商傳媒｜記者陳宜靖／台北報導
隨著人工智慧算力需求快速攀升，資料中心建設效率成為關鍵競爭指標。Amazon啟動「Project Houdini」計畫，透過模組化預組裝方式，將伺服器部署時間大幅壓縮，試圖重塑AI基礎設施的交付模式。
在生成式AI與雲端運算需求持續爆發的背景下，Amazon正加速資料中心建設流程轉型。根據外媒披露的內部文件，Project Houdini的核心策略，是將原本高度依賴現場施工的機房建設，改為在工廠預先組裝完成，再運送至現場快速部署。
傳統資料中心多採逐步施工模式，需依序完成機櫃安裝、電力配置與線纜鋪設，整體流程通常需耗費約6萬至8萬工時，並需等待約15週後才能開始伺服器部署。新計畫則將核心伺服器機房轉化為大型模組單元，將關鍵設備整合於工廠環境中完成，大幅降低現場施工複雜度。
這些模組化單元被稱為「skids」，單一模組體積相當於大型拖車，內含機櫃、配電、冷卻與安全系統。完成後再透過運輸送至資料中心現場進行拼接，形成完整運算架構。此模式不僅提升標準化程度，也有助於減少施工錯誤與人力依賴。
透過模組化策略，Amazon目標將伺服器可安裝時間由原本15週縮短至約2至3週，同時減少最高約5萬小時的現場工時。對於AI產業而言，這代表算力可更快上線，縮短企業部署AI服務的等待時間。
市場分析指出，這項計畫的意義不僅在於施工效率，更在於「算力交付速度」的提升。在AI競爭中，能更快將運算資源投入市場，將直接影響企業服務能力與營收成長。
此外，模組化建設也有助於降低長期營運成本，提升資料中心擴張的可預測性。隨著AI應用日益普及，企業對穩定且可快速擴展的算力需求持續增加，此類模式有望成為未來主流。
不過，產業觀察亦指出，即使施工效率大幅提升，資料中心擴張仍面臨電力供應限制。研究顯示，電網升級與電力基礎設施不足，仍是影響資料中心建設進度的主要瓶頸之一。
整體而言，Project Houdini反映資料中心建設正從傳統工程導向，轉向標準化與模組化生產。未來AI基礎設施競爭，將不僅取決於技術與資本投入，更關鍵在於能否突破電力與供應鏈限制，快速將算力真正交付市場。
