雲端成本沒有天花板
雲端推論按 token 計費。AI 一旦展開到全公司，成本就線性累加、沒有上限。地端是一次性的資本支出，第一天起成本就可預測，典型約 12 個月回本（9–14 個月，依客戶試點與內部估算）。
產品 — AI Server
一台地端 AI 主機，落地就回本。AI 轉型，不必先養一支團隊。
M1 到 M5 五種配置，從部門先導到主權級 AIDC。雲端按用量計費、沒有天花板；地端是一次性資本支出、第一天起成本可預測，典型約 12 個月回本。軟硬整合、開箱即用，用白話問數據、建知識庫、部署 AI Agent，不用組團隊、不用寫程式。
- 典型約 12 個月回本
- 雲端帳單沒有天花板
- 不用養 AI 團隊
- 數據不出廠
- 交期不必排隊
01
為什麼要地端
想轉型，卻沒有 AI 團隊
多數企業卡在「知道要做 AI、卻沒有人、沒有技術」。MICH 軟硬整合、開箱即用，白話問數據、自動建模、建知識庫、部署 Agent，不必先招一支團隊、不必寫程式。
數據與 know-how 不該上別人的雲
製程參數、配方、客戶名單、研究數據，跑在公有雲就是把核心競爭力交到別人手上。地端讓數據留在廠內，斷網也能跑；對製造、醫療、政府、金融來說，數據外洩是合規風險，不是可有可無的小事。
02
這是為誰打造
廠務 IT 與營運
製造業轉型
ERP、MES、現場數據不能離開廠房。需要斷網也能跑的 AI。沒有 AI 團隊，也要把製程、良率、排程的 AI 真正落地。
生技、醫療、政府、金融
數據敏感產業
數據主權是法規要求的產業。必須完全離線運作的環境。數據不能出廠、出院、出機房，主權與合規是底線。
赴美與海外設廠
國際擴建中的企業
在海外建置地端算力、跨國數據落地（GDPR 等）的企業。對這些客戶，可驗證、來源透明的供應鏈是進入當地採購的門票。
每一種配置都內含 LowsiteOS，把你的 ERP、MES、IoT 數據變成地端、可問答的智慧，連老師傅的經驗都能變成可查詢的知識。不經公有雲 API、數據不出廠。
了解 LowsiteOS03
配置選擇
M1–M2
起步 · 單一團隊
在做 AI 先導、或只給一個團隊用？一台就能部署的單機，放進辦公室、診間或實驗室，不必機房、不必改建。
M2–M3
整個部門
多個模型併行，或把 120B+ 模型放進單機。直接放進你現有的 5–7kW 機櫃，不必施工、不必等。
M4–M5
全組織與主權級
服務 200–500 人的私有 AI 數據中心，或國家級的旗艦模型訓練。只聽命於你的算力。
M1部門 · 邊緣
Starter
邊緣靜音工作站
最適合
工程師在工作站旁就能跑模型，數據不離現場。90 天內就知道這個 AI 方向值不值得放大。
- 硬體
- Supermicro SYS-741GE-TNRT (4U Tower · 28dB)
- GPU
- NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell ×1–2
- 顯示記憶體
- 96–192GB GDDR7 ECC
- 系統記憶體
- DDR5 5600 up to 4TB
能跑什麼
知識庫 RAG、白話問數據 BI、語音 AI（Riva）、影像與醫療影像試點（Metropolis、Clara）。可跑 ≤70B 開源模型，192GB 配置可跑 120B。
M2多模型 · 機架
Department
企業級高密機架
最適合
多個 AI 模型跨部門同時運轉。直接放進你現有的 5–7kW 機櫃，不必改機房、不必等基建。
- 硬體
- Supermicro SYS-422GL-FNR2 (4U Rackmount)
- GPU
- NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell ×8 (PCIe · CX-8 switch)
- 顯示記憶體
- 768GB GDDR7 ECC (96GB×8)
- 系統記憶體
- DDR5-6400 up to 6TB
能跑什麼
多個正式模型同時跑：客服語音（Riva）、排程優化（cuOpt）、即時資安（Morpheus）、全公司 RAG，全在一個機櫃裡。
