當員工發出查詢,請求會先在企業本地 NAS 中處理,系統會自動移除如「身份證號碼」、「地址」等私密資料,然後才將「乾淨」問題發送給外部 AI Provider。當 AI 分析完畢傳回結果,系統再將私密資料「套回」給員工。

這代表 AI 永遠無法看見企業核心機密。這讓 NAS 從一個儲存裝置,轉型為具備稽核日誌 (Log) 的「AI 治理中控台」。

AI 價值不僅在於防守,更在於創造立即 ROI。Sharon 分享了英國一個體育場館案例:過去該場館需要耗費大量「人手」去計算入場人流。導入 Synology 攝影機後,立即實現「People Counting (人流計數)」自動化,並增加「擁擠偵測 (Congestion Detection)」功能。這對 CEO 而言,是將 AI 轉化為「減少人力成本、提升營運準確性、主動預警安全風險」的具體回報。

未來基石   為關鍵業務與法規遵循鋪路

企業未來建立在高效能與合規基石上。針對金融、醫療等關鍵業務,Synology 推出 PAS7700 這類「Active-Active」雙主動全 NVMe 儲存伺服器。Sharon 指這類裝置是專為銀行、醫院以及大學 AI 研究部門所設計,因為這些場景需要極低延遲,且不容許任何服務中斷。

在高度監管金融業 (FSI),Synology 也正逐步突破信任門檻。Sharon 坦言過去業務因金融業嚴格標準而卻步,但隨著新型號的出現,客戶採納路徑已從非關鍵業務,演進到主要備份,最終開始用於正式儲存系統。

企業面臨實務挑戰-  預算與法規,也正成為採購推動力。針對資源有限中小企 (SMB),Synology 提供「Day 1 先買一部,後期再加擴充櫃」的可擴充機款,避免了鉅額初期投資,同時其簡潔介面也解決了企業「沒有專職 IT 人員」的難處。

更重要是即將到來法規壓力。訪談中提到,香港 2026 年即將生效「保護關鍵基礎設施」條例,以及禁止企業資料隨意傳送至香港以外地區新規,正迫使 CEO 必須選擇「On-Prem」(本地部署) 或如蘭桂坊案例中那樣、可信賴的混合雲方案。投資資料治理平台已非「選項」而是「必要項」。

結語:從 IT 採購到 CEO 的策略議程

Synology 策略佈局,是將 NAS 從一個被動「資料保險箱」,轉型為企業治理「主動平台」。對於企業而言,這意味著下一次 IT 投資決策重點,已不在於購買多少 TB 容量。相反這已上升為一個策略性考題:您需要向您的團隊提出關鍵問題,以確保企業未來。這包括:我們備份是否能保證 100% 還原 (韌性 Resilience)?我們如何讓員工安全使用 AI 而不外洩公司機密 (治理 Governance)?我們如何用 AI 自動化來取代「人手計數」這類低效工作 (效率 Efficiency)?以及,我們資料架構是否已準備好應對 2026 年新法規 (合規 Compliance)?

 

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Red Hat 解構《保護關鍵基礎設施(電腦系統)條例》國安下港企部署 AI 如何避開「Kill Switch」風險

香港企業在《保護關鍵基礎設施(電腦系統)條例》即將生效的背景下 ,企業必須保護其電腦系統應對各種「電腦系統安全威脅」並制定「應急計劃」。雖然條例本身並未明文提及「制裁」或「國家安全」,但在當前地緣政治環境下,業界普遍將美國技術斷供風險視為需要應對的潛在威脅之一。Red Hat 香港、台灣及澳門區資深區域總監文志鋒(Peter Man)的內部訪談中,分享港企如何在中美科技角力中尋找生存與發展之道。

法例倒逼下的技術抉擇

雖然《保護關鍵基礎設施(電腦系統)條例》本身聚焦於網絡安全和系統保護,但在當前複雜的地緣政治環境下,企業和業界專家普遍將其解讀得更為廣泛。「萬一美國技術被切斷」——這個在條例文本中沒有明確提及的情況,卻成為了企業 CEO 們最關心的問題。條例要求企業應對『電腦系統安全威脅』,但什麼構成威脅?對於香港現況,很多企業將技術斷供也視為需要防範的威脅之一。這不是條例明文要求,但已成為業界共識。

條例的要求非常具體。根據規定關鍵基礎設施營運者需要履行三大類法定責任:架構責任(例如設立電腦系統安全管理單位)、預防責任(例如制定安全管理計劃、至少每年進行風險評估、每兩年進行獨立審核、參與安全演習)以及事故通報及應對責任(例如嚴重事故 12 小時內通報,其他事故 48 小時內通報)。

違規者將面臨高達  5,000,000 港元的罰款,以及在持續違規的情況下,每日額外高達 500,000 港元的持續罰款。

當談到具體的風險場景時,Peter 用了一個讓每位老闆都會心驚的比喻:「想像明天香港交易所突然無法開市,或者明天開始馬會不能接受投注,因為核心系統或技術被某些國家所切斷。」是將會是企業災難級的損失。

 

 

技術主權覺醒 企業三重風險清單

在地緣政治風險升溫及《保護關鍵基礎設施(電腦系統)條例》雙劍夾擊下,迫使香港企業正視一個更深層次問題:「數碼主權」(Digital Sovereignty)。Peter Man 在訪談中預言:「我想各位會越來越聽得多這個詞語」。

他解釋在當前 IT 環境下,「數碼主權」不再是空泛政治口號,而是關乎企業生存的三重具體風險。他將其清晰地分為三個範疇:

數據主權 (Data Sovereignty)

企業是否能「完全控制你的數據」。Peter 指出,關鍵問題是:「你的數據放在哪裏?安不安全?是否滿足監管機構的需求?」他解釋,有些數據可能被要求強制存放在本地數據中心,有些則容許放在雲端,但必須在本地實體 (entity) 中。因此他認為「混合雲 (Hybrid Cloud) 是最好選擇」,企業可以自由調度數據「上天 (上雲) 或下海 (本地化)」。Gartner 估計到 2027 年 70% 的採用生成式 AI(GenAI)的企業,將把「可持續性」和「數字主權」列為選擇不同公共雲端 GenAI 服務時的首要條件。

