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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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IT 基建人工智能低碳綠色

AI 數據中心耗電量十年擴逾 3 倍 特朗普倡科技巨頭支付更高電費

大型數據中心內部,整齊排列的伺服器機櫃與冷卻管道.

美國人工智能熱潮推動科技巨頭大舉興建數據中心,龐大電力消耗引發民眾反對及抗議浪潮。總統特朗普近日發起非約束性倡議,要求數據中心營運商為運行人工智能模型所耗電力支付更高費用,期望平衡產業發展並保護普通家庭免受電費飆升影響。

白宮擴展納稅人保護承諾 近兩百家企業響應

白宮官員透露,總統特朗普將與能源部長 Chris Wright、環境保護局局長 Lee Zeldin 及多位州長共同出席倡議活動。這項非約束性倡議擴展了特朗普今年 3 月公布的納稅人保護承諾,確保建設和使用數據中心的企業支付超出正常費率的用電費用,避免電力成本轉嫁普通家庭,預計倡議覆蓋全美約八成家庭與企業用電量。

目前已有近 200 家企業與機構響應白宮倡議,包括能源公司 NextEra Energy 和 Duke Energy,以及數據中心服務商 Equinix 和 Digital Realty。美國多家主要電力企業與數據中心營運商均同意承擔更高供電成本,期望平息民眾對生活成本上升的不滿情緒。

BloombergNEF:十年內數據中心用電比例擴逾三倍

雖然各方同意提高電力收費,但在人工智能熱潮推動全美大興土木的背景下,保護普通電力用戶絕非易事。財經研究機構 BloombergNEF 數據顯示,數據中心目前佔全美總用電量約 5.9%,預計到 2030 年升至約 12%,到 2035 年進一步攀升至 20%,意味短短十年內用電比例擴大逾三倍。

科技巨頭對算力基礎設施需求急增,正是耗電量飆升的主因。市場調查揭露 Amazon、Meta 及 Microsoft 等大廠,已為人工智能基礎設施累積約 1.65 萬億美元(約港幣 12.87 萬億元)投資承諾。為平息公眾與社區反對聲音,OpenAI 近日公布佐治亞州山茶花項目規劃,計劃建立投資至少 200 億美元(約港幣 1,560 億元)、電力需求達 3.2 吉瓦的數據中心園區,同時向周邊社區提供免費 Codex 使用權及惠民補償方案。

區域電網負荷過重 PJM 電價創歷史新高

美國電力系統整合多個區域電網運作,面對數據中心高度集中的用電需求,系統壓力正呈指數級上升。為 6,700 萬民眾提供供電服務的美國最大區域電網 PJM Interconnection 首當其衝,在最新年度電力拍賣中,因嚴重供需失衡將產能電價推至歷史新高。業界預計 PJM Interconnection 未來可能需要將高達 34% 電力供應給數據中心,美國監管機構聯邦能源管理委員會(FERC)即將召開緊急會議討論相關供需危機。

智庫警告:普通家庭與數據中心共用電網模式已失效

專注能源政策研究的智庫 Cato Institute 研究主任 Travis Fisher 指出,現行電力系統迫使普通家庭與超大規模數據中心共用同一張電網,這種一刀切模式已無法滿足雙方需求。大型企業往往需要等待十年或以上才能獲得供電服務,普通納稅人則擔心電網為應對新增工業負荷而大規模擴建,最終大幅推高家庭日常生活電費。

資料來源: cnBeta

 

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IT 基建企業趨勢業界消息

IBM 下調全年營收預期:數據中心業績暴跌 管理層重申 AI 戰略不變

IBM公司標誌在現代商業大樓外牆上清晰可見.

IBM 於星期三向投資者發盈警,預測全年營收增速將低於早前估計。管理層一星期前提前披露未如理想的業績指引,引發股價遭遇歷來最大單日跌幅。IBM 於星期三公佈第 2 季度財報,證實上星期提前釋出的業績數據。這種罕見的事前預告舉動,一度令市值蒸發約 670 億美元(約港幣 5,226 億元)。

大型機銷售急挫 42% 基建業務受重創

IBM 基建業務營收按年倒退 7% 至 38 億美元(約港幣 296.4 億元)。數據中心大型機銷售額按年急挫 42%,遠低於市場預期,直接拖累該業務板塊整體表現。IBM 目前預計全年營收增速介乎 4% 至 5%,而今年初公司原本預期全年增速高於 5%。

行政總裁:企業正處結構性轉型初期

行政總裁阿爾溫德・克里希納(Arvind Krishna)指出,整個企業界正處於行業結構性轉型初期階段。雖然公司經營面對沉重壓力,他仍然認為 IBM 在軟件、基建與諮詢各項業務均具備明顯競爭優勢,絕對能夠協助客戶發掘 AI 商業價值。

