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（中央社記者 吳家豪 臺北24日電）全球超級電腦排行榜TOP500公佈 最新榜單 ，臺灣共有11套系統上榜，總算力跨越200 PetaFLOPS（每秒執行千兆次浮點運算，簡稱PF）大關，首度突破213 PetaFLOPS。
電腦品牌廠華碩與集團旗下臺智雲表現亮眼，雙方共同參與規劃建置的系統總算力超過165 PetaFLOPS，佔臺灣TOP500公開算力約78%。
近年全球人工智慧（AI）基礎設施建設競爭進入白熱化，在最新公佈的TOP500名單中，國家高速網路與計算中心（國網中心）建置的NANO4以81.6 PetaFLOPS的算力，位居全球第33名，持續穩居臺灣最強超級電腦。
包含NANO4在內，臺灣仍維持3套系統位列全球百大、6套系統位列全球前200名，在全球AI基礎設施版圖中佔有一席之地。
臺智雲今天在臉書官方帳號發文表示，這不只是超級電腦的排名，更代表臺灣正在逐步建立屬於自己的AI基礎建設、AI工廠與主權AI能力。當AI成為國家競爭力的重要基礎設施，決勝關鍵已不只是晶片與模型，而是誰能夠長期建設、營運並掌握自主可控的算力、資料與AI能力。
臺智雲進一步指出，部分臺灣系統雖然排名較前一期略有變動，但實際算力並未下降。這反映的是全球AI工廠與主權AI建設正快速加速，各國正以前所未有的速度投入新一代AI超算與算力基礎設施。
臺智雲參與多項臺灣代表性超算與AI基礎設施專案建設，包括NANO4、NANO5、Ubilink、鴻海AI超算中心等系統。（編輯：楊凱翔）1150624
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全球超級電腦榜單 臺灣11套系統上榜總算力破213PF | 科技 | 中央社 CNA
說明事件的人事時地物與核心背景
全球超級電腦排行榜 TOP500 最新榜單公佈，臺灣共有 11 套系統上榜，總算力首度突破 213 PetaFLOPS，跨越 200 PF 大關。這代表臺灣公開可見的高效能運算能量持續擴張，也顯示在全球 AI 基礎設施競爭升溫之際，臺灣不只在晶片與硬體供應鏈扮演關鍵角色，算力建設本身也逐漸成為重要佈局。榜單中，國家高速網路與計算中心建置的 NANO4 以 81.6 PetaFLOPS 算力位居全球第 33 名，仍是臺灣最強超級電腦；包含 NANO4 在內，臺灣維持 3 套系統進入全球百大、6 套系統位列全球前 200 名。
從參與建置來看，華碩與旗下臺智雲在這次榜單中表現突出，雙方共同參與規劃建置的系統總算力超過 165 PetaFLOPS，約佔臺灣 TOP500 公開算力 78%。臺智雲指出，這些排名不只是超級電腦名次變化，也反映臺灣正在累積自身 AI 基礎建設、AI 工廠與主權 AI 能力。由於各國正加速投入新一代 AI 超算與算力基礎設施，部分臺灣系統即使排名較前一期略有變動，實際算力並未下降，而是全球競爭推進速度更快。臺智雲目前參與的代表性專案包括 NANO4、NANO5、Ubilink 與鴻海 AI 超算中心等，顯示臺灣 AI 算力版圖正由公部門、品牌廠與雲端服務業者共同推動。
從最新 TOP500 榜單來看，臺灣共有 11 套超級電腦系統上榜，總算力首度突破 213 PetaFLOPS，代表臺灣在高效能運算與 AI 基礎設施上的投入已累積到相當規模。其中，國網中心建置的 NANO4 以 81.6 PetaFLOPS 位居全球第 33 名，仍是臺灣目前最強超級電腦；若從整體排名觀察，臺灣維持 3 套系統進入全球百大、6 套系統進入全球前 200 名，顯示不只是單一系統突出，而是已有多個算力節點具備國際能見度。
產業端則以華碩與臺智雲的角色最受關注。雙方共同參與規劃建置的系統總算力超過 165 PetaFLOPS，約佔臺灣 TOP500 公開算力的 78%，顯示民間科技業者已成為臺灣 AI 算力佈局的重要推手。臺智雲強調，這份排名不只是超級電腦競賽，更反映臺灣正在建立自主 AI 基礎建設、AI 工廠與主權 AI 能力；在 AI 被視為國家競爭力關鍵基礎設施的背景下，能否長期建設、營運並掌握可控算力與資料，將比單純擁有晶片或模型更具戰略意義。