M3單機 All-in-One · 水冷
Research
單機 All-in-One 旗艦
最適合
在單機上跑 120B+ 旗艦模型、不受 VRAM 瓶頸。可桌邊或實驗室部署，不必架高地板、不必特殊冷卻。
- 硬體
- Supermicro ARS-511GD-NB-LCC (5U AI Station · Liquid-Cooled)
- GPU
- NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra (Grace 72C + B300)
- 一致性記憶體
- 748GB coherent (HBM3e + LPDDR5x)
- 系統記憶體
- 496GB LPDDR5x SOCAMM (in coherent pool)
能跑什麼
120B+ 旗艦模型在 748GB 一致性記憶體中完整執行，再加上 Omniverse 數位孿生、BioNeMo／Parabricks 基因運算、Modulus 良率根因分析，全在一台。
M4企業 AIDC
AIDC
總行級 AI 生產核心
最適合
需要私有 AI 數據中心的組織：服務 200–500 人同時在線、跑多個大模型，算力主權不受任何供應商或政府中斷。
- 硬體
- Supermicro SYS-821GE-TNHR (8U Rackmount)
- GPU
- NVIDIA HGX H100/H200 8-GPU (SXM5 · NVLink)
- 顯示記憶體
- 1,128GB HBM3e (141GB×8)
- 系統記憶體
- DDR5 5600 up to 8TB
能跑什麼
200–500 人的多租戶正式生產：全行 RAG、即時詐欺／AML（Morpheus）、大規模語音、NeMo 微調，各部門隔離互不干擾。
M5主權 AI
AIDC Pro
頂級主權算力核心
最適合
國家級 AI 部署、100B–1T+ 模型訓練、主權算力基礎建設。給「算力本身就是戰略資產」的組織，不是向別人租來的服務。
- 硬體
- Supermicro SYS-822GS-NB3RT (8U · Xeon 6 DP)
- GPU
- NVIDIA HGX B300 8-GPU (NVLink 5 · 1.8TB/s) · Air-Cooled
- 顯示記憶體
- 2.3TB HBM3e (288GB×8)
- 系統記憶體
- DDR5 RDIMM up to 8TB
能跑什麼
100B–1T+ 模型訓練（NeMo）、800GbE 多節點集群、多廠區 Omniverse 協作、Earth-2 氣候／災防模擬，全是主權級規模。
規格
M1–M5 完整規格對照
所有 tier 共用同一套 LowsiteOS 作業層。★ 為 Phase 1 主推機種。
| 機種 | GPU | VRAM / 記憶體 | 定位 | Lead (MICH) |
|---|---|---|---|---|
工作站系列· 桌邊 / 部門部署M1 · M3 | ||||
 | NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell ×1–2 | 96–192GB GDDR7 ECC DDR5 5600 up to 4TB | 邊緣 PoC / 開發團隊 · 桌邊 28dB 靜音 | ⚡ 1.5wvs 3w |
 | NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra (Grace 72C + B300) | 748GB coherent (HBM3e + LPDDR5x) 496GB LPDDR5x SOCAMM (in coherent pool) | 研發核心 · 748GB 一致性記憶體單機 · 28dB | ⚡ 2.5wvs 6w |
機架式系列· 數據中心 / AIDC 部署M2 · M4 · M5 | ||||
 | NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell ×8 (PCIe · CX-8 switch) | 768GB GDDR7 ECC (96GB×8) DDR5-6400 up to 6TB | 部門級私有推論池 · 既有 5–7kW 機房免改造 | ⚡ 2wvs 4w |