 

技術主權 (Technical Sovereignty)

企業是否「完全理解」自己使用的技術。Peter 以此突顯了開源 (Open Source) 的絕對優勢。他警告使用「閉源軟件 (Proprietary Software)」時,企業是「完全望不到裡面如何運作」,因此很難發現內部是否藏有「間諜軟件」。

相反這正是「open source 最好的地方」。他強調 Red Hat 客戶可以隨時在客戶入口 (customer portal) 下載「每一條源碼 (source code)」,甚至可以「自己 compile 一次」確保 100% 透明。這保障了客戶清楚知道自己在使用什麼技術,不會有任何隱藏。這種透明度亦是為何法國等歐洲國家會公開表態,強調開源是他們確保國家主權的出路。

營運主權 (Operational Sovereignty)

這是 Peter 指出「很多客戶關注的」核心問題所在。「企業是不是在任何情況下,都可以繼續使用你的軟件?」

他描述了企業最擔心的「黑天鵝事件」即供應商因制裁或國安原因等啟動「Kill Switch 」(禁止某個國家客戶使用我的軟件)。Peter 指出這對閉源軟件來說是「致命傷」。

相反這正是開源「最大優點」。他做了一個關鍵區分:閉源軟件的授權是「監察你的使用權」,而開源軟件的授權 (如 Apache License) 是「保障你的使用權」。這意味著,無論發生什麼事——他甚至開玩笑說「外星人侵襲地球」——客戶都不需問準任何人,其軟件可以「繼續使用」,因為開源授權保障了客戶「無限制使用和無限制你的複製」。

Red Hat 在此的角色,正如 Peter 強調:「我們是服務商,我們不是軟件商」。他們提供的服務是基於不受單一政府管制的全球開源社群程式碼,這為企業提供了真正「營運主權」。

俄烏案例讓港企作最壞打算的考量

俄烏衝突後的實際經驗為業界提供了重要的參考案例。雖然香港條例並未涉及制裁應對,但 Red Hat 在俄羅斯面臨制裁後的處理經驗,成為了港企業思考最壞情況的重要借鑒。他們將技術支援的角色,完全轉移給當地合作夥伴後,利用開源軟件不受單一政府管控的特性,讓系統持續運行至今。

Peter 說「港企客戶看到實際案例,企業知道這種準備是可行的、有效的。」

條例實施並非突如其來。雖然正式生效日期是 2026年1月1日,但相關討論和準備工作早在兩年前就已開始。那些提早布局的企業,現在已經完成了大部分準備工作。

市場的反應比許多人預期的更加理性和務實。據 Peter 透露,許多可能受條例影響的企業正在採取「風險分層」的策略,這反映了業界對潛在威脅的自主判斷。

一家大型金融機構的做法很有代表性:他們將系統分為三個層級——核心交易系統採用開源和可替代技術確保萬無一失;次要系統保持現有架構但準備應急方案;非關鍵系統則維持現狀。

AI 轉型的成本陷阱與突圍之道

當話題轉向 AI 時,香港企業面臨的挑戰變得更加具體。「買卡買到窮」——Peter 用這個精準描述了港企在 GPU 採購上的困境。一張高階 GPU 動輒數十萬港元,而訓練一個大型語言模型可能需要數百甚至上千張這樣的顯示卡。對於大多數香港企業來說,這是一個不可能完成的任務。

但香港企業的精明之處正在於此。他們沒有盲目追隨矽谷的做法,試圖從零開始訓練自己的大模型,而是採取了更務實的策略:專注於微調(Fine-tuning)而非訓練(Training),改善推理(Inferencing)效能而非無限擴張算力。這種「輕資產」的 AI 策略,不僅大幅降低了成本,也縮短了部署時間。

更令人意外的是,中資 GPU 廠商的方案已經比許多人想像的更加成熟。據 Peter 透露,有幾家知名的中資廠商已經進入 Red Hat 認證的最後階段,達到了「credible」的水平,意味著客戶已經可以開始實際測試和部署。雖然完整的認證過程需要 3 到 6 個月,包括架構審查、負載測試等,但這為香港企業未來提供了真實可行的替代選擇。

AI 治理的新挑戰

除了成本問題,AI 帶來的治理挑戰同樣不容忽視。「AI 幻覺」——即 AI 模型產生看似合理但實際錯誤的輸出——可能給企業帶來嚴重的法律和聲譽風險。想像一下,如果企業的 AI 系統向客戶提供了錯誤的投資建議或醫療資訊,後果將不堪設想。

因此企業需要的不是讓員工自由使用各種 AI 工具,而是透過統一的平台進行管控。Red Hat 的 OpenShift AI 正是為此而設計,它允許企業中央化管理可用的 AI 模型,確保合規性的同時保持創新的靈活性。

在模型選擇上,香港企業同樣展現出精明的平衡藝術。他們透過 OpenShift 採用了「Any Model, Any Cloud」的策略,例如他們可以既使用 IBM Granite 等國際模型處理全球業務,也能整合通義千問等國內模型滿足國內需求。這種「中西合璧」的做法,避免了被單一 AI 生態系統綁定的風險。

Peter 特別強調了企業普遍採用的「分散投資」理念:「不是說今天用了美國的設備,明天便要馬上搬移或者重新轉買其他的國家的產品。」

香港企業的轉型實踐:從理論到行動

理論終究需要實踐來驗證。在 2025年10月公布的「Red Hat 亞太區創新獎」中,兩家香港企業的獲獎案例正好印證了 Peter 所倡導的轉型路徑。

和記電訊香港在「數碼轉型」類別獲獎,展示了如何透過 Red Hat OpenShift 建立原生雲及「一雲架構」,成功將傳統基建轉型為現代化平台。這個轉型不僅提升了服務靈活度和開發效率,更為未來的 AI 應用奠定了基礎。正如和記電訊技術及營運轉型總裁梁丙曜所言,這個開源基礎讓他們「能更靈活地推出新功能及更有效回應市場需求」,並為發展人工智能做好準備。