阿爾溫德・克里希納向投資者強調,憑藉公司現有業務組合及未來市場機遇,未來成敗關鍵在於團隊執行能力,而這正是公司第 2 季度表現不足之處。

淨利潤 171.6 億元 自由現金流維持增長

公司該季度錄得淨利潤 22 億美元(約港幣 171.6 億元),總營收則為 172 億美元(約港幣 1,341.6 億元)。IBM 依然預計全年自由現金流將較去年增加約 10 億美元(約港幣 78 億元)。

財務總監:數十宗交易延後 三分一已落實

有媒體曾向 IBM 財務總監詹姆斯・卡瓦諾(James Kavanaugh)採訪,他透露第 2 季度公司有數十宗交易未能落實,最終令整體業績不及預期。他進一步指出截至目前為止,當中約三分之一交易已經成功簽約落實,同時亦強調公司整體商業戰略維持不變。阿爾溫德・克里希納補充指出,目前情況充分證明相關商業訂單只是延後簽約時間,並非從此徹底流失。

 

資料來源:cnbeta

 

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IT 基建人工智能

美國 AI 安全機構主管三個月請辭 領導真空撞上中國開源模型攻勢

一位男士在演講中手勢表達,穿著西裝和領帶.

一位男士在演講中手勢表達,穿著西裝和領帶.

 

美國商務部轄下的 Center for AI Standards and Innovation(CAISI)於 7 月 20 日確認主管 Chris Fall 請辭,他 4 月才上任,任期僅約 3 個月,商務部沒有交代原因,並宣布 National Institute of Standards and Technology(NIST)總監 Arvind Raman 兼任代理主管,這家制訂前沿 AI 測試標準的聯邦機構半年內第二度失去正式領導,時值華府考慮限制中國開源模型、月之暗面 Kimi K3 等產品以更低價格搶佔美國企業市場之際。人事與監管的雙重不確定性,正對商界採購 AI 模型帶來新的變數。 (繼續閱讀…)

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IT 基建人工智能企業趨勢

30 萬員工部署使用 Copilot AI 衝擊印度 IT 外判行業 低成本優勢不再

多名員工在辦公室使用電腦進行AI相關工作.

AI 正快速改寫印度 IT 外判產業的遊戲規則,曾經依賴大量初級工程師和低成本人力推動的商業模式,正面臨結構性壓力。近期多家外媒與行業報導都指出,印度科技股因市場擔憂 AI 衝擊外判需求而承壓,投資人開始重新評估這個價值約 3,000 億美元的產業前景。這場變化不只是裁員或招聘放緩,更涉及接單方式、人才結構與利潤模型的全面重組。

過去幾週,印度科技股出現明顯拋售,核心原因是市場擔心 AI 會削弱傳統外判模式對「大量人力」的依賴。BBC 報導指出,印度外判產業規模約 3,000 億美元,長期支撐全球後勤、維運、測試與開發等工作;但在 AI 工具加速普及後,客戶越來越有能力把部分工作收回內部完成。這代表印度 IT 公司不再只是比拼人頭與成本,而是要證明自己能否在 AI 時代提供更高效率、更高附加價值的服務。

招聘模式已先行降溫

最新跡象顯示,印度大型 IT 公司的人才策略已明顯轉向。綜合報導指出,TCS、Infosys、HCL 與 Wipro 等四大外判巨頭的招聘活動幾乎停擺,過去一年合計新增員工僅 3,910 人,與以往每季大規模擴編的節奏形成強烈對比。另一則報導顯示,TCS、Infosys 與 Wipro 已大規模導入 Microsoft 365 Copilot,三家公司合計部署超過 30 萬個授權,顯示 AI 已從試點走向日常工作流程。

這種變化說明,印度 IT 業的重點正從「增加工程師數量」轉向「提高單位產出」。但問題在於,當 AI 提升效率的速度快過新業務擴張速度時,新增的生產力未必能轉化成更多職缺,尤其是入門級與重複性工作最容易被壓縮。這也是為什麼市場對印度 IT 公司前景的疑慮,已從短期景氣循環變成中長期商業模式風險。

轉型壓力正在外溢

這一波壓力不只影響企業營收,也正改變人才市場的估值方式。過去,印度 IT 業的競爭優勢是「多、快、便宜」;如今,客戶更在意 AI 能力、交付速度與是否能整合雲端、數據與自動化工具。這意味着傳統外判商若無法將 AI 能力內建到服務中,可能會被能直接提供 AI 解決方案的新型競爭者搶走訂單。

從產業結構來看,印度外判業並非突然遭遇危機,而是多年模式累積後,在 AI 浪潮下集中爆發。過去二十多年,該產業靠全球企業外判需求持續擴張,形成穩定的人力輸出鏈條;但現在,生成式 AI 與企業內部自動化正侵蝕這條鏈條的底層邏輯。市場現時真正關注的,不只是誰被裁員,而是誰能把 AI 變成新的增長引擎。

