■人資新聞Google啟用士林新辦公室!海外最大「AI 基礎建設研發中心」為何設在台灣?
【Google啟用士林新辦公室！海外最大「AI基礎建設研發中心」為何設在台灣？】
2025-11-20
撰文李岱君
來源經理人:https://www.managertoday.com.tw/articles/view/71285
GoogleCloud今（20）日宣布在台北市士林區正式啟用AI基礎建設研發中心，這是Google美國總部以外規模最大的一座。
從2006年台北101的商業營運團隊、2013年彰化啟用的全球資料中心、2024年板橋遠東通訊園區第2座消費性硬體產品研發大樓，到今日士林這座專注雲端AI基礎建設的研發中心，不僅標誌著Google深化台灣布局的決心，更凸顯台灣在全球AI競賽中的戰略地位。
圖左至右為美國在台協會處長谷立言、GoogleCloud全球平台基礎建設研發副總裁AamerMahmood、總統賴清德、GoogleCloud政府事務與公共政策副總裁MarcusJadotte、總統府秘書長潘孟安、GoogleCloud產品營運副總裁KevinDane。
↑圖Google.請參考網址！
■AI基礎建設研發中心是什麼？拆解Google增設據點背後考量
多數人提到Google的AI產品時，腦海浮現的往往是Gemini聊天機器人、AI搜尋摘要或YouTube推薦演算法，支撐這些服務的正是AI基礎建設研發中心，它是「大腦」，負責構思、打造並測試下一代運算硬體；而全球各地的資料中心則是將經過驗證的技術大規模部署，以服務數十億用戶。
Google母公司Alphabet執行長桑德爾皮蔡（SundarPichai）在今年5月受訪時，強調的「全棧式」（full-stack）研發能力，正是這座研發中心的戰略意義所在。從最底層的AI晶片設計、中間層的伺服器架構與資料中心建設，到最上層的AI模型開發與雲端服務，Google選擇全部自己掌控。
GoogleCloud平台研發總經理格雷格摩爾（GregMoore）解釋，「這個辦公室的核心區域有超過10座專業實驗室，讓我們的工程與供應鏈團隊，得以在新產品部署到Google世界各地的資料中心和AI基礎建設之前，進行最嚴謹的測試、檢驗與最佳化。」
這些實驗室涵蓋的技術領域廣泛，從資料中心的散熱與能源效率、系統運算性能改善、到TPU（張量處理器，Google為AI伺服器打造的客製化晶片）等伺服器相關運算，甚至包括主機板、機櫃、儲存系統與網路架構。工程師們在這裡進行橫跨軟硬體的完整開發工作，從設計、架構、測試到最終交付，甚至在產品部署後若資料中心遭遇問題，這裡的團隊也會即時提供技術支援。
圖Google士林辦公室的其中一個實驗室，主要用來測試伺服器的電源。
↑圖Google.請參考網址！
▲這座研發中心跟Gemini有關係嗎？
以Google在第四季推出的Gemini3為例，在多模態理解與複雜任務拆解的基準測試中，已具備抗衡甚至超越OpenAI最新模型的能力。然而，訓練與運行這類大型語言模型需要專門設計的晶片、高頻寬網路、儲存系統與散熱技術，市面上現成的元件無法完全滿足需求。
可以理解為，AI基礎建設研發中心正是為了解決這個挑戰，一旦有共同設計的硬體與基礎設施，當Gemini、搜尋引擎、YouTube等服務的運算需求暴增時，背後的物理架構就能夠無縫支撐。
這正是Google在AI時代打的算盤。2025年第三季，母公司Alphabet營收首次突破單季千億美元（1023.5億美元），其中GoogleCloud營收年增34%，達152億美元，成長速度超越市場領導者AWS（亞馬遜雲端運算服務）的18%。
這樣的成長背後，正是因為Google擁有從晶片設計、伺服器架構到資料中心部署的全棧式研發能力，能夠針對AI工作負載進行改良。
■台灣優勢：地理鄰近性與完整生態系
Google技術基礎設施團隊在過去5年已成長3倍，且仍持續招募中。而士林區這座研發中心可容納數百名員工，吸引來自40多個國家和地區的專家來台工作。
不過，Google為何選擇台灣作為美國以外最大的AI基礎建設研發中心？
GoogleCloud全球平台基礎建設研發副總裁阿米爾馬哈茂德（AamerMahmood）表示，「台灣是一個獨特的地方，所有建構Google硬體與軟體所需的關鍵元素，包括設計工程人才、供應鏈專家、世界領先的製造合作夥伴，以及我們位於彰化的資料中心，全部在幾小時車程內。這種地理鄰近性讓我們的團隊能夠縮短專案時程、更快解決複雜問題。」
摩爾指出，這種鄰近性讓團隊的部署周期縮短了40%。台灣的半導體產業聚落、世界級的供應鏈管理能力，讓Google能夠在晶片、系統與主機板等領域快速迭代，大幅縮短從設計到量產的時間。
這個策略選擇也呼應了Google在2025年的整體布局。面對AI基礎設施的激烈競爭，Google將2025年資本支出從910億上調至930億美元，大部分將投入伺服器和數據中心建設，以支持AI訓練需求的快速成長。
資料來源：All-inPodcast、GoogleQ3earnings
核稿編輯：王宥筑
