Google Cloud林書平：著重客戶AI算力事前規劃

2026/7/9 16:08（7/9 17:06 更新）

請同意我們的隱私權規範，才能啟用聽新聞的功能。

Google Cloud Day Taipei年度雲端大會9日登場，Google Cloud台灣技術總經理林書平受訪表示，企業對人工智慧（AI）的關注，已經從「實驗階段的技術探索」，轉向「企業全面落地的營運現實」。中央社記者吳家豪攝　115年7月9日

（中央社記者吳家豪台北9日電）人工智慧（AI）浪潮帶動全球算力需求，雲端運算服務Google Cloud台灣技術總經理林書平今天表示，從台灣、大中華區到全球，算力確實面臨供應鏈吃緊的狀況，面對算力供不應求，Google Cloud的因應方式並非消極限制存取，而是更著重於事前協助客戶做好算力規劃。

林書平今天出席Google Cloud Day Taipei年度雲端大會並接受媒體採訪，中央社記者提問台灣與大中華區是否面臨算力供不應求，以及Google Cloud是否考慮暫時限制客戶存取AI模型等因應措施。

林書平說，雖然業界通稱「算力」，但實際上仍有區分。一方面是純粹AI基礎設施的算力，指繪圖處理器（GPU）、張量處理器（TPU）等用於模型訓練或推理的算力；另一方面，在AI代理（Agent）時代，許多算力需求並非純粹的模型推理，而是需要大量的中央處理器（CPU）或儲存相關算力，用來管控整個Agent的執行流程。

他指出，所有企業對採用AI都非常感興趣，導致無論是AI基礎設施的算力，或是Agent本身的服務運算，相關需求在過去1、2年內都呈現指數級成長，這也是造成算力供應鏈吃緊的主因。

不過，林書平表示，面對算力短缺，Google Cloud的因應措施並非限制存取，而是更著重協助客戶進行算力規劃。一項應用服務上線，一定有階段性的資源配置規劃，不可能在推出服務時，從零突然變成需要使用幾千、幾萬個GPU或幾百萬個CPU。

林書平認為，企業應該要有明確的商業規劃，例如服務先從台灣開始、再擴展到大中華區或全球，制定相關時間軸，甚至企業用戶的每日活躍用戶（DAU）使用狀況也需要考量。透過這些數據，Google Cloud就能協助客戶做好規劃，在客戶依計畫發展時，給予充足的算力支援。