下一步看什麼

接下來,印度 IT 企業的關鍵不在於是否導入 AI,而在於能否把 AI 轉成可持續的商業收入。如果大型客戶繼續把更多開發、維運與測試工作收回內部,印度外判業的傳統增長曲線就可能進一步放緩。這場變局對企業的影響,將先體現在招聘、利潤率與訂單結構,之後才會更深地反映在整個產業的競爭格局上。

 

資料來源:BBC中文The Telegraph IndiaNewsBytesAIbaseBBC News

 

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IT 基建人工智能業界消息

DOE 達標第三座先進反應堆 Unity 微型核電成美國能源戰略關鍵拼圖

大型核反應堆核心模組,配備多個管道和監控設備.

美國能源部(DOE)宣佈,Deployable Energy 的 Unity 示範反應堆已成功達到臨界,白宮所訂「三座先進反應堆在 2026 年 7 月 4 日前完成臨界」的目標正式達成。這項里程碑於 2026 年 7 月 1 日前後在愛達荷國家實驗室(INL)實現,象徵美國先進核能示範計劃進入下一階段。從項目啟動到臨界僅用 150 天,是這次消息最受注目的數字。

第三座先進反應堆里程碑

DOE 明確表示,Unity 示範反應堆成功達臨界,標誌着政府推動的第三座先進反應堆里程碑已完成。INL 同步證實,Deployable Energy 的 Unity 是在 NRIC Nuclear Energy Launch Pad 框架下完成測試,成為該計劃的重要示範案例。需要留意的是,目前更準確的描述是「三座先進反應堆在測試階段達成臨界」,而非「全面商轉」。Deployable Energy 強調,這次達標驗證了設計可行性,並突顯其「快速走向市場」的開發節奏。

專家在反應堆實驗室內進行核能技術演示.

被視為可能的電力替代方案

這項進展之所以受關注,因為數據中心、AI 運算與分散式供電正推高穩定電力需求,微型或小型模組化反應堆被視為可能的替代方案。外媒普遍將 Unity 歸類為「nuclear battery」或 microreactor 概念,重點在於其模組化、可部署與工期短,有別於傳統大型核電廠。但這類技術離大規模商用仍有距離,後續還要面對燃料供應、監管審查與融資等現實問題。換句話說,臨界只是驗證技術可行,距離真正進入供電市場還有一段路。

加速推進先進核能

這次事件的背景,是美國政府近年加速推進先進核能示範的政策方向,尤其希望在不犧牲安全審查的前提下提高核能部署速度。DOE 官方直接將 Unity 的成果連結到總統的行政命令目標,顯示這不是單純企業新聞,而是國家能源戰略的一部分。從監管角度看,INL 與 NRIC 提供的場域與協作框架,正是讓這些新型反應堆得以縮短試驗週期的關鍵。因此,這條新聞真正重要的是美國正把先進核能從概念驗證,推向可複製的示範模式。

美國核能復興策略

回看時間軸,DOE 先推動先進反應堆示範機制,接着多家新創與研究機構加入測試,Unity 則在 2026 年 6 月底至 7 月初完成關鍵里程碑。Deployable Energy 提到,Unity 從項目啟動到臨界僅約 150 天,在同類項目中速度突出。媒體亦將其與其他先進反應堆計劃並列報導,顯示整個產業正進入加速競賽階段。這說明了這不是孤立事件,而是美國核能復興策略中的一個節點。

這項進展對企業來說,代表未來若能解決燃料、成本與監管三個關卡,微型核電有機會切入數據中心、工業園區與偏遠地區供電市場。但接下來真正的考驗是,臨界成果能否轉化為穩定、可審批、可量產的商業模式。這場競賽才剛開始,下一步將決定先進核能是成為新基建,還是停留在示範階段。

 

資料來源:U.S. Department of EnergyDeployable EnergyIdaho National LaboratoryPOWER Magazine

 

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IT 基建儲存技術

市場關注記憶體供應合作 記憶體漲價潮下 Samsung 到訪 Lenovo 總部

聯想總部大樓,現代化建築設計,藍天背景.

