數據中心面臨淘汰？智慧型手機與小型化運算的崛起潛力

Perplexity執行長Aravind Srinivas近日在一場播客節目中表示，有朝一日，強大的數據中心可能被不起眼的智慧型手機推翻，淪為過時的技術。 在與主持人Prakhar Gupta的對話中，這位AI主管指出，未來人們將使用功能強大且高度個人化的AI工具，這些工具將能直接在裝置內建的硬體上運作。 這與目前普遍依賴將數據傳輸至龐大的數據中心、並仰賴遠端電腦運作的方式截然不同。 蘋果的AI系統Apple Intelligence已在最新產品系列內建的專用晶片上運行部分功能。這家科技巨頭表示，這意味著其AI工具運作速度更快，同時能更妥善保護用戶隱私數據。 微軟的Copilot+筆記型電腦同樣具備裝置端AI處理功能。 但這些產品均屬高價產品。目前大多數裝置仍不具備此項能力，因AI運算所需強大處理能力超出一般設備負荷。 「何時能讓高效能AI在本機設備運作，這仍是長期未知數。」諮詢公司Total Data Centre Solutions總監Jonathan Evans表示。 數據中心產業在需求層面雖未萎縮，但形態是否正在改變？ 傳統數據中心是裝滿強大電腦的巨型建築，除驅動AI外，還承擔影片串流、線上銀行等多項數位任務。 你擁有的每個線上帳號背後，都可能有某處數據中心在運作。大企業擁有自建設施，小型公司則租用空間。 幾年前，我聽聞英國德文郡有一座洗衣機大小的微型數據中心，運轉時產生的熱能還供應公共泳池加溫。 這是我首度見識到非倉庫規模的數據中心，起初對此持高度懷疑。 此後卻陸續聽聞類似案例。2025年11月，一對英國夫婦透露他們正利用花園小屋內的微型數據中心為住宅供暖。 一個月後，我與大學教授共進晚餐時，他提到辦公桌下安裝的GPU（用於驅動AI的強大處理器）正在運轉發熱，順便為辦公室供暖。 與此同時，科技巨擘卻持續在全球斥資數十億美元建造巨型數據中心。英國單獨就有約百座新設施正在興建中。數據中心耗能巨大，環境影響備受關注。 輝達執行長黃仁勳稱數據中心為「AI工廠」，支持者認為這是推動快速進化的AI技術所必需。 過去AI產業堅持存在一種指數級「擴展法則」：投入越多運算資源，AI表現越佳——雖然此趨勢似乎已趨緩。 但科技界越來越多聲音質疑，為何所有運算必須集中於遙遠的巨型數據中心？ Evans認為，「在人口密集區附近設置小型邊緣數據中心」能降低延遲並提升反應速度。 「小型化將是新趨勢。」DeepGreen創辦人Mark Bjornsgaard表示。該公司打造了泳池供能的數據中心。 他主張每個公共建築都應設置小型數據中心，必要時串聯成網，並以廢熱供應暖氣。 「倫敦不過是尚未落成的巨型數據中心。」他說。 企業組織OpenUK負責人Amanda Brock持相同觀點：「數據中心神話終將破滅。」雖未預言時間點，但她主張將閒置建築與停業商店轉型為微型設施。 有些業者目光投向城市之外：太空。 Ramon Space執行長Avi Shabtai表示：「太空提供獨特機會重構數據架構，軌道上的小型可擴充數據中心能提升效率、性能與彈性。」 回到地面，Brock認同Srinivas的看法，預期數據中心數量將減少，運算將轉移至手持裝置、機上盒或家用路由器。 若AI工具本身也趨向小型化，此趨勢將更具可能性。 大語言模型（依大量數據訓練而成的強大AI）雖引發熱潮，卻也因過度泛用而頻傳錯誤。 正如AI倫理運動者Ed Newton Rex所言：專門偵測癌症的AI工具，無需具備以泰勒絲風格寫歌的能力。 企業逐漸傾向採用客製化企業AI系統：成本雖高，但使用專屬數據訓練，不會將資料用於其他產品，且專注於公司特定任務。 此類小型專用工具通常更精準、所需運算資源較少，且更可能完整儲存於企業內部。 Hugging Face的AI與氣候負責人Sasha Luccioni博士表示：「已有多人反映通用型AI工具效益不彰。大型模型消耗巨量資源的時代正在轉變，小型化、本地化、客製化的模型更符合商業需求。」 不過，大量小型數據中心是否將引發國安隱憂？ 薩里大學電腦安全專家Alan Woodward教授指出：「小型目標遭駭時的衝擊較小。大型中心可能成為單點故障，如同近期亞馬遜AWS大規模當機所示。」 Luccioni補充，轉向小型化也有環境效益：「數據中心耗用資源日漸龐大，不隨時啟用這些設施才符合常理。」