 | NVIDIA HGX H100/H200 8-GPU (SXM5 · NVLink) | 1,128GB HBM3e (141GB×8) DDR5 5600 up to 8TB | AIDC 核心 · 多租戶 · 高吞吐 serving · 15kW 機櫃內 | ⚡ 4wvs 9w |
 | NVIDIA HGX B300 8-GPU (NVLink 5 · 1.8TB/s) · Air-Cooled | 2.3TB HBM3e (288GB×8) DDR5 RDIMM up to 8TB | 主權 AI / 國家級算力 · 100B–1T+ 訓練與多模態研發 | ⚡ 5wvs 12w |
★ Phase 1 主推機種。Lead time 為透過 MICH 台灣供應鏈的最快參考值。
解決方案
每一階機種，能為你做什麼
每台 AI Server 都搭配對應的 LowsiteOS 服務分級（T1–T5）。選一階，看它內建的功能、可上線的應用場景與產業實例。
M1 · 邊緣靜音工作站◆ LowsiteOS T1 Starter
插電，就開始。
你的第一台地端 AI 主機。用白話問數據、自動生成儀表板、當天建好企業知識庫、部署 AI Agent，不用組團隊、不用寫程式。支援 ≤70B 開源模型（192GB 配置可跑 gpt-oss-120B）。
28dB
桌邊靜音，不需機房
70B
開源模型直接跑
當天
企業知識庫上線
Supermicro SYS-741GE-TNRT (4U Tower · 28dB)
96–192GB GDDR7 ECC
這台是為誰打造
第一次導入地端 AI 的團隊
- 演算法開發者與研究室
- 部門先導案——團隊預算就能啟動
- 不需要機房：辦公室、診間、實驗室都放得下
可上線的應用場景
· 對位 NVIDIA AI Enterprise智能分析＋BI（Gen BI 自然語言問數據）
知識庫 RAG（KM Master 企業知識問答）
語音 AI（Riva ASR/TTS・即時翻譯）
醫療影像原型（Clara/MONAI）
藥物研發 PoC（BioNeMo NIM）
工業視覺 AI 試點（Metropolis）
💡 在你的產業，它長這樣
在自己的實驗室跑 BioNeMo 蛋白質結構與分子對接 PoC，數據不出大樓，數週內看到第一個結果，再決定要不要擴大。
※ 六大產業共同的入門起點
內含 LowsiteOS 功能
LowsiteOS 五大模組完整內建、開箱即用：
- ① 數據中台——數據源串接、數據工廠、數據字典
- ② 智能分析＋BI——自然語言問數據、自動分析、洞察建議、拖拉式儀表板
- ③ AutoML＋排程——免寫程式建模、模型評估／解釋／測試
- ④ 知識庫 RAG——文件上傳、OCR 解析、向量檢索問答
- ⑤ LowsiteOS AI——LLM 倉庫、Agent 配置、MCP、Enterprise GPT
04總成本試算
不確定哪一台最適合？
別用猜的。Spec Advisor 會依你的工作負載與規模，推薦適合的 M 機型，並估算 3 年總成本與等值雲端支出的差距。
05可信賴的硬體與在地交付
原廠品質，在地交付。
每一台 MICH AI Server 都採用 100% 原廠標準通路的 NVIDIA、Intel、Supermicro 硬體，原廠保固完整；在台灣在地整合與交付，交期透明、有人 support。
標準通路
原廠標準品
NVIDIA · Intel · Supermicro
100% 原廠一線品牌元件，非改裝、非白牌；序號可查、原廠保固完整。
台灣整合出貨
在地交付
單一窗口・交期透明
在台灣在地整合與出貨，交期透明可預期。MICH 備有常用配置現貨，免排原廠的生產與 GPU 配額佇列，交期更短。
在地工程師
在地支援
到場安裝・保固維運
在地工程師到場安裝與教育訓練，保固、維運與遠端監控；出問題找得到人。
06常見問題
採購前最常被問到的問題。
關於成本、數據安全、交期與導入，整理買家最常問的問題。