Samsung 三星電子高層團隊近日到訪 Lenovo 聯想集團總部,市場普遍解讀為雙方就存儲芯片供應、AI 硬體協同與長期合作機制展開交流。截至目前,聯想與三星均未公開確認具體合作細節。

會面釋放的訊號

今次會面之所以受關注,關鍵不在於「是否已簽約」,而是時機剛好撞正存儲芯片價格與供應預期持續變動。多家媒體報道指向同一事實:三星高層團隊到訪聯想總部,討論內容可能涵蓋存儲芯片供應、AI 硬體協同與長期合作安排。

從產業角度來看,這類接觸通常代表大客戶與核心供應商正調整下一階段合作節奏。聯想的 AI PC 與 AI 伺服器業務高度依賴穩定存儲供應;三星方面,聯想是其重要終端與伺服器客戶之一,維持大客戶關係有助穩定出貨與產能規劃。

記憶體週期升溫

消息被放大,亦與記憶體市場升溫有關。近期市場傳出三星上調 DRAM 與 NAND 價格,DRAM 漲幅傳高達 30%,NAND 亦有 5% 至 10% 調整。另有報道指,三星今年首季曾大幅上調 NAND 價格,反映存儲市場供需關係正在轉變。

AI 需求推動下,DRAM、NAND 與相關高階存儲產品逐步從傳統零組件,變成影響產品交付、庫存策略與毛利表現的戰略物料。聯想若可與三星在供貨節奏上建立更穩定安排,對未來 AI 產品出貨將更有利。

供應鏈與定價

市場目前最關心的,不是一次拜訪本身,而是會否演變成更明確的供應鏈協議。聯想除與三星有存儲產品供貨關係外,亦被市場報道為美光、SK 海力士的長協客戶。不過這些說法大多來自消息層面,暫未見三方同步發布官方公告,仍應保留解讀空間。

從商業邏輯看,大型 PC 與伺服器廠商在記憶體上行周期中,往往會提前鎖定供應,降低缺料與價格波動風險。對三星而言,與聯想這類大客戶深化合作,有助提高訂單可預見性,並在 AI 硬體需求擴張時維持競爭優勢。

後續觀察

接下來值得觀察的,是雙方會否進一步披露採購、供貨或聯合開發層面的具體安排。若後續無正式公告,今次到訪更可能被視為高層溝通與供應鏈評估;若有後續消息,則代表聯想與三星的合作可能進入更實質的落實階段。

整體而言,這則消息對市場的意義在於:AI 硬體競爭已不止於產品,更考驗供應鏈穩定性與核心元件掌控力。在存儲價格仍波動、AI 需求持續擴張的背景下,這場會面會否成為下一輪合作起點,仍有待觀察。

資料來源:新浪財經Yahoo 財經觀點網cnBeta網易

 

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IT 基建人工智能業界消息

華為 A-IoT 出實驗室正式投產 5.5G 關鍵突破 無源物聯方案獲 3GPP 納入標準

華為展示5.5G技術與標準突破,聚焦無源物聯方案.

2026 年 6 月 29 日上海 MWC 展會現場,華為正式推出全球首套可直接商用的 A-IoT(Ambient IoT,無源物聯網)端到端解決方案。這意味着毋須電池的物聯網標籤技術,首次由技術驗證階段躍升至可大規模落地的商業部署,對全球智慧製造與倉儲管理而言,或會帶來深遠的產業變革。

零電池聯網 何以顛覆傳統 IoT

A-IoT 的核心創新,在於完全棄用電池,標籤僅依靠周邊環境能量——如無線電波或光能——便能完成數據傳輸,從根本解決傳統物聯網標籤需要人工維護電源的難題。這套方案將 5G-A 室內網絡與低成本無源標籤深度融合,車間工具、倉庫貨物、各類生產設備均可輕鬆接入網絡,毋須逐一登記,資產狀態可全程實時可視化。

系統同時內置智能交互功能,員工可直接用自然語言查詢庫存或設備資訊,省卻調取後台報表的繁複操作,顯著提升業務處理速度。更重要的是,室內網絡全覆蓋配合批量盤點技術,能穩定讀取海量無源標籤數據,徹底告別以往「月度人工盤點」的落後模式。

東莞率先落地 效益數據說話

理論突破只是第一步,真正考驗方案可行性的,是實際生產環境中的成效。目前,華為 A-IoT 方案已在廣東東莞南方工廠等場景完成試用部署,每件物料與設備均貼上專屬標識,由生產、存放、出庫到運輸全程自動記錄數據,以往耗時耗力的人工盤點正被實時更新的智能系統取代。

根據華為早期與行業夥伴的技術驗證結果,無源物聯在家電製造業的試驗中,已幫助整體生產效率提升達 30 %,展示了技術落地後的實質商業價值。華為無線解決方案副總裁趙東在 MWC 上海 2025 的演講中亦指出,豐富的終端類型對物聯技術提出多樣化需求,而 5G 輕量化技術、蜂窩無源物聯與 NB-IoT 的組合,正是實現「全場景物聯」的關鍵路徑。

3GPP 標準入列 產業生態加速成型

A-IoT 方案能真正規模商用,離不開標準化體系的支撐。目前這項技術已正式納入 3GPP 官方標準,產業鏈上下游廠商正同步跟進晶片、標籤及配套設備的研發,完整生態正逐步成型,為各類企業直接複製落地提供標準化路徑。

