沒電影響 AI 算力擴張？中華電信用全光網路打通全台機房，讓 300 公里外的影像傳輸僅需 2.7 秒
2026 AI TAIWAN 未來商務展，於 6 月 24 日（三）至 26 日（五）台北圓山花博爭艷館正式揭幕，今年以「All in AI」為主題，宣告 AI 已成為百工百業關乎生存的結構性資源。展會集結海內外逾 200 家解決方案團隊參與，並規劃 50 場次內容活動，展現台灣最大 B2B AI 實戰生態系。《未來商務》直擊現場，帶來第一手觀察。
台灣北部桃園（含）以北，台電已暫停新增大型 AI 資料中心（ADC）用電申請；與此同時，企業 AI 算力需求卻持續攀升，一場電力與算力的結構性矛盾正在逼近。中華電信研究院副院長王景弘在 2026 AI TAIWAN 未來商務展的國際趨勢高峰論壇上，點出核心問題：「有需求，但是有電力的限制，我們怎麼解決它？」並說明，電信運營商在 AI 整體價值鏈中的定位，正是協助企業跨越這道電力與算力的雙重門檻。
集中式資料中心難以為繼
王景弘指出，過去幾年業界聚焦於大語言模型的參數規模競賽，但隨著 AI 進入企業應用階段，架構問題的優先序已超越模型本身。王景弘援引 Gartner《2026 年技術成熟度曲線》報告指出，AI 發展重心正從模型競賽轉向基礎設施競賽，主權 AI、分散式混合基礎設施與 AI 網路架構均已進入期望高峰，代表企業對資料自主可控、多地分散部署與高頻寬低延遲算力網路的需求正快速成形。這意味著企業需要的不再只是高算力的集中節點，而是能夠貼近應用端、彈性調度的分散部署能力。
以北部用電受限為例說明，當企業無法在既有地點擴建算力，又不能為此搬遷，就必須透過網路架構突破地理限制。集中式 ADC 的另一隱患是韌性，單點斷電或設備障礙，將導致整體服務中斷，這對即時性 AI 應用而言是不可承受的風險。
全光網路串接分散節點，建立虛擬大型 ADC
中華電信提出的解法，是以遍布全台的機房節點為基礎，透過全光網路（IOWN）將分散的小型 ADC 串接為一個虛擬的大型運算資源池，並搭配自研的 RDMA（遠端直接記憶體存取）加速器，解決長距離傳輸中 CPU 成為瓶頸的問題。王景弘說明，傳統 RDMA 技術主要用於短距離伺服器間資料搬移，中華電信將其延伸至廣域網路場景，使跨機房的 AI 推論延遲趨近於同機房水準。
系統層面，分散式 ADC 架構設有統一的算力雲管平台，整合算力、儲存與網路資源的跨 DC 動態調度，具備算力資源池化、跨區備援、多租戶隔離、RDMA 跨雲傳輸加速，以及資源用量即時可視化等六大功能。王景弘特別點出成本可視性對老闆的重要性：「現在三大公雲從帳號計價改為 token 計價，估算下來成本大概會增加三倍。」算力雲管平台可依實際用量計費，讓各部門的 AI 支出做到可控、可追溯。
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高雄智慧城市與台南跨國串接，兩案例驗證可行性
王景弘以兩個已落地案例說明分散式架構的實際效益。其一為高雄市燈塔計畫：整合全市各局處攝影機，透過視覺語言模型（VLM）進行 24 小時自動辨識，涵蓋智慧交通、港務、城市安全與工業應用共 108 項場景。算力來源分布於高雄與台南永康兩座機房，資料主權依法留存高雄境內，透過全光通訊實現跨點即時推論。
其二為國科會大南方新矽谷計畫，中華電信與日本電信電話（NTT）合作，以 IOWN 跨越 3,000 公里串接台日兩地機房，驗證自駕車遠端接管、醫療影像跨域傳輸等應用。另有實測數據顯示，醫療影像從台南傳輸至北部（約 300 公里），透過 IOWN 僅需 2.7 秒；同等條件下走傳統網路需耗費約 1.25 小時。
算力跟著電力走，下一步是全台節點布局
王景弘透露，中華電信目前正依照產業特性，盤點全台機房節點的適合部署位置，規劃核心、區域、邊緣三層 ADC 架構，以對應不同算力規模與延遲需求。資安方面，他強調「零信任架構」以確保跨節點資料流不外洩，涵蓋資料儲存、傳輸、運算三個階段的全程保護。他也預警企業須提前因應量子運算威脅：「雖然 2030 年量子電腦才會出來，但現在已經有人開始蒐集你所有的 log，等到量子電腦出來就立即破解。」中華電信目前正研發對應的加密防護機制，讓企業在 AI 部署擴張的同時，不必以資料安全換取算力彈性。
在王景弘看來，下一波 AI 競爭的勝負手，已從模型能力移轉至能源、網路與算力的協同效率。分散式 ADC 結合 AI Grid（AI 算力池化）智慧調度，讓算力不再受制於單點電力，而是能隨需求動態配置；電信業者，則因同時掌握網路、能源接取與算力節點，正站上這場競爭的關鍵樞紐位置。
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