從AI晶片自製熱潮 看AI商用應用發展起伏

為更符合自身需要,並與對手作出產品出隔,許多大公司投資開發自家用晶片。圖/本報資料照片

文/夏肇毅 CubicPower晶智能中心創辦人

現在人工智慧的開發越來越廣泛,許多公司為了訓練新的人工智慧模型,必須提供大量的運算資源以供計算。有的公司無法滿足於現有的運算資源,於是便興起了開發適合自己的運算硬體的念頭。像生產電動車的特斯拉,一直致力於開發自動駕駛軟體。為了訓練用於自駕車的人工智慧模型,日前就替自己的公司總部開發了用於訓練的D1晶片。

這陣子許多大公司不約而同地開發自家用晶片,一方面是不想受制於人,另一方面是要為自己的特殊需求來量身訂做開發晶片,以便更符合自身需要,同時也能讓產品和競爭對手做出差異區隔。

像Google為旗艦手機研製處理器,蘋果也為Mac開發自己的處理器。這些公司在剛開始都是採用現有供應商的產品,用久之後,也許覺得受人把持不合己意,或是覺得花了太多錢在這些供應商上面,所以乾脆自己跳下來做,以便完全掌控開發方向,同時獨享開發成果。

聯發科兩年前開發出5GAI晶片,推出後得到廣大的採用,業績與股價大幅成長。NVIDIA與AMD也因持續採用台積電最先進製程來開發人工智慧繪圖計算晶片,業績與市佔大幅提高。自發現委託台積電來生產HPC晶片變成了讓業績成長的萬靈丹後,大家便爭先恐後的搶用。

相對於在硬體投資上不吝千金的意氣風發,大公司幾年前競相成立的人工智慧應用的機構卻悄悄地關門或重整。像日前新聞報導的Google宣佈解散健康部門Google Health,Open AI解散機器人研究團隊,IBM縮減Watson Health團隊等。不過才短短5、6年,當時重金禮聘的重量級人才與開發團體,如今業務無法推展,在不敵現實壓力下,只好黯然縮編裁撤。

不知道是否看到硬體的廠商生產IC,好像印鈔機在那重複轉動,就可以不斷地印出鈔票,而提供雲端硬體服務的大公司,一個大案就可以拿到十數億美金的合約來。但做軟體應用服務的,每個需求都不同,好像要一小單一小單慢慢地談,費許多心力後才能有一個案子的一次性些許收入。同時這種最新科技的應用,也並不是廣大群眾一時之間就會張開雙手欣然接受的。像手機在上市之後,也是經過了2G,3G,4G,5G等不同世代的改善後,才被廣泛接受為日常生活的一份子。加上人工智慧實際案例應用的準確性,也不如原先宣傳的那麼樂觀,於是推展起來自然阻礙重重。

著名的IT研究與顧問諮詢公司Gartner對於新興科技的發展歷程,有一套稱為Hype Cycle的理論。所有新興科技議題聲量在經過觸發期,攀頂期之後,經過大量供應商增殖,聲望將達到峰頂。之後便開始急遽下墜。其間有供應商倒閉合併,聲量墜落到谷底。存活下來的公司在得到二三輪資金的挹注後,才能夠繼續開發第二代,跟第三代的產品。之後才能通往成熟的高原期,開始得到百分之二十到三十的消費者採用,變成一個成熟商品。

人工智慧產品也一樣,唯有在Edge AI與5G AI手機都廣泛地散佈在人們身旁,各類可靠準確的應用模型被訓練出來後,最後再仰仗加值經銷商VAR的螞蟻雄兵,來將各式人工智慧應用嵌入我們的日常生活中,自然到都不覺得它們的存在。到那時,人工智慧才是真正開花結果了。

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