玩樂高學程式,14歲國中生瘋程式設計獲博通大師首獎
玩樂高學程式,14歲國中生瘋程式設計獲博通大師首獎
2015.08.27 | 人物

回想一下,小學三年級的時候你大部份時間都在做什麼?大多數人的回答可能不會相差太大,花最多時間的,無非就是在學校課業、安親班或者才藝班上,這是許多台灣人從小的共同記憶。畢竟要在這麼小的年紀就發展出獨特的個人興趣,進而產生強烈的自我學習動機,在台灣這樣的教育環境下相對來說確實不容易。

今年14歲的培英國中學生郭東穎,在小學三、四年級時,無意間接觸到樂高遊戲,並從此開啟了他對程式設計的興趣,至今仍欲罷不能。他更將自己從10歲開始自學累積的電腦程式能力,移植到生物群聚的研究實驗上,在過去一年總計囊括了國內外大大小小5個科展獎項,更獲頒博通大師國際獎(Broadcom MASTERS),以及參加全世界最大的國際學生科學展覽英特爾國際科學展(Intel ISEF)。

瘋程式設計,房間成「加熱反應爐」

郭東穎在小學三年級時,就會自己上網看YouTube,觀摩全球各地的樂高玩家利用樂高的開發套件做出哪些好玩的應用。他也會瀏覽YouTube影片底下的評論,看看這些玩家都在討論什麼、在想些什麼。

後來,他利用自己積攢已久的壓歲錢買下樂高機器人開發套件「Mindstorms NXT」,這個套件包含馬達、齒輪、感測器等硬體以及可自由編程的軟體程式,郭東穎也因此接觸到圖像化程式LabVIEW。在10歲這年,他踏上電腦程式設計這條路的開端。

「LabVIEW用到最後我覺得不夠用,就問爸爸可不可以教我C語言,他就直接丟給我一本書,叫我自己學。」郭東穎說,雖然爸爸也會寫程式,但並沒有手把手地教導他,僅是在他寫程式卡關的時候提點一下,幫助他順過邏輯是否正確。郭東穎大多時間是透過看書、上網找資料的方式學習,一路從LabVIEW、C、C++學到Java等程式語言。

郭東穎的母親說,他寫程式簡直到了廢寢忘食的地步,就連半夜電腦都要開著跑程式。郭媽媽曾經一度下令禁止他過度沈迷程式設計,某次郭東穎正好出遠門,郭媽媽晚上到他房裡睡覺,躺了一下發覺房間溫度怎麼這麼高?後來一看,才發現郭東穎竟然偷偷將電腦主機藏在床底下,再用紙張貼在外層掩護電腦主機,而電腦正在不間斷地跑程式、散發熱氣!「這是一件你必須阻止他,但他還是會繼續做的事情。」郭媽媽說。

程式設計結合生物研究,奪得博通大師首獎

「你一直學寫程式的話,你要做什麼?不如就應用你的程式去做些什麼好了?」郭媽媽表示,在郭東穎小學六年級時,她開始鼓勵郭東穎用他的電腦程式能力去做點不一樣的應用。

正好,郭東穎另一項興趣就是觀察生物,並陸續觀察過蒼鼠、螞蟻、燕鷗及魚群,發現生物群聚的特性。起初,他看到雁在天上呈V字型排隊飛翔,認為生物群聚必然有其生存上的優勢,但是要將鳥類抓來做實驗畢竟不容易,於是他便將目標轉往大肚魚。

郭東穎麻煩夜市的老奶奶幫忙捕撈野生的大肚魚,捕撈多少他就收購多少,最後總共買回100隻的大肚魚,再到家裡附近的水族館訂製7、8個魚缸養殖這些大肚魚,觀察他們的群聚行為。

經過瑣碎的實驗過程,他發現一群大肚魚同聚一處,生存機率高;一旦未能達成共識時,魚群會再細散成好幾群,重新決策;而在不同數量的魚群中,也會出現相對的菁英領袖,帶領魚群尋找食物、避免危險。

但是,郭東穎希望即使實驗的數據基礎被放得很大,或是時間拉長的時候,實驗結果仍然可以跟他觀察到的群體行為是一致的。因此,他用程式寫一套預測系統,試著模擬當大肚魚數量、實驗時間都被放大好幾倍時,實驗結果會如何?結果當然是與他的觀察結果吻合。

他也靠著這套電腦模擬預測系統搭配實際的生物觀察實驗,累計獲得5個科展獎項,其中一項便是博通大師國際獎,並代表台灣到美國與來自全球十六個地區、約30位六到八年級的學生進行交流。

看丹布朗小說學跨界精神

郭東穎說,他最崇拜的楷模,一個是賈伯斯,另一個則是寫出《達文西密碼》的知名小說家丹布朗(Dan Brown)。語言能力也相當優異的他,甚至將丹布朗的整套英文小說全部拜讀一輪。

他的小說會暢銷,是因為結合數學、科學、歷史還有文學。歷史要讓科學變有趣,而科學則讓歷史更有邏輯,要兩者結合才能寫出一本好書,做研究也是這樣。」郭東穎說,一直重複大同小異的生物實驗,無法看到新意,也無法預知樣本數量變多、演化時間拉長的結果,而只做電腦程式模擬,也難以知道真實的觀察研究結果究竟如何?跨界研究與實驗,是他從丹布朗小說中學到最重要的一件事。

問及他以後最想從事的職業領域是什麼?這個外表瘦弱白淨,說起話來也有點靦腆的14歲男孩則回答:「為什麼要選擇一個職業呢?應該要去開創一個新局。」語氣卻是自信無疑。

郭東穎
(左為博通台灣區總經理陳瑋駿,右為郭東穎。圖片來源:蘇宇庭攝影。)

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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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