從更宏觀的角度看,5G-A 技術(即 5.5G)被業界普遍視為 5G 走向 6G 的關鍵過渡階段,其在無源物聯方面的突破尤其受到重視——華為預測,被無源物聯所服務的物聯網市場,可由現有的 100 億連接規模擴展至 1,000 億連接。MWC 上海 2026 現場,華為亦展示了全球 5G-A 用戶已突破 1 億大關的最新數據。

從通訊管道到數碼底座的戰略轉型

對企業管理層而言,A-IoT 方案的意義遠不止於「設備聯網」,更代表一種管理思維的根本轉變。系統帶來的實時庫存更新,能直接降低企業管理開支,並提升資產利用率,為決策層提供真實可靠的數據支撐,而非依賴滯後的周期性報表。

華為明確表示,後續將聯合更多合作夥伴完善配套產品,把無源物聯由工廠與倉庫推廣至更多行業,最終目標是讓室內網絡從單純的通訊線路,進化為能幫助企業直接創造收益的數碼化底座,推動各行各業加快智能化改造步伐。在蜂窩無源物聯產業全要素基本成熟的當下,能否率先完成基礎設施佈局,或將決定企業在下一輪智能製造競賽中的勝負。

隨着 3GPP 標準固化、產業生態持續豐富,A-IoT 技術的大規模商業部署窗口正在加速開啟——企業又將如何把握這一輪以「零電池聯網」重塑供應鏈的歷史機遇?

資料來源:Huawei官方新聞 Developing Telecoms

 

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IT 基建人工智能

Equinix HK6 香港正式開幕:AI-ready 規格 + HPE 與 NVIDIA 合作 AI Discovery Hub

三位嘉賓在Equinix HK6開幕典禮上合照.

Equinix 位於香港的第六個 International Business Exchange(IBX)數據中心 HK6 正式啟用。該項目初始投資 1.24 億美元(約港幣 9.672 億元),首階段提供 1,000 個機櫃,全面落成後可提供 3,550 個機櫃,並配備液體冷卻等基建能力。HK6 將直接連接 Equinix 現有香港園區及港深創新及科技園(HSITP),並透過網絡服務商接通大灣區與全球市場。對企業而言,這反映香港數碼基建正邁向支援 AI、Private AI(私有 AI)及混合多雲的新階段。當 AI 從試驗進入正式營運,真正限制推進速度的往往是數碼基建;企業需要重新規劃數據、算力與網絡連接,以應付高密度運算、數據主權及合規要求。

AI-ready 規格與高密度算力的硬性挑戰

AI 應用進入生產環境後,生成式 AI 與大型數據分析將功率密度與散熱要求推高至傳統架構難以負荷的水平。Equinix 亞太區總裁 Cyrus Adaggra 指出,香港空間有限,要在其中承載高密度的 AI 工作負載,液體冷卻是必備條件。從行業趨勢來看,市場對機櫃功率密度的需求持續提升,由過去常見的 2 至 4 kVA 升至現時的 8 至 15 kVA,當應用如 NVIDIA Vera Rubin 等新一代平台時,單櫃功率需求甚至可達 200 kW 級別。當功率密度進一步提升至傳統空氣冷卻較難有效處理的水平,企業便會更傾向採用液體冷卻。HK6 早於 2021 年規劃時已將高密度運算需求納入設計,顯示企業基建需求已先於 AI 應用全面爆發而轉向。

Equinix 亞太區總裁 Cyrus Adaggra 指出,香港空間有限,要在其中承載高密度的 AI 工作負載,液體冷卻是必備條件

互連生態成大灣區與全球算力節點

數據中心的價值在於其連接的生態系統。Equinix 香港區董事總經理韓祖恩(Joanne Hon)提到,Equinix 成立初衷是建立中立的平台,現已匯聚雲端、網絡及各行業的互連生態。由於 AI 應用需頻繁連接內部數據、跨雲環境及第三方服務,HK6 與荃灣既有園區形成互連網絡,讓企業能降低跨平台協作的阻力與延遲。同時 HK6 將香港的角色延伸至數據與算力層面,透過直接連接 HSITP 及內地網絡服務商,為大灣區研發提供跨境支援。經 Equinix 香港平台和本地國際網絡連接,企業可接達日本、新加坡等亞太市場,有助香港成為全球跨境 AI 協作與雲端交付的其中一個節點。

Equinix 香港區董事總經理韓祖恩提到,Equinix 成立初衷是建立中立的平台,現已匯聚雲端、網絡及各行業的互連生態。

管理分散式工作負載 由概念驗證走向營運

隨着 AI 普及,企業討論焦點正轉向投資回報(ROI)、風險控制及數據安全。金融與醫療等受監管行業發展處理複雜流程的 Agentic AI(代理式 AI),這使得 Private AI 成為熱門議題,因為企業必須掌握數據處理位置及基礎設施的控制權。企業長遠面對的難處,是如何管理分散於私有基建、公有雲、模型、數據平台及合作夥伴之間的 AI 工作負載。

