人工智能(AI)成为下世代科技发展重点,工研院IEK计划副组长杨瑞临表示,AI终端载具数量将远小于手机,半导体产业挑战恐将增大,芯片业者应朝系统与服务领域发展。
工研院产业经济与趋势研究中心(IEK)计划副组长杨瑞临指出,人工智能大致可分为资料收集与决策两部分;其中,资料收集方面,因需要大量运算,应在云端进行。
决策方面,目前各国仍以云端发展为主,杨瑞临表示,未来决策能否改由终端执行,是台湾发展AI的一大机会。
只是无人机、自驾车、机器人与虚拟现实(VR)/扩增现实(AR)头戴装置为AI的4大终端载具,杨瑞临认为,这些载具应以企业对企业(B2B)市场为主,难以进入每个家庭,数量将远小于手机,AI芯片需求量也将不大。
杨瑞临表示,未来AI时代商机将离硬件越来越远,半导体厂投资回收难度增高,风险加剧,业者不能只卖芯片;数字内容才是AI时代最具产值的范畴,芯片厂应朝系统与服务领域发展。
科技部近来积极推动AI发展,预计4、5年间执行包括研发服务、创意实践等5大策略,动支新台币160亿元预算,建构AI生态圈。
杨瑞临认为,科技部促进AI早期技术研发,除可带动相关技术发展,培育人才并建构环境,同时不排除可衍生出其他效益,对国内产业发展应具正面意义。
不过AI终端芯片需求量不大,杨瑞临认为,在成本考量下,未来AI终端芯片是否会如科技部评估以3纳米制程生产,有待进一步观察。
人工智能或是半导体产业的“假春药”
人工智能(AI)技术正启动半导体需求热潮,带动产业从谷底翻升,有分析指出,现在仅是AI爆炸性需求的开端,不仅英特尔(Intel)、NVIDIA和超微(AMD)未来业绩将大进补,就连小型业者也将雨露均沾。
随著人工智能技术日新月异,机器人威胁劳工的隐忧也与日俱增,但Barron’s杂志分析指出,AI其实不如想象般神奇,A.B.Bernstein分析师PierreFerragu甚至在2016年底戏称AI是「人工痴能」(artificialstupidity)。
Ferragu的理由是,所谓的AI充其量是计算机系统不断重复做分类的动作,并且从中学习,例如给予计算机大量的猫咪影片,不久后当其它影片中出现猫咪时,系统即能辨识。这虽然很了不起,但AI仍缺乏知觉,也没有创造力。由此看来,机器人不至于大规模取代劳工,人类无须太过杞人忧天。
AI可能有被过度炒作之嫌,但无庸置疑的是AI要处理庞大的数据,需要为数众多的芯片支持,半导体制造商销售前景可期,这从NVIDIA前一季财报可得到印证。NVIDIA资料中心芯片销售增加近2倍,达4.09亿美元,现在相关芯片销售占该公司整体营收的21%。NVIDIA财报发布后隔日推出专为深度学习打造的新芯片Volta。
即便是非关运算芯片的制造厂也感染AI狂热,例如光纤设备厂Ciena正准备推出WaveLogicAi芯片,应用于该公司通讯设备当中,目标是让网络运行更有弹性、更聪明。
NVIDIA和其它科技业者之所以把AI视为一个绝大的良机,是因为AI集结许多正在演进的新技术,它是一个通用名词,而且没有人能预测它的极限为何。
以半导体产业为例,英特尔共同创办人GordonMoore在1960年代中期提出著名的摩尔定律(Moore’sLaw),他推估单一集成电路上可容纳的晶体管数量每两年会增加1倍,成本将随之下降,现在证实成本果然大减50%。
不过,摩尔定律不再是铁律,近年已经被打破,半导体产业前进的速度随之放缓,经济效益也已停滞,AI的崛起正好为半导体产业带来新契机,让制造厂有机会尝试新的点子和推出新款芯片。
据传Facebook和Google开始自己设计处理效率最快的芯片,其中,Google的客制AI电路系统已经迈入第二代。参与设计的加州大学(UniversityofCalifornia)柏克莱分校计算机科学教授DavidPatterson最近接受媒体访谈时曾透露,Google的芯片比NVIDIA产品更优异,因为它更精准地针对AI亟待解决的问题。
不过,这不代表NVIDIA有麻烦了,Google客制化策略对许多想要追求AI的企业而言太昂贵。Bernstein分析师MarkLi和StacyRasgon最近表示,需要AI芯片的企业可能从各种来源获得技术授权,包括影像处理技术提供者CEVA,或是安谋(ARM),数据显示当前销售的芯片有3分之1是使用安谋的架构。
其它还包括Cadence,主要业务是提供软件工具给半导体厂,该公司的新电路系统设计更有助于提升机器学习能力。另一家值得注意的厂商是赛灵思(Xilinx),该公司的可编程芯片是Altera的主要竞争对手。
由此看来,虽然目前AI可能炒作成分居高,但在半导体产业停滞不前之际,AI正为产业带来巨大的转变,预料或将开启相当庞大的新机会,但未来谁能说得准呢?
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