值得注意的是，臺智雲也指出部分臺灣系統排名雖較前一期略有變動，但實際算力並未下降，原因在於全球 AI 工廠與主權 AI 建設加速，各國持續投入新一代超算與算力基礎設施。換言之，排名變化不必然代表臺灣退步，而是全球競爭門檻正在快速提高。對臺灣而言，如何把既有算力轉化為研發、產業應用與自主 AI 能力，將是下一階段更關鍵的課題。
臺灣有11套系統進入全球超級電腦TOP500，且總算力首度突破213PF，顯示國內AI與高效能運算基礎設施已具備一定規模。這不只是排名上的成果，也代表臺灣在全球AI算力競爭中，除了半導體製造與伺服器供應鏈角色之外，正逐步累積可支撐模型訓練、科學研究、產業應用與資料處理的運算能力。國網中心NANO4維持臺灣最強超級電腦位置，並有多套系統進入全球前200名，意味臺灣在公共研究與產業端都有持續投入。
從產業角度看，華碩與臺智雲參與建置的系統佔臺灣公開算力約78%，反映民間企業在AI基礎設施建設中的重要性升高。當各國加速佈局AI工廠與主權AI，算力是否能長期穩定營運、是否能由本地掌握，將影響企業導入AI服務、政府推動數位政策，以及科研單位進行大型運算的自主性。雖然部分系統排名變動，但原文指出實際算力未下降，代表競爭壓力主要來自全球新增投資加速，而非臺灣退步。未來若要維持能見度，臺灣除了擴充硬體規模，也需要強化能源、資料治理、營運能力與應用生態，才能把上榜成果轉化為更長期的國家競爭力。
臺灣11套系統進入全球超級電腦TOP500、總算力突破213 PF，意義不只在排名本身，而是顯示臺灣在AI基礎設施上的能見度正在提高。過去談AI競爭，外界常聚焦晶片、伺服器與模型能力；但從這次榜單可看出，能否持續建置並營運大規模算力，已成為衡量一國AI發展韌性的重要指標。國網中心NANO4仍居臺灣最強超級電腦，臺灣也維持3套系統進入全球百大，代表公共研發與產業投資之間已有一定基礎。
值得注意的是，臺智雲提到部分系統排名雖有變動、實際算力並未下降，反映全球AI工廠與主權AI建設正在加速。換言之，臺灣不是退步，而是面對更激烈的國際追趕。未來挑戰將不只是把更多系統送進榜單，而是如何讓這些算力轉化為研發、產業應用與資料治理能力。若能在自主可控的算力、資料與AI服務之間形成完整生態，臺灣在全球AI基礎設施版圖中的角色，將不只停留在硬體供應鏈，而可能進一步延伸到AI運算服務與主權AI建設。
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全球超級電腦榜單 臺灣11套系統上榜總算力破213PF | 科技 | 中央社 CNA
分析影響、風險與後續觀察方向
臺灣在最新 TOP500 全球超級電腦榜單中共有 11 套系統上榜，總算力首度突破 213 PetaFLOPS，這不只是排名新聞，也是一個值得重新檢視 AI 基礎建設定位的訊號。從原文可見，國網中心 NANO4 以 81.6 PetaFLOPS 位居全球第 33 名，臺灣仍有 3 套系統進入全球百大、6 套進入前 200 名，代表臺灣在全球高效能運算競賽中並非旁觀者。然而，真正值得追問的不是「有沒有上榜」，而是這些算力能否穩定轉化為產業研發、公共服務、學術研究與主權 AI 能力的長期支撐。
問題的核心在於，超級電腦排名容易被視為單次成績單，但 AI 基礎設施競爭其實是持續投資、營運能力與使用效率的綜合戰。臺智雲指出部分系統排名雖有變動、實際算力並未下降，這正說明全球各國正在加速投入新一代 AI 超算與算力基礎設施；換言之，臺灣的進步是真的，但外部競爭的速度也更快。若只停留在總算力突破與名次表現，可能會低估後續挑戰，包括算力分配是否透明、研究與中小企業能否取得資源、資料治理是否成熟，以及模型訓練與應用落地是否能形成完整生態系。
因此，這則新聞的意義不應被簡化為「臺灣有多少臺超級電腦」，而應被理解為臺灣正在進入 AI 工廠與主權 AI 的基礎建設測驗期。華碩與臺智雲共同參與規劃建置的系統總算力佔公開算力約 78%，顯示民間科技企業已成為重要力量；國網中心與多項代表性專案則反映公私部門都在投入。但當算力逐漸成為國家競爭力的一部分，臺灣接下來要回答的，是如何把硬體優勢、營運經驗與可信賴的資料使用規範整合起來，避免只有「算得快」，卻沒有真正建立可持續、可自主、可被廣泛使用的 AI 能力。
