Google Cloud 今（20）日宣布在台北市士林區正式啟用 AI 基礎建設研發中心，這是 Google 美國總部以外規模最大的一座。

從 2006 年台北 101 的商業營運團隊、2013 年彰化啟用的全球資料中心、2024 年板橋遠東通訊園區 第 2 座消費性硬體產品研發大樓，到今日士林這座專注雲端 AI 基礎建設的研發中心，不僅標誌著 Google 深化台灣布局的決心，更凸顯台灣在全球 AI 競賽中的戰略地位。

AI 基礎建設研發中心是什麼？拆解 Google 增設據點背後考量

多數人提到 Google 的 AI 產品時，腦海浮現的往往是 Gemini 聊天機器人、AI 搜尋摘要或 YouTube 推薦演算法，支撐這些服務的正是 AI 基礎建設研發中心，它是「大腦」，負責構思、打造並測試下一代運算硬體；而全球各地的資料中心則是將經過驗證的技術大規模部署，以服務數十億用戶。

Google 母公司 Alphabet 執行長桑德爾．皮蔡（Sundar Pichai）在今年 5 月受訪時，強調的「全棧式」（full-stack）研發能力，正是這座研發中心的戰略意義所在。從最底層的 AI 晶片設計、中間層的伺服器架構與資料中心建設，到最上層的 AI 模型開發與雲端服務，Google 選擇全部自己掌控。

Google Cloud 平台研發總經理格雷格．摩爾（Greg Moore）解釋，「這個辦公室的核心區域有超過 10 座專業實驗室，讓我們的工程與供應鏈團隊，得以在新產品部署到 Google 世界各地的資料中心和 AI 基礎建設之前，進行最嚴謹的測試、檢驗與最佳化。」

這些實驗室涵蓋的技術領域廣泛，從資料中心的散熱與能源效率、系統運算性能改善、到 TPU（張量處理器，Google 為 AI 伺服器打造的客製化晶片）等伺服器相關運算，甚至包括主機板、機櫃、儲存系統與網路架構。工程師們在這裡進行橫跨軟硬體的完整開發工作，從設計、架構、測試到最終交付，甚至在產品部署後若資料中心遭遇問題，這裡的團隊也會即時提供技術支援。

這座研發中心跟 Gemini 有關係嗎？

以 Google 在第四季推出的 Gemini 3 為例，在多模態理解與複雜任務拆解的基準測試中，已具備抗衡甚至超越 OpenAI 最新模型的能力。然而，訓練與運行這類大型語言模型需要專門設計的晶片、高頻寬網路、儲存系統與散熱技術，市面上現成的元件無法完全滿足需求。

可以理解為，AI 基礎建設研發中心正是為了解決這個挑戰，一旦有共同設計的硬體與基礎設施，當 Gemini、搜尋引擎、YouTube 等服務的運算需求暴增時，背後的物理架構就能夠無縫支撐。

這正是 Google 在 AI 時代打的算盤。2025 年第三季，母公司 Alphabet 營收首次突破單季千億美元（1023.5 億美元），其中 Google Cloud 營收年增 34%，達 152 億美元，成長速度超越市場領導者 AWS（亞馬遜雲端運算服務）的 18%。

這樣的成長背後，正是因為 Google 擁有從晶片設計、伺服器架構到資料中心部署的全棧式研發能力，能夠針對 AI 工作負載進行改良。

台灣優勢：地理鄰近性與完整生態系

Google 技術基礎設施團隊在過去 5 年已成長 3 倍，且仍持續招募中。而士林區這座研發中心可容納數百名員工，吸引來自 40 多個國家和地區的專家來台工作。

不過，Google 為何選擇台灣作為美國以外最大的 AI 基礎建設研發中心？

Google Cloud 全球平台基礎建設研發副總裁阿米爾．馬哈茂德（Aamer Mahmood）表示，「台灣是一個獨特的地方，所有建構 Google 硬體與軟體所需的關鍵元素，包括設計工程人才、供應鏈專家、世界領先的製造合作夥伴，以及我們位於彰化的資料中心，全部在幾小時車程內。這種地理鄰近性讓我們的團隊能夠縮短專案時程、更快解決複雜問題。」

摩爾指出，這種鄰近性讓團隊的部署周期縮短了 40%。台灣的半導體產業聚落、世界級的供應鏈管理能力，讓 Google 能夠在晶片、系統與主機板等領域快速迭代，大幅縮短從設計到量產的時間。

這個策略選擇也呼應了 Google 在 2025 年的整體布局。面對 AI 基礎設施的激烈競爭，Google 將 2025 年資本支出從 910 億上調至 930 億美元，大部分將投入伺服器和數據中心建設，以支持 AI 訓練需求的快速成長。

資料來源：All-in Podcast、Google Q3 earnings
核稿編輯：王宥筑