落戶 HK6 的企業可透過 Equinix Fabric 靈活連接分散的基礎設施,而 Fabric Intelligence 則提供 AI 分析,協助企業自動化建立及最佳化網絡連接,確保分散式 AI 工作負載穩定運行。此外 Equinix 亦於 HK6 部署與 HPE 及 NVIDIA 合作的 AI Discovery Hub,提供中立的混合雲及多雲測試環境,讓企業在全面部署前驗證 AI 應用、工作流程效能、兼容性及營運安排,從而降低由概念驗證走向正式營運時的技術、合規及投資風險。

兼顧可持續發展與能源效率的考量

AI 帶來的算力需求,使能源效率及 ESG 成為評估基建的重要指標。Equinix 承諾於 2030 年前在全球零售 IBX 範圍內實現 100% 可再生能源覆蓋,現時在全球的覆蓋率為 96%。在香港,電力供應主要來自 CLP(中華電力);所謂 100% 可再生能源覆蓋,是透過在香港、亞太區或全球購買可再生能源憑證等機制抵銷或匹配用電,而非代表所有實際用電均由香港本地可再生能源直接供應,目前亦未在香港簽署本地電力購買協議(PPA)。企業決策層在早期評估中,需將長期的能源消耗與合規壓力納入總擁有成本(TCO)的計算之中,使基礎設施能以具備能源效益的方式運行。

總結:立足互連生態,佈局 AI 長遠營運

Equinix HK6 的落成顯示 AI 時代數碼基建的演進方向。企業在全面推行 AI 前,應先制定一張「AI 基建地圖」,將基礎設施視為支撐未來業務的長期投資。面對數據主權合規性與網絡時延的挑戰,企業需考慮具備互連性與數據治理能力的營運平台。同時,HK6 顯示香港正由傳統的資本門戶,逐步發展為聯通大灣區與全球的 AI 算力及數據節點。企業能否及早建立兼顧效能、合規與減碳目標的基建底座,並有效管理分散式 AI 工作負載,將是決定其長遠營運效率與商業價值的關鍵。

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IT 基建人工智能

AI CPU 比 GPU 更難封鎖?ARM 總裁哈斯:CPU 如同石油,美國無法精準切割中國

企業男士微笑肖像照,穿著西裝,背景為木紋牆,展現專業與自信形象。.

ARM 行政總裁雷內·哈斯(Rene Haas)於 2026 年 6 月 2 日在台北國際電腦展(Computex)期間,接受路透社專訪時明確表示,美國試圖封鎖具備 AI 能力的 CPU 出口至中國,難度遠超管控 Nvidia GPU,幾乎無法實施。此番言論正值美國商務部剛於 5 月 31 日發佈新指引,重申對中國企業(包括海外子公司)的先進 AI 晶片出口管制,美中科技競爭再度白熱化。

CPU 是「石油」,無法精準切割

哈斯在 Computex 展會上直言,CPU 是所有計算裝置的通用核心組件,滲透至伺服器、PC、流動裝置等多個領域,用途廣泛,根本難以像 GPU 那樣設定具體的效能閾值或記憶體頻寬上限,來甄別哪些屬於「AI 專用」。他以一句話點明困境:「他們(美國政府)將不得不限制所有 CPU。」這與 GPU 的管控邏輯截然不同——Nvidia 的 GPU 因高度集中用於 AI 訓練這一特定場景,當局可依據特定規格劃出紅線,而 CPU 如同「石油」(”CPUs are kind of like oil”),幾乎驅動所有應用場景,一旦全面禁運,波及範圍將超出任何人的想象。

路透社報導指出,哈斯承認美國可以嘗試採取相關措施,但 CPU 是一個遠比 AI 晶片(GPU)更難管控的領域。半導體分析師普遍認同這一判斷,強調 CPU 與 GPU 的本質差異決定了監管技術難題:GPU 可依算力指標(如每秒浮點運算次數 FLOPS)劃定門檻,但 CPU 的「AI 能力」往往來自架構最佳化而非單一可量化指標,任何試圖以效能參數區分「AI CPU」與「普通 CPU」的做法,都面臨龐大的認定灰色地帶。

AI 推理浪潮,重新確立 CPU 核心地位

隨着 AI 產業重心從算力密集的「模型訓練」加速轉向大規模部署的「AI 推理(Inference)」,CPU 的戰略地位正在急速回升。Intel 與 AMD 均因 AI 推理及 Agentic AI 應用的爆炸性需求而出貨量激增;Agentic AI 系統需要持續推理、規劃與行動,而這正是 CPU 擅長的異質工作負載場景。

