模組化部署搭配液冷技術，加速生成式 AI 應用落地
專注於資料中心建置與企業 IT 服務的ByteBridge，可提供打造 AI 資料中心的一站式解決方案，涵蓋液冷架構、模組化部署及全球維運服務等，協助企業加速建構 AI 算力基礎設施，推動生成式 AI 應用落地。
隨著 AI 應用範疇日益廣泛，在以「AI Together」為主題的 COMPUTEX 2026 大會中，GMI Cloud 携手合作夥伴展出硬體、軟體與雲端基礎建設等全方位方案，涵蓋 AI 基礎架構、代理式 AI（Agentic AI）與推論應用等，助企業建構具擴充彈性的 AI 運算環境，加速 AI 從模型開發邁向實際商業應用與產業落地。
看準全球興起建構 AI 資料中心的浪潮，專注於協助企業建置資料中心、AI 運算環境、網路架構與企業 IT 系統的ByteBridge（台灣佰橋），亦於活動現場聯合 Siemon 展示一站式 AI 資料中心解決方案。其中，ByteBridge 提供從規劃設計、部署建置到全球維運的一站式服務能力；Siemon 則提供高效能結構化佈線解決方案。雙方攜手強化 AI 資料中心關鍵基礎設施之整體效能與可靠性，讓企業得以最短時程、最合理成本，快速完成 AI 中心建置專案，推動生成式 AI 應用全面導入產業現場。
台灣佰橋業務經理林康平表示：ByteBridge 的核心服務涵蓋三大領域：其一是資料中心之設計規劃、交付建置與全生命週期維運；其二是企業 IT 解決方案，包含辦公室自動化、實體安全、視訊會議及資訊設備整合；其三是全球物流管理與全球人力派遣等專業服務。我們期望透過與 GMI Cloud 的合作，完整展現公司在 AI 資料中心基礎建設領域的實力，除支援 GMI Cloud 全球市場佈局外，亦能為各地企業提供 AI 資料中心之建置與維運服務。
AI 時代來臨，資料中心建設邏輯全面翻轉
生成式 AI 與大型語言模型（LLM）的快速發展，正徹底重塑 AI 資料中心的設計思維；而資料中心的建置速度，更已直接關乎企業整體競爭力。傳統 IT 機房主要針對 ERP、資料庫與虛擬化系統等應用設計，單一機櫃耗電量約為 3 至 5 kW；然而 AI 伺服器採用高階 GPU 晶片，單機櫃耗電量已普遍突破 100 kW，甚至朝 200 kW 等級邁進——相當於 3 至 5 座傳統 IT 資料中心的總用電量。
林康平指出，綜觀建置 AI 資料中心的最大挑戰，在於電力供應與冷卻系統必須穩定支撐龐大算力持續運作。因此，從配電架構、匯流排槽（busway）導入，到冷卻塔、CDU（Cooling Distribution Unit，冷卻分配單元）及液冷管路規劃等各環節，皆需重新審視並全面優化整體基礎設施設計。目前，ByteBridge 已與多家國際液冷設備供應商建立合作關係，可提供涵蓋規劃、整合與驗證的完整液冷解決方案，協助企業建置符合新一代 AI 運算需求的資料中心環境。
此外，考量傳統資料中心從規劃、取得電力許可、土建施工到正式啟用，往往需耗時數年，早已無法滿足企業對 AI 算力的迫切需求。目前，ByteBridge 可提供專為 AI 資料中心設計的模組化（Modular）與預製化（Prefabricated）方案：先於工廠內完成配電系統、冷卻設備等關鍵模組之組裝與功能測試，再運送至現場進行快速整合部署，大幅縮短工期並降低工程風險。
隨著 AI 應用場景持續擴展，資料中心已從傳統 IT 基礎設施，升級為企業發展 AI 核心競爭力的戰略性資產。ByteBridge 將持續強化 AI 資料中心之設計、部署與維運能力，並結合全球服務網絡與夥伴生態資源，協助企業更迅速取得可靠、高效、可擴充的 AI 算力，掌握新一波 AI 產業發展契機。
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