香港電訊則在「自動化」類別獲獎,透過內部自動化計劃提升了服務交付速度、縮短系統停機時間,並提高生產力。這正好呼應了 Peter 提到的「改善推理效能」策略——不是盲目追求最新技術,而是透過自動化提升現有系統的效率。

這兩個案例證明,香港企業已經從「恐慌」走向「行動」,在合規壓力來臨前主動布局,透過開源技術建立技術韌性。他們的成功經驗為其他仍在觀望的企業提供了可借鑒的路徑。

左起: Red Hat香港、台灣及澳門區域總經理Peter Man ; 和記電訊(香港)有限公司技術及營運轉型總裁Damien Leong ; 香港電訊 集團資訊科技總監Marcos Chow ; Red Hat亞太區高級副總裁及總經理 Marjet Andriesse 

結語:合規壓力下的轉型契機

對於香港企業來說,《保護關鍵基礎設施(電腦系統)條例》既是挑戰也是機遇。它迫使企業正視長期以來迴避的問題,但同時也為企業的現代化轉型提供了明確的方向和動力。那些能夠在防守和進攻之間找到平衡,在合規和創新之間游刃有餘的企業,將在這個新時代中脫穎而出。最重要的是記住 Peter 那句體現業界智慧的話:「最重要是有路走。」 這不是條例的要求,而是企業在不確定環境下的生存哲學。

 

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歐洲百億衛星聯盟反擊 Starlink: 歐洲三大航太巨頭簽署「婆羅摩計畫」


歐洲百億衛星聯盟反擊 Starlink: 歐洲三大航太巨頭簽署「婆羅摩計畫」

歐洲三大航太巨頭 Airbus、Thales 與意大利 Leonardo 公司正式宣布簽署合作備忘錄,將合併旗下衛星業務,成立價值超過 100 億歐元(約港幣 848 億元)的合資企業,代號「婆羅摩計畫」(Project Bromo)。這項計畫預計於 2027 年正式營運,將僱用約 25,000 名員工,年營收預估達 65 億歐元(約港幣 551.2 億元),成為歐洲史上最大規模的衛星產業重組行動,目標直指 Elon Musk 旗下的 Starlink 及中國衛星製造商。

戰略自主刻不容緩

歐洲航太產業正面臨前所未有的生存危機,這次合併並非單純商業決策,而是關乎歐洲戰略自主權的關鍵一步。根據德國管理顧問公司 Roland Berger 2025 年 9 月發布的分析報告,歐洲太空市場佔有率正在急劇萎縮,預計從 2024 年的 17% 下降至 2030 年的 12%,年增長率僅為 6.7%,遠低於全球平均水準。相較之下,美國與中國已共同掌握全球 70% 的衛星製造市場與 70% 的發射市場,其中 Starlink 在 2023 年就佔據了發射市場 95% 的增長份額。

歐洲航太局 (ESA) 局長 Josef Aschbacher 在 2025 年 10 月接受法新社專訪時強調:「歐洲絕對迫切需要這項計畫」。法國國家太空研究中心 (CNES) 臨時行政總裁 Lionel Suchet 也指出,太空除了是軍事支援的重要工具,更成為新的衝突戰場,歐洲若無法建立自主衛星能力,將在國防、通訊與科技領域完全依賴外部勢力。烏克蘭戰爭期間,該國使用約 50,000 套 Starlink 終端裝置維持鐵路、學校與醫院的網絡連線,充分證明衛星通訊在現代戰爭中的關鍵地位。

Starlink 優勢難以撼動

SpaceX 的 Starlink 在低軌衛星市場已建立起難以超越的領先地位。截至 2025 年 10 月 19 日,Starlink 已發射超過 10,000 顆衛星,其中約 8,600 顆正在軌道上運行,佔全球人造衛星總數的 60%。這項里程碑是在該公司 2025 年第 132 次 Falcon 9 火箭發射時達成的,而這個發射次數已追平 SpaceX 歷年紀錄,且當時還有兩個多月才到年底。

Starlink 的技術優勢除了在於衛星數量,更在於其獨特的星間鏈路 (inter-satellite links) 技術,能讓衛星之間直接傳輸數據,無需完全依賴地面基地台,從而實現真正的全球覆蓋。相較之下,歐洲的主要競爭者 Eutelsat OneWeb 雖已於 2023 年完成合併,結合地球同步軌道 (GEO) 與低軌道 (LEO) 衛星形成混合星座,但仍未具備星間鏈路能力,通訊仍需依賴地面設施,存在區域依賴風險。值得注意的是,Eutelsat 在 2025 年第一季財報顯示,其 LEO 連接業務營收達 5,410 萬歐元(約港幣 4.59 億元),年增 61%,但 GEO 連接業務卻下滑 14.4%,顯示產業正經歷結構性轉型。

同時 Amazon 的 Project Kuiper 也正積極擴張歐洲市場,計劃部署超過 3,000 顆低軌衛星。根據 Oxford Economics 2025 年 6 月報告,Project Kuiper 從 2022 至 2029 年將為歐盟 GDP 貢獻 28 億歐元(約港幣 237.44 億元),帶來年均 3,270 個就業機會,高峰期達 6,610 個職位,其中 26% 的公開投資將投入歐盟太空產業。Amazon 已在愛爾蘭科克市獲批建設衛星閘道器,進一步鞏固其歐洲據點。

三方聯手能否突圍

「婆羅摩計畫」的三家主導企業均擁有豐富航太技術經驗與政府股東背景,因此合併需經過相關政府及歐盟監管機構批准。Airbus 行政總裁 Guillaume Faury、Leonardo 行政總裁 Roberto Cingolani 與 Thales 董事長兼行政總裁 Patrice Caine 在聯合聲明中表示:「這家新公司標誌著歐洲太空產業的關鍵里程碑,體現我們共同願景,透過匯集人才、資源、專業知識與研發能力,在日益活躍的全球太空市場中建立更強大、更具競爭力的歐洲地位」。

