[專訪]  核桃運算薛文蔚:每個人都可以成為資料科學家
[專訪] 核桃運算薛文蔚:每個人都可以成為資料科學家
2014.12.01 | 科技

當大家都在談大數據分析和應用,台灣新創團隊核桃運算MacroData卻選擇切入最底層的技術,打造即時資料分析引擎Big Object。創辦人薛文蔚甚至想顛覆工程師從1970年代以來對資料運算的看法,也就是說,資料不必先下載到記憶體,運算完再放回去,而是設計出「in-place computing」模式,創造接近無限的空間,讓所有資料都為了運算而準備好。10秒就能處理1億筆資料,一台電腦就可以處理幾十億資料,比起現有的資料庫,運算速度還要快50倍到100倍。

硬體科技的進步,促成大數據

核桃運算創辦人薛文蔚指出,「目前處理大數據的技術還是在非常早期的階段,很多技術還不是很方便,這就好像我們現在回頭談70年代的電腦一樣。」

薛文蔚說,「昨天的垃圾,是明天的黃金。」隨著硬體科技不斷進步,現在儲存資料的代價很低,所以有各式各樣沒有目的的資料被儲存起來,才會形成這3-5年很紅的「大數據」概念。

**大數據面臨的挑戰是,很快獲得很多資料,卻難以想像要如何處理資料。**當資料量很大的時候,要怎麼做才能快速處理這些大數據?

三年前,薛文蔚遇到中國供應商的單品項管理問題,必須同時處理40萬個品項,乘上1萬個通路時,預測出來的值是幾百億點。然而,現行的資料運算架構主流根本沒辦法處理,才讓他進而去解決架構所產生的問題,直接從運算模式下手。

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(圖說:核桃運算創辦人薛文蔚推出即時資料分析引擎,推翻工程師長久以來對資料運算的看法。圖片來源:郭芝榕攝影。)

顛覆資料運算模式

「我們現在還在用1945年所設計出的電腦運算模式!」(也就是范紐曼架構)薛文蔚解釋,以前記憶體很小,把資料當成外來物,程式和原始碼是一等居民,支配資料。每次要運算時,都要把資料從硬碟內搬移至記憶體運算,再搬回硬碟,花費很多時間在「搬移」。

目前大多數使用者端的資料庫和程式都以這種邏輯設計出來,薛文蔚說,這樣的工作台模式適合資料運算嗎?

所以,核桃運算3年前設計出不必搬移資料的「in-place computing model」,試圖要顛覆資料運算的模式。記憶體從32位元前進到64位元是一個很重要的觀念改變,用空間換取時間,用有效率的方式對映到現有的CPU和記憶體,創造出一個無限的空間,把程式送到資料儲存地運算,避掉資料搬移的過程。

例如,HTC就推出64位元處理器的智慧型手機Desire 820,可以把資料放在雲端、伺服器和物聯網上。

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(圖說:核桃運算顛覆資料運算的模式,開發出資料運算引擎BigObject。圖片來源:取自核桃運算官網。)

此外,核桃運算在做運算時,會用各式各樣的轉換技術做分門別類,例如分開性別和收入,並善用關聯,讓4G記憶體可以跑100G資料,比MYSQL快100至1000倍。

薛文蔚指出,「**只要一台64位元的電腦,就能處理幾十億筆資料,未來也可以用在手機上。**降低一般人使用的門檻,展現平民化的大數據運算力量。」可處理關聯式分析、多維度分析。

未來,嵌入式裝置愈來愈多,大數據將是隨處可見的技術。他更進一步指出,未來的使用者將會是資料導向,10年後可能變成人人都對資料「有感覺」,資料科學將成為基礎知識,而非現在的專家系統。

大數據四大類:應用、產品、工具、底層科技

薛文蔚是台大資工系第一屆畢業,在哥倫比亞大學念資工博士學位,1995年就開始創業。他將大數據分成應用、產品、工具、底層科技四大類,目前切入大數據領域的新創團隊,大多都是大數據應用,包括手機、物聯網,有一大部分落在社交媒體,用心理學分析關聯度,例如兩個人的相似度。

做大數據的平台和科技比較少,薛文蔚說,底層科技還有許多可發展空間,會形成一個生態系統。台灣的強項在硬體,像是固態硬體、永久記憶體、快閃記憶體等等,核桃運算也許會進一步結合硬體,讓運算模式更快速。而10年後,底層的硬體可能會被生物記憶體所取代。

關鍵字: #Mac #大數據
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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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