智慧手機崛起，資料中心何去何從？AI運算未來趨勢解析
Honey, I shrunk the data centres: Is small the new big?
作者: Zoe Kleinman | 時間: Wed, 14 Jan 2026 00:07:50 GMT | 來源: BBC
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Perplexity執行長Aravind Srinivas近日在一檔播客中表示，未來某一天，平凡的智慧手機可能讓強大的資料中心走入歷史。
在與主持人Prakhar Gupta對談時，這位AI主管指出，民眾最終將使用強大且個人化的AI工具，這些工具將直接在現有裝置的硬體上運作，無需像現今一般，依賴資料中心進行大量資料傳輸與遠端運算。
蘋果的AI系統Apple Intelligence已在其最新產品的專用晶片上運行部分功能。這家科技巨頭表示，此設計不僅讓AI工具運作更快，還能更妥善保障用戶隱私。
微軟的Copilot+筆記型電腦也具備裝置端AI處理能力。
但這些產品均屬高價位裝置，目前多數設備尚不具備此類功能。AI運算所需的強大處理能力，仍超出一般設備負荷。
「何時能讓高效能AI順利在本地裝置運作，仍需長期觀察，」諮詢公司Total Data Centre Solutions總監Jonathan Evans表示。
儘管資料中心產業需求未減，其規模是否正悄然改變？
傳統資料中心為巨型建築，內部充滿高效能電腦，不僅驅動AI運算，還負責影音串流、線上銀行等多項數位任務。
全球各地的線上服務，背後幾乎都有資料中心支援。大型企業自行營運，小型企業則租用空間。
數年前，我聽說英國德文郡有座洗衣機大小的微型資料中心，不僅提供運算力，更利用排放的廢熱供應公共泳池暖氣。
這是我首度接觸非倉庫規模的資料中心，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，他們利用花園小屋內的微型資料中心為住宅供暖。
一個月後，我與一位大學教授共進晚餐時，他指出自己桌下的GPU（驅動AI的高效能運算晶片）正運轉並為辦公室供暖。
與此同時，科技公司仍在全球斥資數十億美元興建巨型資料中心，光英國就有約100座新建計畫。這些設施耗能巨大，環境影響亦引發擔憂。
輝達執行長黃仁勳稱資料中心為「AI工廠」，支持者認為這是推動AI技術快速發展的必要基礎。
過去AI產業堅稱存在指數級「擴展法則」——投入愈多運算資源，AI表現愈佳，但此趨勢似已趨緩。
然而，愈來愈多科技界人士質疑：為何所有運算必須集中於遠端巨型資料中心？
Evans指出，「鄰近都會區的微型邊緣資料中心」可縮短延遲時間，提升反應速度。
「小即是新大勢，」DeepGreen創辦人Mark Bjornsgaard表示。這家企業打造了泳池供暖資料中心。
他主張每棟公共建築都應設置小型資料中心，必要時相互串聯，並以廢熱供應暖氣。
「倫敦就是一座尚未建成的巨型資料中心，」他補充道。
商業組織OpenUK負責人Amanda Brock持相同看法：「資料中心神話終將破滅，但無法預測時程。」她建議將閒置建築與關閉商店改造成小型資料中心。
有企業的目光甚至投向更遙遠處：太空。
Ramon Space執行長Avi Shabtai表示：「太空提供重塑資料架構的獨特機會，軌道上的小型可擴充資料中心能實現高效能、靈活性與速度。」
回到地面，Brock贊同Srinivas的觀點，認為未來將需要更少資料中心，運算將轉移至手持裝置、機上盒或家用路由器。
此趨勢若配合AI工具本身的輕量化，可能性將更高。
大型語言模型——訓練於海量資料的強大AI系統，雖造就現有聊天機器人，卻常因過於寬泛的應用範圍而出錯。
正如AI倫理倡議者Ed Newton Rex所述：「專門偵測癌症的AI，無需兼具泰勒絲風格的作詞能力。」
企業逐漸認同此觀點，轉向訂製化企業AI工具：雖然成本較高，但僅使用自身數據訓練，專注於特定任務，準確度更高且運算需求較低，更易於本地儲存。
「已有多人表示通用型AI工具並未帶來實質效益，」機器學習公司Hugging Face的AI與氣候負責人Sasha Luccioni博士表示。
「我們正見證轉型：從耗費大量資源的大型模型，轉向更專精、本地化運作的訂製化小型模型。」
然而，大量小型資料中心會否引發國家安全疑慮？
薩里大學資安專家Alan Woodward教授表示：「小型目標一旦遭受攻擊，影響範圍相對有限。反觀大型中心曾因AWS服務中斷事件，凸顯單一故障點風險。」
Luccioni亦指出，分散式架構具環保優勢：「資料中心消耗資源愈來愈多，避免全天候使用更為合理。」