根據路透社報導,合資企業的股權結構仍在協商中,預計三方將各持有約三分之一股份,營運模式將類似於歐洲飛彈聯盟 MBDA,由法國與意大利分擔主要工作負荷。然而這項合併也面臨嚴峻挑戰:Airbus 於 2024 年 10 月宣布將在其國防與太空部門裁減 2,500 個職位,Thales 也在協商太空部門的大規模裁員計畫。不過 Thales 在 2025 年 10 月 23 日宣布,獲得歐盟 IRIS2 衛星計畫首筆 1 億歐元(約港幣 8.48 億元)工程合約,將暫停原定的太空業務裁員計畫。

歐洲衛星產業專家指出,歐洲製造商過去專注於複雜的地球同步軌道衛星,但隨著低成本低軌衛星湧入市場,產業格局已徹底改變。Coherent Market Insights 在 2025 年 7 月報告中估計,歐洲在 2025 年佔全球衛星網絡市場 30.8% 佔有率,主要受惠於 IRIS2 等大規模計畫,以及 Eutelsat、Airbus 國防與太空部門、SES 等領先企業的技術創新。然而這些優勢能否轉化為商業競爭力,仍需歐洲克服其對市場寡頭的厭惡心理,並積極引導太空市場與全球巨頭競爭。

IRIS2 與雙軌策略

除了「婆羅摩計畫」,歐盟也正推動 IRIS2 (衛星韌性、互聯互通與安全基礎設施) 計畫,這是繼 Galileo 與 Copernicus 之後的第三大旗艦太空計畫。IRIS2 預計部署約 290 顆衛星,分布於低軌與中軌,總投資額達 106 億歐元(約港幣 898.88 億元),目標在 2030 年開始運營,為歐洲政府、企業與民眾提供安全、高速的低延遲連接服務。

歐盟 IRIS2 跨部門協調員 Jean-Pierre Diris 解釋,雖然 IRIS2 的衛星數量遠少於 Starlink,但其重點在於「安全通訊」,確保歐洲大使館、軍隊作戰區域與政府服務在環境危機時,即使地面技術失效仍能保持連線。ESA 系統關鍵外部介面官員 Helmut Spitzl 強調:「IRIS2 是歐洲對日益競爭與互聯世界的大膽回應,它將實現安全通訊的戰略自主,確保歐洲政府、企業與公民不再依賴外部系統」。

不過 IRIS2 與「婆羅摩計畫」的關係仍需進一步釐清。Thales 已參與歐洲航太局的 HydRON 計畫,這是一項利用衛星間雷射訊號傳輸的高速光學網絡專案,目標達到每秒 1 TB 的網絡速度。「婆羅摩計畫」若能與 IRIS2 形成互補,將大幅提升歐洲在衛星製造與服務兩端的整體競爭力。

產業重組與未來展望

全球衛星網絡市場正經歷快速擴張,預計到 2030 年市場規模將成長三倍。偏遠地區對高速網絡的需求持續增加,低軌衛星因其較低延遲與更快速度,正逐漸縮小與光纖、5G 的差距。根據 EY 在 2025 年 9 月發布的報告,低軌衛星目前在歐洲的應用主要集中於農村與難以到達地區,但隨著技術成熟,可能從利基市場演變為全面競爭者,或與光纖與無線網絡形成混合模式。

然而歐洲要在這場太空競賽中取得突破,仍面臨諸多障礙。首先,歐洲的火箭推進技術仍落後於美國,Airbus 的 Ariane 火箭至今仍無法像 SpaceX 的 Falcon 火箭一樣重複使用,導致發射成本居高不下。其次,歐洲太空產業的碎片化決策機制削弱了其競爭力,不像美國擁有統一的國家戰略。第三,中國正積極發展國網 (Guowang) 計畫,由中國衛網主導,計劃部署超過 13,000 顆衛星,並透過「一帶一路」太空資訊走廊與亞非拉國家建立合作關係,挑戰歐美在全球太空治理的標準制定能力。

雖然如此,「婆羅摩計畫」仍為歐洲太空產業注入一劑強心針。三家企業承諾將透過整合資源產生每年約 5 億美元(約港幣 39 億元)的協同效益,並在關鍵技術如大型星座部署、先進通訊系統與地球觀測方面加速創新。這項合併也為員工提供更廣闊的職業發展前景,讓他們成為這項雄心勃勃計畫的核心。

「婆羅摩計畫」能否真正改變歐洲在全球衛星市場的弱勢地位,將取決於三方能否在技術創新、成本控制與市場開拓上取得突破。對於依賴衛星通訊的企業而言,這項合併將提供更多選擇,減少對單一供應商的依賴風險。

 

資料來源: Reuters Bloomberg Phys.org European Space Agency Polytechnique Insights

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IT 基建人工智能企業趨勢業界消息

ARM 躋身 AI 資料中心標準制定核心 與科技巨頭重塑產業規則


ARM 躋身 AI 資料中心標準制定核心 與科技巨頭重塑產業規則

半導體設計巨頭 ARM 於 2025 年 10 月正式獲委任為開放運算計畫(Open Compute Project,OCP)董事會成員,與 AMD、NVIDIA 並列,共同主導下一代 AI 資料中心的開放標準制定。此舉標誌著 ARM 從 IP 授權商躍升為產業標準制定者,將與 Meta、Google、Intel 及 Microsoft 等科技巨頭在功耗達 100 戶美國家庭用電量的新一代 AI 機架系統中,推動可互通的融合型運算架構。本文將深入探討 ARM 的戰略布局、小晶片技術革命,以及這對全球 AI 基礎設施產業鏈的深遠影響。

