AI 算力進入部署期：COMPUTEX 2026 看技嘉、英業達、緯穎如何打造可商業化的 AI 基礎設施？
隨著 AI 技術發展從模型訓練邁向大規模商業應用，企業面臨的挑戰已逐漸轉移至「如何讓 AI 基礎建設（Infrastructure）快速且穩定地落地」。在 COMPUTEX 2026 展會上，技嘉、英業達與緯穎的展示，剛好對應 AI 基礎建設落地的三個難題：資料中心如何縮短建置時間、系統廠如何從單機伺服器走向整機櫃整合，以及當算力集群持續放大，光互連如何成為突破頻寬與功耗瓶頸的新選項。
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技嘉把 AI 資料中心貨櫃化，讓部署週期從 7 年壓到 2 年
要讓 AI 順利落地，首要問題之一是實體基礎建設的建置效率。技嘉今年以「Future Landing」為展區主題，對應企業在建置 AI 算力時面臨的時程壓力。技嘉表示，AI 部署的速度已經成為 AI 發展的關鍵競爭力，產業及市場真正需要的 AI 基礎建設，不僅取決於硬體效能及運作效率，更在於是否能快速建置、交付，並在落地後可即插即用投入運作。
因此，面對當前 AI 資料中心建置週期長、導入門檻高等挑戰，技嘉展出 GADU（GIGABYTE Accelerated Deployment Unit）模組化貨櫃資料中心，將水、電、網路、散熱與運算設備預先整合於貨櫃中。技嘉表示，若場地、電力與網路條件已具備，企業可藉此減少從零規劃機房的時間成本，將過往可能長達 5 到 7 年的部署週期，縮短至約 1 到 2 年。
除了硬體就緒，軟硬整合更是長期維運關鍵。在實體建置前，企業可運用 NVIDIA Omniverse 平台進行數位孿生模擬，預先完成電力與散熱的最佳化配置。在建置完成後，技嘉自研的 GPM（GIGABYTE POD Manager）管理平台將發揮雙重作用：不僅能即時監控溫濕度等環境指標，還能將龐大的算力動態切割、精準分配給不同的 AI 專案與客戶，提高資源使用效率。
從整機櫃到邊緣 AI，英業達把 AI Factory 延伸進製造現場
如何針對不同產業需求提供彈性架構，並將 AI 價值延伸至第一線廠房，成為今年英業達的展示核心。在硬體佈局上，英業達除了展出搭載 AMD、Intel 及 NVIDIA 解決方案的多元 AI 伺服器，更強調整機櫃（Rack-level）的高度客製化設計能力，能依據專案需求提供涵蓋 CPU、交換器（Switch）與電源的完整配置。
這樣的布局也延伸到 AI 應用展示區。英業達這次展出 Thermal Agent，讓工程師能以自然語言生成熱流模擬方案，預測熱點分布與氣流路徑，降低伺服器散熱設計反覆試錯的成本。在製造場域，iTwin 雙臂協作機器手臂與 iUGV 巡檢機器狗，則凸顯 AI 落地產線後，低延遲邊緣運算、即時決策與工安防護的重要性。搭配具備功能安全島機制的 Atlas 邊緣 AI 伺服器，以及自研 Observation Agent 視覺模型，英業達試圖將 AI 基礎設施從雲端算力，推進到產線檢測、自主導航與人機協作等實體應用。
緯穎聯手生態系夥伴，推動 CPO 走向商用落地
隨著 AI 應用規模不斷擴大，算力集群對頻寬與電力密度的需求急遽攀升，傳統銅纜逐漸逼近物理極限，成為算力擴充的巨大瓶頸。這也代表，當 AI 集群規模持續擴大，資料在晶片、交換器與機櫃之間移動的成本，正在成為和晶片算力同樣重要的基礎設施瓶頸。
瞄準這項痛點，緯穎今年聚焦「光電融合」，聯手生態系夥伴展示共同封裝光學（CPO）光互連技術，將光學 I/O 與 AI ASIC 整合，以降低系統功耗與訊號損耗。為了加速 CPO 的商業導入，緯穎則透過與生態系夥伴的深度合作，加速技術整合。在架構整合上，緯穎與 Ayar Labs 合作，將領先的光學引擎與 ELSFP 專用液冷光源模組整合至機櫃中，確保雷射輸出的持續穩定性。同時，緯穎在晶片設計初期便與創意電子（GUC）介接，提前考量光學 I/O、電源供應與散熱設計，大幅降低系統整合複雜度。
當企業 AI 從模型試用走向大規模部署，競爭焦點也從單一算力規格，轉向建置速度、系統整合、能源與散熱效率，以及算力能否真正進入產業現場。從技嘉、英業達到緯穎今年在 COMPUTEX 的展示可以看出，台灣系統廠的角色正在升級：不只是單純的 AI 伺服器供應商，而是開始參與定義 AI Factory 如何被建置、維運，並轉化為可商業化的基礎設施。
（圖片來源：科技報橘）