哈斯在 Computex 主題演講中以「代理式 AI 時代的關鍵基石」為核心命題,強調 ARM 架構已為這一新浪潮做好準備。產業分析師普遍認為,AI 推理需要大量 CPU 協調多種任務,特別是在邊緣運算與混合雲架構中,CPU 扮演不可替代的調度角色。這不僅是 ARM 一家企業的商機,更代表整個 CPU 產業在 AI 基礎設施中重新確立核心地位的歷史性轉折。

ARM AGI CPU:客戶擴張,目標提前達陣

在哈斯發表上述言論的同一時間,ARM 自研 AGI CPU 的市場需求持續發酵。ARM 於 2026 年 3 月宣佈推出首款自研晶片 AGI CPU,Meta 是主要合作夥伴兼首批客戶,Meta 將結合自製 MTIA 加速器,最佳化支援旗下各大應用程式的吉瓦級 AI 基礎設施。目前確認的客戶陣容已涵蓋 Cerebras、Cloudflare、F5、OpenAI、SAP 及 SK Telecom 等龍頭企業。

哈斯在 Computex 場邊接受訪問時更透露,ARM 此前訂下的 150 億美元(約港幣 1,170 億元)年收入目標有望提前達成。他表示:「我希望能更早達成這個目標。需求比我們原先預期更強勁,市場需求非常旺盛。」ARM AGI CPU 在設計上針對 AI 代理推理工作負載最佳化,理論上相比傳統 x86 架構可大幅降低數據中心的每單位算力能耗,為超大規模雲端業者提供新的基礎設施選擇。

美國晶片管制的升級與漏洞

就在哈斯發言的數日前,美國商務部產業安全局(BIS)於 2026 年 5 月 31 日發佈最新指引,重申對中國企業的出口管制不僅適用於中國境內公司,同樣約束在海外營運的中資子公司。此舉直接針對此前被披露的監管漏洞——部分中資企業透過在馬來西亞等地設立子公司,繞過管制購入 Nvidia Blackwell GPU。BIS 明確表示,任何總部位於中國或由中國母公司持股的企業,在獲取受限 AI 晶片前仍須申請美國許可證。

值得關注的是,特朗普政府此前已廢除拜登時代的「AI 擴散規則(AI Diffusion Rule)」,該規則本擬建立全球 AI 晶片出口的統一授權體系,廢除後引發管制空窗疑慮。對此,BIS 此番指引被部分分析師解讀為「亡羊補牢」之舉——重申舊有規則有效性,而非建立新的管制框架,實際執行效果仍有待觀察。

 

資料來源:Reuters Al Jazeera AAStocks(安謀執行長) 快科技

 

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IT 基建人工智能

騰訊雲首屆 Tencent Cloud Day Hong Kong 2026 :3 大 AI 工具全球上線 決解企業 AI 部署難題

Tencent Cloud Day Hong Kong 2026 AI in Action, featuring industry leaders discussing cloud technolog.

騰訊雲於今天 ( 5 月 28 日) 在港舉辦首屆年度峰會「Tencent Cloud Day Hong Kong」,宣布 WorkBuddy、Design Miora 及 TokenHub 共 3 款企業 AI 工具全球上線,並同步公布與中信銀行(國際)及日本潮牌 BAPE Hong Kong 的新合作。今次峰會的騰訊集團高級執行副總裁、雲與智慧產業事業群總裁湯道生,以及騰訊雲高級副總裁、騰訊雲國際負責人楊寶樹,向市場傳遞了一個明確的訊號:騰訊雲在商業環境的應用已非常成熟

湯道生在會上點明了企業面對 AI 的核心問題,指出企業領袖正積極尋求如何在最有效的基礎設施上,部署具備明確業務目標的 AI 智能體。騰訊雲的戰略正是將基礎設施、模型及智能體緊密結合,協助企業將 AI 創新轉化為可見的業務成效。

解構 3 大 AI 工具的商業護城河

AI 工具市場向來不缺概念,缺的是能直接連結真實業務流程的產品。騰訊雲今次推出的 3 款工具,跳脫了單純的算力比拼,直接切入不同層次的企業營運需求。

以 WorkBuddy 為例,這款代理式 AI 工作空間支援多任務並行及多個智能體同步協作,用戶可透過 Discord、Slack 等常用軟件遙距操控,單一指令即可生成完整交付成果。湯道生透露,WorkBuddy 過去數月錄得爆發性增長,顯示人手精簡、需要敏捷跨部門協作的企業,已開始在辦公場景中大規模採用這套模式。

在品牌視覺管理方面,Design Miora 則針對設計團隊的一致性難題提出了最佳化方案。其持久記憶功能令系統能跨企劃記住嚴格的視覺規範,配合自然語言指令,可直接輸出涵蓋圖像、影片、3D 及介面的完整製作包。將製作週期由數週大幅壓縮至數小時,這對需要快速反應的廣告與零售行業而言,具備極直接的商業意義。