AI 資料中心面臨史無前例的電力挑戰

資料中心產業正經歷根本性轉型,從通用伺服器架構轉向專為 AI 設計的機架級系統。ARM 資深副總裁暨基礎設施事業群總經理 Mohamed Awad 指出,單一 AI 機架在 2025 年的運算能力已相當於 2020 年頂尖超級電腦,但耗電量卻等同約 100 戶美國家庭的總用電量。國際能源署(IEA)報告顯示,全球資料中心在 2024 年消耗約 415 TWh 電力(佔全球總需求 1.5%),預計到 2030 年將增倍至 945 TWh,AI 工作負載是驅動此成長的主要因素。與傳統伺服器機架運行於 7-10 kW 不同,AI 運算機架的功率密度已達 30-100+ kW,對電力架構與冷卻系統帶來巨大壓力。

ARM 提出的「融合型 AI 資料中心」概念,目的是透過最大化單位面積的 AI 運算密度,降低 AI 執行所需的整體功耗與對應成本。ARM Neoverse 架構現已成為 AI 技術堆疊各層級的核心支柱,協助廠商改善資料轉換為詞元(token)的精準性、詞元對高階 AI 模型與 AI 代理的驅動,以及 AI 在科學、醫療與商業應用中的實際價值。AWS、Microsoft、Oracle 等主要雲端服務供應商均已大規模採用基於 ARM 架構的 Graviton 處理器,AWS 在過去 2 年部署的運算容量中有 50% 基於 Graviton 產品。

ARM 貢獻開放標準打破小晶片生態系統壁壘

為加深小晶片領域的產業合作,ARM 近期向 OCP 貢獻「基礎小晶片系統架構」(Foundation Chiplet System Architecture,FCSA)規格定義。FCSA 延續 Arm 小晶片系統架構(CSA)的研發成果,針對產業需求建立一套不依賴特定供應商、且不連結 CPU 架構的中立框架。該規格為小晶片系統與介面定義提供統一標準,除了能加速小晶片設計與整合,亦促進大規模重用與互操作性。

IDTechEx 報告指出,小晶片市場預計將從 2024 年的 90.6 億美元(約港幣 706.68 億元)成長至 2035 年的 2,235.6 億美元(約港幣 1.74 兆元),年複合成長率達 43.7%。小晶片技術透過模組化設計克服了傳統單晶片的光罩尺寸限制與記憶體牆問題,提供更高的彈性、個人化能力與成本效益。AMD 的 EPYC 處理器和 Intel 的 Ponte Vecchio GPU 均已採用小晶片設計,展現此技術在高效能運算應用的重要性。ARM 的 FCSA 規格目標是建立供應商中立的生態系統,讓來自不同廠商的最佳小晶片能無縫整合於單一封裝中。

合作夥伴已推出首批符合 ARM CSA 規格定義的小晶片產品,且多項設計專案正在進行中。基於此成果,ARM 進一步擴大 ARM 全面設計(Arm Total Design)生態系的規模,新增 10 家合作夥伴,包括世芯電子(GUC)、日月光(ASE)、Astera Labs、擎亞電子(CoAsia)、默升科技(Credo)、Eliyan、系微(Insyde Software)、Marvell、Rebellions、威宏科技(VIA NEXT)。這些合作夥伴在先進封裝、互連技術及系統整合領域的專業實力,將推動新一輪標準制訂與創新過程。

產業巨頭競逐AI基礎設施主導權

在 AI 資料中心領域,產業競爭態勢正在重塑。NVIDIA 在 2024 年資料中心 GPU 營收超過 308 億美元(約港幣 2,402.4 億元)(截至 2024 年 10 月 27 日的季度),年增 112%,持續保持市場主導地位。然而 AMD 正透過開放生態系統策略積極追趕,2024 年第三季資料中心營收達 35 億美元(約港幣 273 億元),年增 122%。AMD 行政總裁蘇姿丰(Lisa Su)在 2025 年 6 月的 Advancing AI 活動中宣布,AMD 的 Instinct MI355X GPU 相較 NVIDIA 的 B200 GPU,每美元可提供高達 40% 的詞元處理量。

科技巨頭正投入前所未有的資本支出建設 AI 基礎設施。Microsoft、Alphabet、Amazon、Meta 四大科技公司在 2024 年的合併資本支出達 2,450 億美元(約港幣 1.91 兆元),預計 2025 年將進一步增加。Microsoft 宣布在 2025 財年投資 800 億美元(約港幣 6,240 億元)用於 AI 資料中心,其中超過半數投資於美國基礎設施。Meta 行政總裁朱克伯格(Mark Zuckerberg)表示,Meta 計劃在 2028 年底前投資 6,000 億美元(約港幣 4.68 兆元)於美國基礎設施。這些投資包括路易斯安那州的 Hyperion 資料中心(佔地 2,250 英畝,預計耗資 100 億美元(約港幣 780 億元),提供 5 GW 運算能力)和俄亥俄州的 Prometheus 資料中心。

OCP 在 2025 年 10 月的全球峰會上宣布擴展「開放 AI 系統」計畫,新增「開放 AI 資料中心」戰略倡議(Open Data Center for AI Strategic Initiative),專注於電力、冷卻、機械系統和管理遙測等關鍵資料中心基礎設施挑戰。由 Google、Meta 和 Microsoft 共同發起的開放信函獲得 OCP 董事會和各利害關係人的支援,目的是建立資料中心基礎設施標準,使先進高密度 AI 裝置的部署如同傳統運算一般順暢。近期重要貢獻包括 Google、Meta 和 Microsoft 共同開發的 Diablo 400 電力機架側車、Google 開發的冷卻劑分配單元,以及 Meta 創建的 Clemente 高效能 AI 運算托盤。

從半導體IP到生態系統推手的策略轉型

ARM 的策略轉型反映其在 AI 時代的長期定位。目前運送至頂級超大規模雲端服務供應商的運算能力中,近 50% 由 ARM 架構驅動,使其成為從最小感應器到最強大資料中心的最普及運算平台。ARM 在 2023 年推出的 Total Design 生態系統在 1 年內規模增倍,達到近 30 家參與公司,驅動全球矽晶片創新。2024 年 11 月,ARM 與 Samsung Foundry、ADTechnology 和 Rebellions 合作開發基於 Neoverse CSS V3 的 AI CPU 小晶片平台,用於雲端、高效能運算和 AI/ML 訓練與推論。

