【Computex 2017】台灣AI最大機會：B2B垂直應用

但台灣並非完全沒機會。在今年的Computex會場，可看出端倪。例如，最受注目的指標性AI公司、繪圖晶片大廠輝達（Nvidia）會場。

GPU加速：AI革命關鍵技術

過去一年輝達股價已經爆漲三倍，就是因為推出能支援AI大量高速運作的新款GPU處理器。輝達創辦人黃仁勳的演講也因此未演先轟動，原本11點半才開始，11點不到，場內已經坐滿爆場，等著黃仁勳現身說法。連幾個科技大老，包括研華科技董事長劉克振、英業達董事長李詩欽、台灣雲端協會理事長徐爵民都坐在第一排仔細聆聽。

「摩爾定律經過30年已經停止，即便電晶體持續每年成長50％，CPU效能進化遇到瓶頸，只剩下約10％的效能成長，」身穿黑色皮衣的黃仁勳一上台就挑戰了摩爾定律。

他指出，反觀GPU的運算能力能將效能翻倍、達到10─50倍的效能提升，因此對於深度學習、人工智慧，GPU運算速度的持續提升，「讓AI革命成為可能，」黃仁勳說。

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針對AI，黃仁勳現場闡述了在今年GTC大會推出針對深度學習的Tensor Core架構的高效能GPU加速器Tesla V100，另外還宣布和微軟合作開放運算中心計劃HGX。

這款眾所注目的Tesla V100，是史上規模最龐大的GPU，加入增加與深度學習相關的Tensor單元。支撐Tesla V100的，竟然就是台積電最新12奈米FinFET製程，Tesla V100整合了210億顆電晶體，相當於250顆CPU。這款用在深度學習的Tensor Core，輝達投入30億美元的研發費用。

黃仁勳還宣布Tesla V100和微軟合作超級電腦HGX，將會和更多台灣的伺服器製造廠合作，包括鴻海、廣達、英業達、緯創，之後都將提供基於HGX架構的伺服器。

台灣應就既有優勢推動AI發展

部份業者認為，這只是筆電時代的代工模式的延伸。 但研華科技董事長劉克振不這樣認為，「這種代工和以前電腦代工相比，是進入另外一種game。以前是在消費者端，現在很多是在垂直領域的用途。價值比較高、領域也很廣，」帶領研華成為工業電腦龍頭廠，劉克振認為台灣科技硬體廠在AI時代仍有價值。

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事實上，不只傳統科技大廠投入，本次Computex會場還可看到台灣AI新創公司的身影。例如去年11月一批台大資工系老鳥成立的慧景科技（Thingnario），便定位在AI、深度學習的B2B垂直領域應用，譬如，利用監測器蒐集產業垂直領域的資料，透過演算法，就可以預測工廠機具、馬達、發電機等的耗能，並預測機具的維修時間。

「工業應用是少量多樣的特質，且台灣有產業鏈，這是搭在台灣過去的優勢上繼續發展，是B2B的模式，」台大資訊系教授徐宏民分析。

要跨入AI的領域，像百度、Google做的當然不是台灣能做的，「但可以像歐洲國家，母市場雖然小，但可以把產業領域的技術、應用做很扎實，這是台灣可以走的方向，機會還是很多，」徐宏民觀察。

然而，機會只留給有勇氣的人。面對AI變局，台灣科技業最令人擔心的一點，是部份企業保守、固步自封的心態。

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例如，輝達近兩年的股價狂飆，已在IC設計領域帶動一股AI新創熱。專做IC設計服務的世芯科技總經理沈翔霖表示，中國、日本、以色列都有新創公司投入人工智慧專用的IC設計，因為這類產品門檻高，開發成本高達5000萬美元，「台灣業者比較保守，多數還在觀望，」他說。（責任編輯：黃韵庭）