臺灣11套系統進入TOP500、總算力首度突破213PF，表面上是排名與算力數字的進展，實際上更反映AI競爭已從單點技術展示，轉向長期基礎設施能力的較量。過去談AI，多半聚焦晶片、模型與應用服務；但當模型訓練、推論部署、資料處理與產業導入都需要穩定且大規模的運算支撐，超級電腦與AI工廠就成為國家數位韌性的一部分。國網中心NANO4仍居臺灣最強，且臺灣維持3套系統在全球百大、6套在前200名，代表公私部門累積的算力基礎已具一定規模，不再只是零星採購設備，而是逐步形成可被產業、科研與政策共同使用的底座。
值得注意的是，華碩與臺智雲參與建置系統總算力佔臺灣公開算力約78%，顯示民間企業在AI基礎建設中扮演愈來愈關鍵的角色。這有助於加快建置速度、強化營運效率，也能讓算力更貼近產業需求；但同時也意味著臺灣若要發展所謂主權AI，不能只看擁有多少PF，更要看算力如何被治理、分配與長期維護。AI基礎設施牽涉資料安全、能源成本、人才培育、軟體生態與使用門檻，若缺乏清楚的公共利益設計，算力可能集中在少數大型計畫或企業手中，難以擴散到中小企業、學研單位與公共服務。
臺智雲提到部分系統排名變動但實際算力未下降，這點也提醒外界，TOP500排名是相對競爭的結果；臺灣進步的同時，其他國家也在更快投入。換言之，213PF是一個重要里程碑，卻不是安全線。全球AI工廠與主權AI建設加速，未來競爭將不只在「有沒有上榜」，而在能否把算力轉化為模型能力、產業效率與可信任的公共應用。臺灣的半導體優勢提供了關鍵起點，但若要在AI時代維持戰略位置，接下來更需要把硬體建置、雲端服務、資料治理與人才訓練串成完整體系，讓超算排名成為實質競爭力，而非一次性的成績單。
臺灣在 TOP500 最新榜單中有 11 套系統上榜、總算力突破 213PF，確實顯示本地 AI 基礎設施正在擴張；但從風險角度看，排名提升或維持並不等於基礎能量已經穩固。原文提到部分系統排名略有變動、實際算力未下降，反映的是全球各國 AI 超算與算力基礎建設投入速度更快。也就是說，臺灣即使持續增加算力，仍可能因國際競賽加速而面臨相對位置下滑的壓力。若政策與產業投資只聚焦「上榜」或「排名」，容易忽略長期營運、能源供應、機房韌性、資安防護與人才維運等更根本的風險。
另一個值得注意的風險，是算力集中度與自主可控能力之間的張力。原文指出華碩與臺智雲共同參與規劃建置的系統，總算力佔臺灣 TOP500 公開算力約 78%，這代表特定企業與平臺在臺灣公開超算版圖中扮演關鍵角色。集中有助於快速形成規模與整合效率，但也可能使供應鏈、營運決策與服務穩定性承受較高集中風險。當 AI 被視為國家競爭力基礎設施，真正的主權 AI 不只在於擁有高效能機器，也在於資料治理、使用規範、成本分配與公私協作能否透明且可持續。
此外，算力成長若未與應用落地同步，可能形成「有基礎設施、但效益擴散不足」的落差。NANO4 位居全球第 33 名，臺灣也維持 3 套系統在全球百大，這些成績有助於科研、產業 AI 與大型模型訓練；但若中小企業、學研單位或公共服務難以取得可負擔且合規的算力資源，超算能力就可能只集中在少數專案。未來風險不在於臺灣是否擁有超級電腦，而在於能否把算力轉化為可被廣泛使用、可被信任、且能長期支撐產業升級的公共型能力。
臺灣超級電腦總算力首度突破213PF，顯示本地AI基礎建設已具備一定規模，但接下來的重點不應只停留在榜單名次。TOP500排名會隨各國投入新一代AI超算而快速變動，單一系統名次上升或下滑，未必等同於實際能力增減。政府、研究機構與產業界更應關注算力是否能被穩定調度、是否支援本土模型訓練與企業導入、是否能在資安與資料治理前提下形成可長期營運的AI工廠。換言之，臺灣需要把「上榜」轉化為「可用、可管、可擴充」的國家級能力，而不是隻將算力視為象徵性指標。
後續可觀察三個方向。第一，是國網中心、臺智雲與民間企業參與的多套系統，能否形成互補而非分散的算力生態，讓學研、製造、醫療、金融等不同場景都能取得合適資源。第二，是主權AI的內涵是否逐步具體化，包括資料留存、模型訓練、推論服務、營運韌性與能源效率等面向，這些都會影響臺灣在全球AI供應鏈中的角色。第三，是國際競爭加速後，臺灣是否能持續更新基礎設施並培養足夠人才，避免硬體建置領先、應用與營運能力卻跟不上的落差。此次11套系統上榜代表基礎已經成形，但真正的考驗在於能否把超算能力轉化為產業升級、科研突破與公共治理的實際成果。