同時 ARM 將 FCSA 規格擴展至邊緣運算和汽車等關鍵領域。ARM 汽車事業部產品與解決方案副總裁 Suraj Gajendra 強調,開放小晶片標準對於實現下一代車輛所需的安全性、效能和可擴展性至關重要。隨著車輛變得更加 AI 定義,模組化小晶片為縮短開發週期、降低成本和實現可擴展的系統單晶片提供了引人注目的途徑。

企業影響與未來趨勢

ARM 加入 OCP 董事會並推動 FCSA 開放標準,將為企業帶來三大關鍵影響。首先,降低 AI 基礎設施的進入門檻,中小型企業可透過標準化小晶片快速組建個人化解決方案,無需從零開發完整晶片。其次,促進供應鏈多元化,打破單一供應商鎖定,企業可靈活選擇最佳元件組合,提升議價能力與供應韌性。第三,加速 AI 應用落實,從雲端到邊緣到汽車的統一標準,將縮短產品開發週期,推動 AI 技術在各垂直領域的快速普及。

展望未來,AI 資料中心產業將朝向更開放、更模組化、更節能的方向發展。隨著功耗挑戰日益嚴峻(BloombergNEF 預測美國資料中心電力需求將從 2024 年的 35 GW 增至 2035 年的 78 GW),融合型架構與小晶片技術的結合將成為主流解決方案。ARM 的生態系統策略能否挑戰既有市場格局,將取決於 FCSA 標準的採用速度與 Total Design 合作夥伴的執行力。對於企業決策者而言,現在正是重新評估 AI 基礎設施策略、擁抱開放標準、建立多元供應鏈的關鍵時刻。

資料來源: Arm Official Newsroom Open Compute Project Foundation International Energy Agency Research Grand View Research Futuriom Industry Analysis

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IT 基建人工智能金融科技

OpenAI 啟動保密任務「水星計劃」: AI 將重塑投資銀行初階工作


OpenAI 啟動保密任務「水星計劃」: AI 將重塑投資銀行初階工作

OpenAI 正在推動一項秘密計劃,目標是用人工智能取代投資銀行業最耗時的初階工作。這家估值高達 5,000 億美元(約港幣 3.9 兆元)的全球最大初創公司,已招募超過 100 名來自摩根大通、高盛及摩根士丹利的前投資銀行家,訓練 AI 系統執行財務建模、重組分析及首次公開募股等複雜任務。參與者時薪達 150 美元(約港幣 HK$1,170),負責編寫提示詞並構建各類交易模型,同時獲得搶先使用 OpenAI 開發中金融 AI 工具的權限。這項代號「水星」的項目突顯出 OpenAI 正積極將其技術應用於金融、法律、諮詢等高價值產業,雖然公司估值屢創新高,但仍未實現盈利。​

華爾街人才創建 AI 金融大腦

「水星計劃」的核心團隊由前華爾街精英組成,成員涵蓋博枫資產管理公司、Mubadala 投資公司、Evercore 及 KKR 等知名機構的前員工,甚至包括哈佛大學和麻省理工學院的在讀 MBA 學生。這些專家每週需提交一個完整的財務模型,嚴格遵循行業規範,包括邊距設定、百分比斜體顯示等細節要求。整個招聘流程高度自動化:申請者首先接受 AI 聊天機械人約 20 分鐘的面試,根據履歷進行提問;第二階段測試財務報表知識;最終階段則是建模能力測試。OpenAI 發言人表示,公司與各領域專家合作「以改良並評估模型在不同領域的能力」,這些專家由第三方供應商招聘、管理並支付報酬。​

初級銀行家的焦慮與機遇

投資銀行分析師長期面臨每週工作超過 80 小時的壓力,大量時間花在使用 Excel 建立併購、槓桿收購等詳盡模型上。更令人沮喪的是他們經常接到上級要求修改 PowerPoint 投影片的指令,然後不斷反覆修改,催生了華爾街著名的「改一下」(pls fix) 梗。摩根士丹利研究指出,AI 可能影響 90% 的職業,但對就業增長可能產生淨正面效應。ThoughtLinks 諮詢公司創始人 Sumeet Chabria 預測,到 2030 年 AI 可能轉型投資銀行 33% 的工作流程,從數據分析、檔案起草到市場情景模擬。然而高盛在 2025 年 10 月宣布因 AI 重塑營運而準備進行新一輪裁員,透過 2025 年「限制人力增長」並在全公司範圍內「有限裁減職位」。​

金融巨頭的 AI 軍備競賽

OpenAI 並非唯一押注金融 AI 的科技公司。高盛在 2025 年 7 月啟動自主編碼 AI 試點計劃,部署數千個 AI 代理,預計將開發人員生產力提升 3 至 4 倍。該行首席技術官 Marco Argenti 表示,計劃從數百個 AI 代理開始,最終擴展至數千個,與近 12,000 名人類開發人員並肩工作。摩根大通此前已實施 AI 軟件處理複雜法律檔案審查,原本需要數千小時的人工作業,提高了準確性和效率但也減少了人力需求。高盛在 2025 年 6 月更在全公司範圍內推出 AI 助理,這款由生成式 AI 驅動的工具目的是提升生產力。普華永道 2025 年全球 AI 就業晴雨表顯示,AI 正使工作者變得更有價值、更高效,即使在被認為最易自動化的角色中,就業數字仍在上升。​

