台灣資料中心數量將由2增至4座、服務項目擴大至200多項
針對媒體問到全球與台灣算力需求現況與擴充規劃， 台灣微軟總經理卞志祥表示，我們看到的是需求大於供給這件事情是確定的，算力不只是GPU或CPU數量的提升，還涉及電力、空間、資料中心的整體規劃與配置。微軟透過優化現有資料中心設計及增加新據點來滿足擴增需求。
針對2030年前將算力從12 Gigawatt提升到38 Gigawatt的目標，卞志祥表示，「簡單講，大方向是Yes，我們正在做大幅度擴張，台灣資料中心從原本的2個即將擴增到4個，服務項目也從70幾項擴大到兩百多項。」
卞志祥指出，台灣在全球資訊硬體供應鏈中扮演關鍵角色，涵蓋GPU、AI伺服器、儲存與網路設備。他強調，「未來的算力需求與台灣供應鏈的利益是非常非常確定的事情。」換言之，台灣不僅是全球算力供應重要環節，該趨勢短期內不會改變。
資料中心擴建挑戰與客戶優先排序
針對台灣土地、電力及水資源有限問題，卞志祥坦言，「資料中心的建置與擴容不是短期項目，是跨年規劃，電力、土地、服務量能等都是持續進行中的課題。」 台灣微軟依照客戶需求優先排序，優先滿足「非台灣資料中心不可」的客戶要求，特別是涉及資料主權與高度管制的產業，包括政府、醫療、金融與電信等。
他說，「我們非常非常多的客戶是高管制及資料主權相關產業，在算力中心內的需求都會被滿足。」
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目前最大資料使用量來自高科技與半導體產業
卞志祥分析，目前最大資料使用量來自高科技與半導體產業，其短期需求因為算力短缺與伺服器價格攀升而持續增長，需依賴資料中心快速完成驗證與運算。中長期則是政府、金融及醫療產業的需求，他說，「政府專案直接建在Azure資料中心，符合國家安全韌性要求。金融業部分重要資料及周邊資料存放於資料中心。醫療產業資料交換與AI試點也仰賴強大資料中心支援。」 尤其醫療方面，在衛福部政策推動下，智慧醫療生根計劃需以資料中心做為跨醫院及產業的資料交換平台。
曝台灣資料中心規模達4座與區域地位
對於四個資料中心位置，卞志祥表示無法公開具體地點，因為資料中心屬於國家關鍵基礎設施。他說，「設計考量包括國家安全法規、地震帶分布、區域負載平衡及客戶需求，且全台灣光纖傳輸距離約3毫秒以內，也依客戶情況選擇放置地點。」
至於台灣資料中心在亞太區的排名，卞志祥說，「台灣是hero site，也就是一個完整的3+0配置資料中心。它由多個資料中心模組組成，並與亞太其他微軟資料中心透過網路串聯，提供完整且高韌性的服務。」
AI Token資本與ROI評估困境與微軟策略
面對目前企業在AI Token消耗與效益評估的挑戰，卞志祥說明，「Token的消耗和成本都有較大波動性，且模型運行中涉及大量試錯與驗證，企業難以完全控制流程。價格更是每日浮動。」他指出，微軟推動FinOps理念，幫助企業有效掌握運營成本並評估效益。對於AI Token的效益，卞志祥提出微軟架構的核心想法，「我們希望Human Capital與Token Capital能留存於企業內部，產生獨特智識，而非只是完成即時任務。智慧必須留在企業本體，包括人在內的業務流程與資料。」
他解釋微軟的Harness架構，「模型放在外部，企業資料及流程在內部，透過智能路由器呼叫並驗證模型結果，加入人的判斷，形成內部迴圈，累積企業智慧。」此架構已經投入實作，許多頂尖企業已經開始以此模式導入。卞志祥也提到ROI的量化非常複雜，涵蓋短期、中期及長期，由於AI已進入流程重塑與創新階段，不能單以節省時間或人工來衡量成效。
尊重合作夥伴對AI研發節奏、曝自研晶片ASIC明年大規模量產
對於Anthropic與OpenAI近期釋出放慢AI研發步調的新聞，對此，陳婉瑜表示尊重這些合作夥伴的決策，並強調，「AI是輔助人類的工具，須在可控狀況發展。」 她介紹微軟已發布「人本AI」準則，作為模型開發指引，微軟擁有超過11,000個模型，OpenAI與Anthropic只是其中部分，微軟強調「資安可控、紅隊測試完整」，讓企業能安心在微軟環境安全使用這些模型。
至於對於自研晶片ASIC的進度，陳婉瑜未提供具體數字，但透露大規模量產時間預期為明年，表明正在穩步推進製造計劃。
