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，協助企業加速打造AI算力基礎設施，推動生成式AI應用落地。
隨著AI應用範圍日益廣泛，在以「AI Together」為主題的 COMPUTEX 2026 大會中，GMI Cloud 攜手合作夥伴展出硬體、軟體與雲端基礎建設等方案，涵蓋AI 基礎架構、代理式 AI 與推論應用等等，助企業建構可擴充的 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。
看準全球吹起打造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），也在活動現場中聯合 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，共同強化AI資料中心關鍵基礎設施的整體效能與可靠性，讓企業能以最短時間、最合理價格，快速完成AI中心建置專案，推動生成式 AI 應用全面走向產業現場。
台灣佰橋業務經理林康平說，ByteBridge主要服務內容涵蓋三大領域，首先是資料中心的設計規劃、交付與維運，其次是企業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，最後是全球物流管理與全球人力派遣等專業服務。我們希望透過與GMI Cloud的合作，展示公司在AI資料中心基礎建設領域的完整能量，除協助GMI Cloud佈局全球市場之外，也能為各地企業等提供建置與維運AI資料中心的服務。
AI時代來臨 資料中心建設邏輯全面翻轉
生成式AI與大型語言模型快速發展，正徹底改變AI資料中心的設計邏輯，且資料中心的建設速度亦與整體競爭力息息相關。傳統IT機房主要是針對ERP、資料庫與虛擬化系統等設計，單一機櫃耗電量約在3至5kW，然AI伺服器因採用高階GPU晶片，因此單櫃耗電量可能已經超過100kW以上，甚至朝200KW等級邁進，約是3~5座傳統IT資料的整體用電量。
林康平說指出，綜觀建置AI資料中心的最大挑戰，在於電力與冷卻系統等需能穩定支撐龐大算力運作，所以從配電架構、匯流排槽導入，到冷卻塔、CDU（Cooling Distribution Unit）及液冷管路規劃等等，都需要重新思考整體基礎設施設計。目前ByteBridge已與多家國際液冷設備供應商合作，能提供涵完整液冷規劃服務，協助企業建置符合AI運算需求的新世代資料中心環境。
此外，考量到傳統資料中心從規劃、取得電力到正式啟用，往往需要數年時間，早已不符合企業對AI算力的急迫需求。目前，ByteBridge可提供AI資料中心所需的模組化與預製化方案，先預先在工廠完成配電系統、冷卻設備等模組的組裝與測試，到現場之後即可快速部署，可大幅降低施工時間與工程風險。
隨著AI應用場景持續擴大，資料中心已從傳統IT基礎設施升級為企業發展AI競爭力的核心戰略資產。ByteBridge將持續強化AI資料中心設計、部署與維運能量，並結合全球服務網絡與合作夥伴資源，協助企業更快速取得AI算力，掌握新一波AI產業發展契機。
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