香港金融業擁抱智慧轉型

亞洲金融中心也在積極部署 AI 策略。香港金融管理局 2025 年 4 月發布的《生成式 AI 時代的金融服務》報告指出,香港金融服務業正穩步推進生成式 AI 的採用。WeLab 作為香港最大金融科技公司,獲得香港投資公司支援後,計劃利用生成式 AI 開發創新 AI 代理,將數碼服務提升至能動態響應客戶個人化需求的新境界。香港金管局 2025 年 8 月研究確認 AI 和數據分析為銀行業關鍵技能,強調跨部門協作的重要性。滙豐銀行香港更推出市場首創的 AI 選股工具。德勤數據顯示,截至 2024 年中,78% 的金融服務機構已在至少一項功能中使用 AI,較一年前的 55% 大幅增長。​

技術重塑金融業未來版圖

OpenAI 的「水星計劃」除了是技術創新,更是金融服務業勞動力結構重組的催化劑。該公司 2025 年 10 月剛與 Broadcom 達成戰略合作,將共同開發 10 吉瓦的特製 AI 加速器,預計 2026 年下半年開始部署,2029 年底完成。OpenAI 還與日立於 10 月 2 日簽署諒解備忘錄,建立戰略合作夥伴關係,專注於建設下一代 AI 基礎設施和擴展全球數據中心。高盛分析師估計,廣泛採用 AI 可能為美國經濟增加 20 兆美元(約港幣 156 兆元),其中包括為企業帶來 8 兆美元(約港幣 62.4 兆元)的資本收入。McKinsey 研究顯示,到 2030 年近 30% 的銀行業工作可能被自動化,但這並不意味著大規模失業,而是工作性質的轉變——初階職位將減少,但技術相關職位如數據分析和程式編寫將增加。​

對企業的影響與未來展望

對金融機構而言,AI 工具的普及將大幅提升營運效率,減少初級分析師的重複性勞動,讓人才專注於高價值的戰略決策和客戶關係管理。然而企業也面臨人才結構調整的挑戰——香港金管局指出,未來五年香港在 AI、環保金融等領域面臨人才短缺。對求職者而言,掌握 AI 工具操作、數據分析和提示工程等技能將成為競爭優勢。金融服務業正進入一個由 AI 驅動的新時代,那些能夠有效結合人類判斷力與機械效率的專業人士,將在這場變革中脫穎而出。這不是人類與機械的對抗,而是如何讓 AI 成為金融專業人士最強大的工具。

 

​資料來源: Bloomberg Financial Express OpenAI CNBC

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IT 基建人工智能企業趨勢

阿里雲 Aegaeon 新技術揭秘:減少 NVIDIA H20 晶片 GPU 用量 82% 企業 AI 部署迎來轉捩點

阿里雲推出名為 Aegaeon 的 GPU 池化系統,在為期三個月測試中,成功將服務 AI 模型所需 Nvidia H20 GPU 數量從 1,192 個削減至 213 個,實現 82% 資源節省。這項技術突破於 2025 年 10 月在首爾舉行第 31 屆 ACM 作業系統原理研討會 (SOSP) 上發表,但與今年 1 月 DeepSeek 引發市場震盪不同,這次創新聚焦於推理 (inference) 階段的資源最佳化,而非訓練 (training) 階段的成本突破。

此技術由阿里雲與北京大學研究團隊共同開發,針對雲端服務商面臨的核心難處:大量 GPU 資源被閒置或低使用率模型佔用。這個問題在全球雲端運算產業普遍存在,Alibaba Cloud 發現其 17.7% 的 GPU 資源僅服務 1.35% 用戶請求——這種資源錯配在 Nvidia GPU 供應受限且價格高昂當下,顯得格外棘手。

本文將分析 Aegaeon 技術的運作原理、對雲端運算產業的實質影響,以及為何這項突破不會如 DeepSeek 般引發 AI 投資恐慌,同時探討其對企業 IT 策略的啟示。

Token 級別調度:重新定義 GPU 資源分配效率

Aegaeon 的核心創新在於實現「token 級別自動擴展」 (token-level auto-scaling),允許單個 GPU 在生成 token 過程中即時切換服務不同模型。傳統方案中,每個 GPU 通常只能同時運行 2 至 3 個模型,這是因為 GPU 記憶體容量有限。Aegaeon 突破了這個限制,使單個 GPU 能夠支援多達 7 個模型,同時將模型切換延遲降低 97%。

這項技術運作機制類似於作業系統的記憶體管理。Aegaeon 開發了 GPU 池化和記憶體管理技術,能夠將資料卸載到主機記憶體或其他儲存裝置。當某个模型接收到推理請求時,系統會快速將所需資料載入 GPU;當模型閒置時,則將其資料暫存至成本較低儲存介質。這種動態資源調配策略,讓雲端服務商能在不增加硬件投資前提下,大幅提升 GPU 利用率。

研究論文獲得第 31 屆 ACM SIGOPS 作業系統原理研討會接受,這個學術會議被視為電腦系統領域的頂級論壇,其審查標準嚴格,這證明了 Aegaeon 技術的學術價值。然而正如原文指出,超大規模雲端服務商通常對其平台核心技術保密,因此其他業者可能已經實現類似甚至更優秀解決方案。

產業視角:推理最佳化與訓練突破的本質差異

市場對 Aegaeon 的反應遠較 DeepSeek 平靜,背後原因值得深究。DeepSeek 在 2025 年 1 月發布的 R1 模型訓練成本僅 29.4 萬美元 (約港幣 HK$229 萬),使用 512 個 Nvidia H800 晶片,這個數字遠低於 OpenAI 等西方 AI 實驗室投入的數億美元訓練成本。當時 Nvidia 股價暴跌,單日市值蒸發 6,000 億美元 (約港幣 4.68 兆元),創下美國股市歷史上單一公司最大跌幅。

相比之下 Aegaeon 專注於推理階段的效率提升,這是 AI 應用啟用後的日常運營成本,而非模型開發的一次性投入。全球資料中心 GPU 市場預計從 2024 年的 872 億美元 (約港幣 6,801 億元) 成長至 2030 年的 2,280 億美元 (約港幣 1.78 兆元),年複合成長率 13.7%,其中推理工作負載需求正快速增長。Nvidia 最新 L4 和 H100 GPU 以及 Meta 的大規模 GPU 使用,突顯了低延遲推理在聊天機械人和推薦引擎等即時應用中的關鍵地位。

