富士康新竹廠區試用 Nvidia 地端 LLM 機櫃 保全查詢不送公有雲

據 InfoHandle 查閱的週一內部維運備忘與驗收清單，富士康在新竹 campus 試用 compact Nvidia GPU 地端機櫃，供 perimeter 保全主管以中文查詢班表與攝影事件摘要，無須將後設資料送至公有雲 LLM。系統不取代人力或法定生物特徵資料庫——僅在法務凍結規則下摘要既有 VMS 封存。

機櫃上跑什麼

資安核准的開源權重模型僅 onsite 推理；權重與含 NDA 的訓練管線 air-gap。查詢可問 72 小時內尾隨、堆高機險失、刷卡異常等聚合事件—— LLM 路徑明確排除即時人臉辨識。

可驗與不可驗

稽核可重播 hash log，確認回覆僅引用 VMS 匯出的事件 ID。外部無法驗證罕見事件漏報率或主管是否過信流利中文摘要。公開門檻表規定何時強制人工看片——可評估的是該表，非 AUC 行銷。

權責與限制

campus 保全長核准 prompt 模板；集團資安握 kill switch。Nvidia 供硬體參考架構但不營運 Foxconn 影像。個資法下含 badge 的紀錄仍屬個資；LLM context 去識別化，HR 調查仍用原始 VMS。

非醫療或安全關鍵系統；不控門禁。延遲以秒計，不適即時阻擋。多 campus 擴散待新竹溫溼塵測試。季報將比較有無 LLM 搜尋的找片時間——營運 KPI，非 leaderboard。

訓練與工會

保全主管完成 16 小時 prompt 衛生與強制抽看影片；工會代表只讀儀表板無編輯權。環安辦公室指 LLM 不 ranking 工安事件——該資料在另一系統，避免與巡邏混淆。機櫃功耗低於 demand-response 上限；酷暑可 defer 推理至離峰。Nvidia 工程師記錄 EMI 隔離走線——四月 dry run 未屏蔽線路曾致 ghost alert。雲端 copilot 曾投標；採購紀錄顯示因個資與 trade secret 條款選地端非 token 價。KPI 未達可能縮至日班試點——工廠合規文化常見的 fail-small，少見於 AI 新聞稿。