Meta數據中心試用機械人：可代勞重複工序，但未足以取代技術員

Meta正於美國愛荷華州Altoona，以及俄亥俄州New Albany的數據中心，測試實體機械人處理部分原本由技術員負責的重複工作。據報參與測試的供應商包括Watney Robotics、Kinova及ABB，機械人可嘗試插入或更換線材、重啟伺服器、重新安裝硬件，以及檢查設備等。 1718

這些測試反映出，數據中心自動化最可能先由標準化、可重複的工序入手。不過，現有證據仍不足以顯示Meta可以在沒有熟練人員的情況下，獨立運作大型數據中心。

機械人目前在測試甚麼？

據報試驗中的工作包括：

• 接駁及更換網絡線
• 重啟伺服器，或切斷再恢復供電
• 將鬆脫的硬件重新安裝到位
• 按下控制按鈕及檢查設備
• 進行其他例行維修工序

其中一項試驗是評估Kinova Gen3機械臂，讓它負責伺服器的電源循環操作；另一套系統則針對網絡線更換。 18

數據中心是適合測試自動化的環境：設備位置相對固定，部分工序亦有明確流程。但同時，機房內設備密集、線材繁多，亦涉及電力及運作安全。機械人要先辨認正確零件，準確伸手到指定位置，避開周邊障礙，遇到程序出錯時還要作出適當反應，實際難度並不低。

「可處理80%工作量」應該點理解？

一名Meta員工估計，如果換線機械人最終成功運作，可能承擔部分技術員高達80%的工作量。 18

但這個數字必須看得精準一點：它是員工對某類重複工序所佔工作比例的估算，並非經正式測量的結果，也不是Meta承諾會達到的目標，更不代表80%的數據中心技術員會被裁走。

即使機械人可以完成大量換線工作，人員仍可能要負責準備工作、監督操作、診斷故障、處理例外情況、維修機械人，以及完成機械人無法處理的任務。換句話說，自動化一大部分工作量，並不等於整個職位都可以自動化。

點解人手仍然不可或缺？

目前的限制更接近「人機協作」模式，而不是完全無人化數據中心。報道指，機械人在部分工作上仍比人慢，需要人員監督及充電；其灰階鏡頭提供的視覺資訊亦不及人類的彩色視覺和現場判斷。面對密集線材、設備檢查及複雜環境導航，機械人同樣較容易遇到困難。

它們亦未能處理大量鋪設Nvidia GB300所需的線材。這類工作不只是將一條線由一個接口插到另一個接口，還要求足夠速度、靈活度、空間判斷，以及在現場情況與預期不符時即時變通。 1214

數據中心技術員的工作，從來不只是按掣或插線。他們還要處理陌生故障、配合不斷變動的基礎設施，並在設備、機房布局或維修程序與標準流程不一致時作出判斷。

Meta亦表示，公司仍然需要招聘數據中心專才。 這與目前測試結果並不矛盾：機械人或可減少部分例行維修所需的人力，但數據中心的建設、部署、維修、監督及高難度介入，仍需要熟練人員。

機械人測試與Project OT有甚麼關係？

這項機械人計劃，正好接上Meta更廣泛的自動化方向。據報，Project OT全名為「Organization Transformation」，即「組織轉型」；管理層曾研究如何令Meta成為更「AI原生」的公司，由AI代理處理日常工作，再由較小的人手團隊監督。內部情境規劃甚至曾考慮將部分團隊規模削減最多60%。 12

如果說AI代理負責數碼工作流程，數據中心機械人就是把相同思路延伸到實體基礎設施：由軟件自動化虛擬工作，再由機械人處理支援Meta人工智能系統的機房內部分體力工序。

不過，Project OT最進取的版本並沒有全面落實。Meta其後裁減約8,000人，約佔員工總數10%，但原定更大規模的下一輪裁員被取消。報道指，員工反彈、AI代理作出不可靠或具干擾性的行動，以及生產力提升不如預期，都是計劃收縮的原因。 13

一項內部比較據報顯示，程式碼修改量增加了220%，但面向用戶的新功能只增加36%。這個落差說明，自動化活動增加，並不必然帶來相同比例的有效產品成果。 1

Meta為何有強烈財務誘因推動自動化？

Meta正以極高成本擴建人工智能所需的基礎設施。公司公布2026年第二季收入為608億美元，季度資本開支為311億美元，並預計全年資本開支達1,300億至1,450億美元。

當數據中心版圖快速擴大，降低日常營運及人力成本，自然會成為明顯的財務誘因。若機械人可以可靠地處理標準化維修，Meta日後或能以較少人手管理更多設備，或者讓每名技術員監督更大範圍的機房工作。

但有財務誘因，並不代表技術已經成熟到可以全面取代數據中心專才。現有資料較支持一個保守結論：Meta正在測試機械人能否吸收指定的重複工序，同時由人員負責整體運作。

短期內最可能出現的局面

Meta的試驗，現階段應理解為「工序自動化」，而不是「整個職位消失」。換線、重啟伺服器及其他例行操作，如果機械人日後變得足夠可靠、快速，而且部署成本合理，確實可能逐步交由機器處理。

但就目前而言，監督及充電需要、機械人的實體限制，以及Meta仍然招聘數據中心專才，都指向一個人機並行的混合團隊模式。真正未解決的問題，不是機械人能否做任何技術員工作——答案是可以；而是它們能否在不犧牲可靠性的前提下，自動處理周邊的判斷、例外情況及整體營運責任。

Project OT亦帶來相同提醒：自動化產出更多，不代表工作就更有價值。要取代負責結果的人員，系統首先必須能夠穩定、可靠地交付真正有用的成果。