一個數字震驚了所有人：短短一年內，台灣的超級電腦總算力預計將狂飆逾三倍，達到驚人的 114.31 Petaflops，這股強勁動能主要來自全新旗艦級超級電腦「晶創26」。這座台灣最強大的AI基礎設施預計將於今年第三季正式上線，其高達 86.05 Petaflops 的算力，將為金融、國防等關鍵領域的大型語言模型訓練，提供前所未有的強大支援，奠定台灣在AI時代的領先地位。
表象：台灣算力大躍進的震撼數字
當全球都在競逐人工智慧的巔峰之際，台灣國家實驗研究院國網中心（NCHC）正默默寫下歷史新頁。隨著「晶創26」超級電腦的加入，國網中心現有的超級電腦總算力，將從約 28.26 Petaflops 瞬間提升至 114.31 Petaflops，增幅超過三倍。這不僅是數字上的跳躍，更是台灣在AI基礎建設上展現的雄心壯志。
這股新勢力來自於「晶片驅動台灣產業創新方案」，這項為期五年的計畫自 2024 年啟動，旨在結合台灣半導體晶片製造與封測的獨特優勢，推動 AI 等關鍵技術的創新應用。「晶創26」的命名，正是方案名稱的延伸，而數字「26」則象徵著其在 2026 年正式上線的命名邏輯。國網中心主任張朝亮在受訪時曾表示，這台超級電腦預計於今年第三季正式啟用，肩負起推動台灣AI發展的重任。
去年，「晶創26」在國際舞台上已初試啼聲，以其 H200 架構系統 Nano4，一舉在國際公認的算力指標 TOP500 排行榜上，奪下全球第 29 名的佳績，展現了台灣在 AI 基礎設施的強勁競爭力。其機櫃外觀設計更是別具匠心，以晶片紋路為底，疊上寶島台灣地圖，象徵台灣在全球晶片領域的核心地位。
真相：策略轉型與頂尖硬體佈局
國網中心在超級電腦部署策略上，經歷了一次重要的典範轉移。張朝亮主任回憶起過去部署「台灣杉」系列時，曾採一次性投入大量經費的方式，雖然當時「台灣杉二號」以 9 Petaflops 的算力一度衝上世界第 20 名，但面對高階晶片每年更新的速度，這種模式的永續性受到挑戰。張朝亮直言：
「我們不再一年建一個大的，否則隔年開始變舊，再隔一年就更舊，最後追不上最新的晶片。」
為了確保台灣能持續掌握最新技術，國網中心調整策略為「逐年建置主機」，讓台灣的算力始終能跟上時代脈動。「晶創26」正是這項新策略下的最新成果，其核心算力來自輝達（NVIDIA）的頂尖晶片，其中 H200 架構系統 Nano4 的實測效能（Rmax）高達 81.55 Petaflops，再加上領先全台首度導入的兩座 GB200 NVL72，提供約 4.5 Petaflops 的算力，合計約 86.05 Petaflops。張朝亮不諱言，台灣在佈局高階算力上曾略有延遲，因此：
「晶創26是晶創方案中，算力最大的超級電腦，必須擔起補足空缺的重任，加速為台灣AI發展提供強勁算力支持。」
各方角力：台灣獨特的戰略選擇
在全球算力軍備競賽中，台灣的選擇顯得獨樹一幟。「晶創26」採用雙重算力架構設計，配置 220 台輝達 H200 節點，每節點配備 8 張 H200 GPU 與 2TB 記憶體。更值得注意的是，國網中心領先全台首度導入輝達去年推出的旗艦級 AI 運算平台——兩座 GB200 NVL72，每座搭載 72 顆 Blackwell GPU 與 13.5TB 記憶體。張朝亮主任解釋，H200 主要負責大規模並行科學模擬與 AI 混合工作負載，而 GB200 則專注於極大規模的 AI 訓練任務。
有趣的是，這項選擇與鄰近國家有所不同。張朝亮透露，包括韓國科學技術情報研究院（KISTI）和新加坡國立超級電腦中心（NSCC）在內，許多機構多傾向採購輝達 H 系列（如 H200），對 Blackwell 架構仍持保留態度。然而，台灣看準了 GB 系列在 AI 訓練上的高效率，毅然決定導入，展現了對未來趨勢的敏銳洞察與果斷決策。不過，國網中心也深知「供應商鎖定（Vendor Lock-in）對國家算力中心發展來說，不是健康的事」，因此除了輝達之外，未來也將持續評估並採購超微（AMD）等其他廠商的機器，以期透過多元算力佈局，確保國家算力發展的彈性與韌性。
深層影響：驅動台灣AI在地化與產業升級
「晶創26」的啟用，將大幅拓展國網中心的服務範疇。過去主要服務學研界的模式，將擴大至公部門與產業，特別是中小企業與新創團隊。張朝亮強調：
「我們對晶創26寄予厚望，希望它能承擔台灣急迫的算力需求。AI 應用若要遍地開花，產業角色不可或缺。」
在算力資源分配上，國網中心已規劃藍圖：三分之一供學界使用，涵蓋國科會計畫；三分之一協助公部門，解決政府機構在高階算力取得上的困難，避免被迫使用可能衍生資安疑慮的國際大模型；最後三分之一則開放給業界，歡迎中小企業、新創團隊及其他產業參與，提供安全的研發環境，加速 AI 應用落地。張朝亮主任堅定地表示，金融、法律等高度專業領域，若要讓 AI 真正理解台灣在地需求，建構專屬的「領域大型語言模型」（LLM）勢在必行。這類模型不僅需要大量專業資料，更需要強大算力支撐，「晶創26」正好能支援領域大語言模型訓練與微調。他進一步透露，金融方面金管會已有初步想法，國防應用也正積極討論中，例如美國與以色列在戰事中運用 AI 輔助決策的案例，突顯了將 AI 導入國防的重要性。
未解之問：展望未來與挑戰
「晶創26」主機已於今年 2 月至 6 月開放部分用戶進行測試，預計將在第三季正式上線。然而，這僅是台灣AI算力發展的階段性里程碑。國網中心已著手撰寫「晶創27」超級電腦的需求建議書，預計在「台灣杉3號」明年除役後，接棒成為包含 CPU 與 GPU 的大型通用主機。面對瞬息萬變的科技浪潮與地緣政治挑戰，如何持續投入資源、確保技術領先，並在國際供應鏈中取得最佳平衡，將是台灣在 AI 時代持續發光發熱的關鍵課題。
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