D-Wave量子電腦來了|數位時代 BusinessNext

[2014年9月號雜誌精選]

大數據時代來臨，資料探勘（Data Mining）所提供的答案必須更快、更準，科技巨頭們早把眼光望向更前端的「量子運算」！成立於1999年的加拿大公司D-Wave，推出號稱全球首款商用量子電腦，Google、NASA太空總署以及美國航太公司Lockheed Martin相繼出手購買，準備找出量子電腦的殺手級應用。

量子電腦的驚人之處，在於其所使用的量子位元可兼容部分0與部分1的共存狀態，突破一般位元僅能呈現0或1的其中一種狀態。換言之，一個量子位元可同時處理更多數字，故運算能力又快又好。曾有測試結果指出，D-Wave 2的解答速度比使用CPLEX優化演算的電腦快上3,600倍。

D-Wave產品是否如其所言實現量子運算？學界提出了挑戰的聲音，認為運算速度比超級電腦快，還無法證明達到量子運算的標準，必須確認兩者的解答速度差距隨著問題難度提升而倍增才行。D-Wave則對此回應，是因為學者們的研究沒有問對夠難的問題，才會顯現不出D-Wave產品與一般電腦的差異。

儘管兩派說法各據其理，但各產業界還是對量子電腦寄予厚望，D-Wave的投資者包括亞馬遜創辦人兼執行長貝佐斯（Jeff Bezos）、以精準相中突破性技術聞名的創投裘維森（Steve Jurvetson）、華爾街金融業者、美國情報局等，Google則積極將D-Wave 2應用於人工智慧、圖像辨識與機器學習，試圖找出最適合用量子運算解決的問題。

D-Wave量子電腦3大創新突破

1.成功將運算系統的量子位元，從過去學術研究的個位數提升至512單位。

2.實現了量子退火（quantum annealing）運算模型，專用於優化計算過程找出最佳解答。

3.串接量子運算與商業應用，試圖推廣量子電腦的實用性。

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（圖說：D-Wave的量子電腦採用貴重金屬鈮做為原料，必須在絕對零度的狀態運行。圖片來源：D-Wave提供）

（更多精彩內容請見2014年9月號《數位時代》「行動商務這樣做！」，全國7-Eleven、誠品等各大書店熱賣中。尊重智慧財產權，如需轉載請註明資料來源：《數位時代》第244期）

生成式AI正掀起一波全球創新浪潮，新創企業正以驚人速度重塑產業生態。AWS與《數位時代》聯手製作的節目《科技潮什麼》，回顧了AWS日前舉辦的「AWS 台灣雲端高峰會 - AI 創新賦能日」論壇，帶聽眾掌握AI獨角獸與台灣新創的第一線觀察。

這場AWS舉辦的盛會，集結了全球專家對新金融、新經濟型態的全方位觀察。節目整理了論壇中提到的案例，從數據巨頭Palantir，到一年內達成獨角獸估值的日本Sakana AI，再到台灣的犀牛盾與完美移動，串起一場精彩的AI創業實戰課。

Palantir資深顧問Shawn Manasco 分享了自家「神秘數據公司」的成長故事。他提及：「過往美國軍隊很大，常常問一個問題，要等2-3周才有答覆，而且回答還是錯的。」Palantir在短短12天內，協助美國陸軍整合上百個資料庫，讓美軍即時掌握戰略資源。Palantir不僅展現AI與資料整合的威力，也揭示新創要成功必須解決真實痛點，而非「創造需求」，並能將技術轉化為實際商業價值。

日本的新創Sakana AI則在1年內就躍升為AI獨角獸。Sakana AI專注於用AI解決日本勞動力短缺與產業永續問題，在強調「速度」與「專注」的同時，也堅守安全規範，並在深耕技術的過程中，找到能真正影響社會的應用場景。Sakana AI提及：「這一切也要感謝AWS的協助，因為AWS提供很強大的資源。」

回到台灣，也有兩個亮眼的新創案例。首先是犀牛盾，面對全球市場中13,000張圖款與上百位創作者的內容管理挑戰，他們導入多模態模型CLIP，讓AI自動理解圖片與文字關聯，大幅提升策展效率；第二是完美移動，他們在開發技術時，找到了B2C轉型為B2B、API的商業模式，將原本針對消費者的AI虛擬試妝技術，轉化為API服務，成功打造可規模化的SaaS商業模式。兩家企業的共同點在於，不是一味追求最炫的技術，而是用AI解決實際問題。

要打造出好的AI服務，就必須有穩定、安全又可擴展的基礎架構。AWS正是許多新創背後的關鍵力量，全世界有80%的獨角獸企業都是AWS的客戶，而在專注於人工智慧與機器學習的獨角獸中，比例更高達96%。AWS不僅提供雲端運算資源，更是協助企業從概念驗證、技術開發到全球營運的堅實後盾，讓創新能夠真正落地。

AI時代的浪潮不斷向前，AWS也將持續推動產業創新，並於11月18日高雄舉辦「2025亞馬遜港都創新日」，邀請政府領袖、產業代表與國際專家齊聚，分享前瞻觀點與實戰經驗，打造百工百業共創的科技展區，呈現更多雲端應用的真實場景。同時若想了解更多AI創新趨勢與台灣新創的成長故事，立即收聽本集《AWS科技潮什麼》，掌握這波AI轉型的關鍵契機。