生成式AI帶動算力需求快速成長，AI資料中心對供電、散熱與建置速度的要求同步提高。大同今（30）日發表AI基礎建設解決方案「TTG AIDC CUBE」，整合供電、冷卻、能源管理、智慧監控及算力系統，主打模組化、標準化與快速部署，目標將AI資料中心從基礎建設到算力上線的時程壓縮至180天。記者黃仁杰／台北報導

生成式AI帶動算力需求快速成長，AI資料中心對供電、散熱與建置速度的要求同步提高。大同今（30）日發表AI基礎建設解決方案「TTG AIDC CUBE」，整合供電、冷卻、能源管理、智慧監控及算力系統，主打模組化、標準化與快速部署，目標將AI資料中心從基礎建設到算力上線的時程壓縮至180天。

[caption id="attachment_321854" align="aligncenter" width="2560"] 大同董事長張榮華率領團隊，邀集產官學界貴賓共同見證大同布局AI時代的重要成果。（圖／大同提供）[/caption]

大同表示，TTG AIDC CUBE採取模組化架構，可依不同場域及算力需求配置，將供電、冷卻、能源管理、監控與機櫃系統整合於同一套架構中，並透過預製與標準化設計降低現場施工複雜度。

相較傳統資料中心從規劃、設計到建置往往需要較長時間，大同此次將「180天算力落地」列為主要目標，希望縮短AI資料中心導入週期，同時保留後續擴充空間。

從重電延伸到AI資料中心

大同董事長張榮華表示，大同近年所稱的「回到本業」，並非回到過去的產品線，而是重新整合既有的電力、機電與系統能力。公司現階段希望從設備製造商轉向AI基礎建設整合商，業務模式也由供應單一設備，進一步延伸至完整系統方案。

隨著AI伺服器單櫃功率密度持續提高，資料中心的競爭焦點已不只集中在GPU或伺服器本身，包括高壓供電、配電、備援系統、液冷與能源管理，也逐漸成為AI算力能否穩定部署的重要環節。

大同過去主要業務涵蓋重電、配電與機電工程，此次則進一步將能源管理、冷卻及系統整合能力導入AI資料中心市場，試圖從既有的電力基礎建設業務切入算力基礎建設。

張榮華表示，大同未來希望將TTG AIDC CUBE推向海外市場，以可複製、模組化的方式因應不同地區資料中心建置需求。

AI資料中心商機升溫 電力與散熱成新戰場

此次發表會也邀集NVIDIA、AMD、英特爾、戴爾、聯想、思科，以及東芝、西門子能源、富士電機等科技與能源業者代表出席。

行政院政務委員兼國發會主委葉俊顯表示，大同此次AIDC方案整合重電、配電、能源管理、智慧冷卻及系統整合等技術，與AI資料中心對電力及能源基礎設施的需求相符。

經濟部長龔明鑫則表示，AI發展將帶動用電需求增加，經濟部未來十年規劃新增25部大型天然氣機組，並搭配再生能源建置，預估可增加約2,000億度年發電量。

隨著AI伺服器功耗及機櫃密度持續提升，全球資料中心市場也逐漸從單純比拚運算晶片，延伸至供電、散熱、能源效率及部署速度。對大同而言，TTG AIDC CUBE也代表其嘗試將既有重電與機電能力，進一步延伸至AI資料中心基礎建設市場。

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