技術底層的管控同樣是企業 IT 決策者的難處。隨着 AI 應用加深,企業客戶愈來愈關注 token 消耗的營運成本問題。為此騰訊雲推出針對技術層的 MaaS 平台 TokenHub,以單一 API 閘道接入騰訊混元大模型及主流第三方模型,並集中管理存取權限。湯道生指出,沒有一個方案能適合所有情況,因此除了自家模型,騰訊雲亦積極整合 DeepSeek 及其他主流開源模型,讓企業技術團隊能在效能與成本之間取得最佳平衡,並保持不被單一供應商綁定的靈活性。

實戰演練:從金融合規到全球零售的實際部署

除了新產品發布,2 個本地合作案例更具體展示了 AI 工具在實際行業環境中的應用輪廓。楊寶樹強調,香港企業正加速由 AI 試驗階段邁向真正實際應用。其中,騰訊雲與中信銀行(國際)簽署了為期 3 年的戰略合作,成為其推動「金融科技 2.0」數碼轉型計劃的核心技術夥伴。合作涵蓋天御防欺詐系統、e-KYC 及私有雲平台,並以「深港聯動」為框架推進跨境金融科技部署。在監管環境極度嚴苛的金融業,這類長期技術夥伴協議無疑是極具指標性的參考案例。

另一方面,BAPE Hong Kong 的合作則展示了跨國零售場景的挑戰與解決方案。品牌正聯同零售科技專家建立雲原生零售平台,覆蓋日本、韓國、歐美及大中華地區門店,克服跨國零售商統一全球系統架構的典型難題。決策者需留意:這 2 個案例目前均未披露詐騙攔截率、e-KYC 處理時間或零售庫存準確度等具體數據,這些指標將是後續評估 AI 實際投資回報率(ROI)時應主動追蹤的關鍵。

基礎設施與雙軌算力佈局的戰略擴張

強大的 AI 應用仰賴穩健的雲端基建。騰訊雲去年於沙特阿拉伯開設首個中東可用區後,今年上半年再於大阪及法蘭克福擴點,全球佈局已延伸至 23 個地區共 66 個可用區。擴張步伐在下半年將進一步提速,楊寶樹透露,馬來西亞將於今年第三季連續開放 3 個新可用區,韓國、泰國及印尼的擴建亦已排期,目標於今年內完成,最遲延至明年首季。

這種擴張回應了當地本土企業的需求,同時受惠於中國企業(如美團旗下 Keeta、車企及遊戲公司)海外擴張所帶動的跨境雲服務需求,形成獨特的出海增長邏輯。

針對香港市場的算力現況,楊寶樹坦言本地客戶雖然沒有比別人慢,但以 Scale 來看, AI 算力規模目前仍相對較小,這與 AI 資料中心對能源及基礎設施的嚴苛要求有關。不過,他預期下半年至未來數年,香港的自主算力資源將逐步增加,騰訊雲亦計劃在港增設資料中心及 GPU 伺服器部署。

而在底層晶片策略上,騰訊雲採有務採用國外 NVIDIA、AMD 及 Intel 的晶片也同時加強與中國本土晶片廠商的合作,透過多元供應鏈結構分散地緣風險,確保算力供應的穩定性。

看懂 Token 消耗背後的生產力重塑

楊寶樹進一步分享香港企業形勢:「香港企業正加速由 AI 試驗階段邁向真正落地應用。騰訊雲致力於結合安全可靠的雲端基礎設施與實用的 AI 工具,協助本地企業更有信心地推動現代化升級。」

這份戰略願景,確實已反映在企業的具體營運行為中。對於正在規劃 AI 部署的決策者,楊寶樹再分享了一組極具參考價值的後台觀察數據:從騰訊雲平台觀察,目前香港企業的 Token 用量,以編寫程式(Coding)佔的比重最大,其次約 3 至 4 成用於 AI agent(智能體)任務,而生成影片等媒體製作約佔 1 成。此外,他亦點出「Chatbot 式的 AI」需求正在減退,AI 代理才是企業現在所關注的核心。

他坦言若單論開發人員的總體數量,香港的規模(Scale)確實難以與內地企業動輒數萬名工程師的體量相比;但從 Token 消耗的分佈可以看出,香港企業在「AI 落地」的質量上並未落後。他們正精準地以具備極高 ROI 的「效率工具」為切入點,並逐步擴展至智能體的規模化應用。

結合騰訊雲在香港大學啟動的「AI CAN DO IT」全球黑客松大賽,可以看出,無論是提供即時見效的企業級工具,還是長線投資 AI 人才生態,技術夥伴是否具備將願景轉化為實際生產力的承諾與實力,將是企業在 AI 時代贏得下一個十年的關鍵決策。

 

卡通角色與背包展示於科技展會現場.

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