今年台北國際電腦展終於恢復實體舉行,Nvidia共同創辦人暨執行長黃仁勳在活動期間的一舉一動,成為當週臺灣與全球焦點,從召開自家主題演講、舉行全球新聞媒體問答,到多家合作廠商的發表會、主題演講,以及展區亮相,只要他在南港展覽館一現身,馬上吸引許多記者、參觀者圍觀或跟隨,不論是詢問晶片供應與AI應用相關問題,或是要求合照,他都大方回應與配合,令全臺民眾留下深刻印象。
除此之外,不論是否理解AI技術的發展歷程與市場價值,在新聞與財經媒體的熱烈報導之下,更多人聽到他長年推廣資料中心GPU、AI整合應用設備的經典台詞:「買越多、省越多(The more you buy, the more you save.)」就連一般大眾與新聞媒體都津津樂道,堪稱當代加速運算技術應用的最佳推銷員,而這股風潮在今年初掀起的新一波AI應用突破的消息之後,顯然後續還會在你我的工作和生活場景當中,創造更多話題。
事實上,從去年底到今年上半,Arm、AMD、Intel、Nvidia這四大運算平臺廠商都陸續釋出新一代產品的消息,雖然其中有些是去年中就應該進入量產,因故延遲至近期才出現明朗的態勢,不過,因為全球經濟這段時間面臨嚴峻考驗,伴隨著物價飆漲、生產製造成本大增的壓力日趨提高,這些強調具有高性能、高能源效益的運算平臺,是否能如廠商所願,受到大量採用、快速普及所有的環境,仍有許多變數。
在AI、運算受關注的此刻,部分廠商對未來IT提出新看法,他們認為將走向「以運算為中心(Compute-centric)」,而非常見的「以資料為中心(Data-centric)」。
這說法之所以成立,當然與這一波由大型語言模型(LLM)掀起的AI超級浪潮,有密切的關係。舉凡大型雲服務業者、企業與組織,以及一般使用者,我們對於高效能運算的需求有增無減,不僅希望能借助雲端服務來簡化各式AI服務的提供,在單位內部、個人端,以及不同領域的邊緣運算等多種環境當中,都會有就近應用AI處理的需求,而這些不僅能促成更多樣貌的加速運算應用,也將帶動記憶體、快取、I/O、網路連線等周邊規格的大幅進化,以避免拖垮整體效能。
回顧我們察覺IT架構重心的變化,是因為2015年IBM推廣認知運算(Cognitive Computing),而在《Smart Machines: IBM's Watson and the Era of Cognitive Computing(智慧科技:推動大智移雲的利器)》書中,闡述「以資料為中心的電腦」,我們了解到過往IT架構的發展重點,屬於「以運算為中心/以處理器為中心」。
然而,在2020年代的此刻,「以資料為中心」早已是常態,在分散式企業與分散式服務的概念大行其道之際,為何現在又將轉變至「以運算為中心」?
除了AI運算成為所有創新應用發展的焦點,越來越多廠商爭相推出AI模型、提供生成式AI內容相關應用功能的消息,另一個關鍵則是資料的產生與處理,同樣仰賴健全的運算晶片生產與供應體系,而這方面的發展目前面臨很大的挑戰。
最近新聞媒體德國之聲有一支探討臺海戰爭影響的影片,恰巧引述這當中的關係,反映「以運算為中心」成為世界發展的關鍵。供應鏈顧問公司Seraph Consulting創辦人兼執行長Ambrose Conroy是這麼說的:「很多人說資料是新石油,資料是新經濟,然而,有了半導體,才能有數據,因此,我認為半導體是驅動當前所有事物的力量。」
如果我們同意大資料、AI是整個世界發展的重要憑藉,能否產生與承擔更大規模的資料,的確是關鍵,因此,運算能力勢必要不斷發展、壯大、普及,臺灣目前能取得領導市場的地位並非偶然,我們當然希望可以繼續保持競爭優勢,期盼全世界都強烈依賴臺灣,然而,將這些能力與全世界分享,也很重要,人類社會若要繼續繁榮,不能只靠臺灣、只靠半導體,大家都必須要提升能力、齊心承擔,因為臺灣的生存也同樣仰賴與其他國家的共同合作,彼此都需要互惠互助。
專欄作者
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