Gartner 副總裁分析師 Chirag Dekate 曾向媒體表示:「推理最佳化技術的價值在於降低 AI 服務的持續營運成本,但不會像訓練成本突破那樣,從根本上改變 AI 開發的經濟模型。」GPU 即服務 (GPUaaS) 市場預計從 2024 年的 38 億美元 (約港幣 296.4 億元) 成長至 2030 年的 122.6 億美元 (約港幣 956.3 億元),年複合成長率 22.9%,Aegaeon 這類技術正是推動這個市場成長的關鍵因素。

中美 AI 競爭新格局:制裁催化技術創新

Aegaeon 的誕生背景,與中國 AI 產業面臨的晶片供應限制密不可分。Nvidia H20 晶片原本專為中國市場設計以符合美國出口管制,但在 2025 年 4 月遭到進一步限制,需要逐案申請許可證。這項禁令導致 Nvidia 第一季損失 25 億美元 (約港幣 195 億元) 銷售額和 45 億美元 (約港幣 351 億元) 庫存。

DeepSeek 創辦人梁文鋒在美國預期制裁前囤積大量 Nvidia A100 晶片,估計至少有 50,000 個單位,這讓該公司能夠結合較低階 H800 晶片開發出突破性模型。DeepSeek 在 2024 年獲得中國科技部授予「國家高新技術企業」地位,享有優惠稅收、政府補貼和研究經費,顯示北京將 AI 自主能力視為國家戰略優先事項。

Bernstein 預測 Nvidia 在中國 AI 晶片市場的佔有率將從 2024 年的 66% 降至 2025 年的 54%,原因包括 H20 供應中斷以及 Huawei、Cambricon 等本土競爭者崛起。中國監管機構以國家安全疑慮為由調查 H20 晶片,專家認為這是北京推動 AI 開發者採用國產晶片策略。

IDC 中國研究經理張亮指出:「美國出口管制創造了一個獨特市場機會,讓中國國產 AI 處理器廠商不必與全球最先進替代方案直接競爭。這種『保護性創新環境』正在加速本土技術成熟。」

未來展望:雲端運算成本結構的長期演變

Aegaeon 技術的產業意義超越單一企業,預示著雲端運算資源管理的範式轉移。AWS、Microsoft Azure 和 Google Cloud 正競相強化 GPU 服務,AWS 提供 Nvidia 支援的 EC2 實例,Azure 與 Nvidia 合作提供企業級先進 GPU,Google Cloud 支援可擴展任務的 Nvidia L4 GPU。這些超大規模業者都面臨相同挑戰:如何在 GPU 供應受限和需求爆發性成長之間取得平衡。

GPU 雲端伺服器市場預計在 2025-2031 年間以 18.7% 年複合成長率成長,到 2031 年達到 89.75 億美元 (約港幣 700 億元)。生成式 AI 和大型語言模型的整合是推動成長主要趨勢,企業利用 GPU 驅動的雲端平台訓練和部署自然語言處理、圖像生成和即時決策的 AI 模型。

值得注意是大數據分析領域已经展現 GPU 即服務的效益,企業報告資料處理速度提升 35%,營運費用降低 25%。這類效率提升對於計算需求波動企業特別有利,例如從事 AI 開發、大數據分析和渲染任務的公司。

Forrester 首席分析師 Paul McKay 表示:「AI 模型日趨專業化,未來將出現大量針對特定產業或情境的模型。Alibaba 的方法證明,雲端服務商能夠以經濟可行的方式運行這些小眾模型,而不會因為 GPU 資源需求而導致成本失控。」

企業策略啟示:如何善用 GPU 池化技術優勢

對於企業 IT 決策者而言,Aegaeon 技術的發展帶來三個關鍵啟示。首先 2025 年訓練工作負載預計佔資料中心 GPU 市場營收 61.7%,但隨著模型部署規模擴大,推理成本將逐漸超越訓練成本。企業應重新評估 AI 投資策略,在模型開發與部署運營之間取得更好平衡。

其次雲端服務的選擇應考慮 GPU 資源利用效率。大型企業主導 GPU 即服務市場,但中小企業預計以最快速度成長,因為 GPU 雲端服務變得更加經濟實惠。選擇採用先進資源調度技術的雲端平台,能夠顯著降低 AI 應用總擁有成本。

第三混合雲解決方案正在獲得關注,透過結合本地和雲端 GPU 資源提供彈性。企業可以將關鍵或敏感工作負載保留在本地,同時利用雲端彈性處理峰值需求。

Gartner 預測到 2027 年,中國 AI 晶片市場本地化比例將從 2023 年的 17% 激增至 55%。這種地緣政治驅動技術自主趨勢,將重塑全球 AI 供應鏈。企業需要建立多元化供應商策略,避免過度依賴單一技術生態系統。

結語:效率創新不會顛覆市場,但將重塑競爭格局

阿里雲的 Aegaeon 系統證明,在 GPU 供應受限環境下,軟件層面的創新能夠釋放顯著效率提升空間。與 DeepSeek 引發訓練成本革命不同,這項推理最佳化技術不會從根本上改變 AI 投資邏輯,但將逐步降低 AI 服務營運門檻,讓更多企業能夠負擔先進 AI 應用。

隨著資料中心 GPU 市場預計從 2025 年的 216 億美元 (約港幣 1,685 億元) 成長至 2035 年的 2,655 億美元 (約港幣 2.07 兆元),年複合成長率 28.5%,GPU 資源管理效率將成為雲端服務商核心競爭力。對於企業而言,關鍵不在於是否採用最先進硬件,而是如何透過智慧化資源調度,在成本與效能之間找到最佳平衡點。

您的企業是否已經評估 AI 推理成本在總 IT 支出中的比重?隨著模型部署規模擴大,這個問題將變得越來越重要。

[最後更新:2025 年 10 月 21 日]

資料來源: Tom’s Hardware South China Morning Post CNN Business MarketsandMarkets Grand View Research

 

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