After Effects 創造者:要解決人才缺口,必須鼓勵女性參與科技領域
After Effects 創造者:要解決人才缺口,必須鼓勵女性參與科技領域
2015.10.26 |

在科技領域中將女性議題特地挑出來講,往往顯得沉重又不討好,它不像那些諄諄教誨的經營心法,也不似那些血淚滿滿的創業歷程,一不小心還可能成為創業人的眼中釘,那些父權勝利主義者斜眼睥睨覺得你就是在討拍嘛。不過,美國技術圈的意見領袖 Sarah Allen 指出了你可能會開始關心該議題的關鍵因素:「如果技術人才如此短缺,那麼女性,以及其他有色人種(除了白人與亞洲人外)的培訓是否更應受到鼓勵,才能補足市場的不足?」

Sarah Allen 九月初來台參加 RubyConf 研討會,她是 Adobe After Effects 和 Flash 早期版本的創造者,亦曾經參與美國政府的 Presidential Innovation Fellow 計劃,投入博物館與研究組織——Smithsonian Institution 的資料數位化專案。

圖說明
圖說:Sarah Allen 九月初來台參加 RubyConf 研討會

對於政府單位來說,我們可能認為他們難以接納新科技,但 Allen 表示,政府會被成效說服,要讓更多人認同 Ruby,就得開發有效、方便的工具直接說服用戶。例如,透過 Ruby 開發的 Jekyll 網站開發工具被美國政府廣泛地使用,並非因為 Ruby 本身的語言特性,而是因為它的架構與程式庫,「這正是為何要使用 Ruby 的原因」,也是為何程式語言的生態圈如此重要。將此概念運用至 Smithsonian 計劃,Allen 以開放資料為前提打造數位化工具,試圖讓更多人了解知識普及帶來的影響,而非僅提供組織將內容數位化保存的管理系統。

數位人文的價值

Smithsonian 開放資料的計劃最終顯現出「數位人文 (Digital Humanities)」的價值。Allen 舉例,他們將過往船隻的航行日記數位化,結果科學家便將當時的船隻位置與氣候和今日的數據對照,藉以分析氣候變遷。航海的文化影響了當今的科學研究,正是將紙本數位化帶來的跨界成果。

看見科技的力量與知識普及帶來的革命,再加上言論預測八年內將有 40 萬名技術人才的空缺,美國近年大力推廣 STEM 教育(編按:STEM 一詞代表科學、科技、工程和數學),但同時也遭受批評,認為政府過於偏袒 STEM 領域而忽視了人文教育,因此出現融入藝術的 STEAM 教育。

Allen 認為,不管是 STEM 或 STEAM,其實教育的本意應該是「探索」。當你教導孩子英文、科學、數學或工程時,必須帶入使用情境,讓他們了解知識與世界的連結。「很多人可能不知道,其實許多工程師沒有電腦科學的學歷」,當我們聽見某人是工程師時,可能先入為主地覺得對方數學很好,但她/他可能是一位會寫程式的音樂家,開發軟體能讓其編曲更豐富。或者那些擁有實體店面的經營者,也不必非得學會寫程式,但了解電腦科學能夠替他們的經營帶來數位化的加乘效果。「軟體開發其實就是創意的展現,任何人都能參與,隨著愈來愈多的跨界合作,能夠解決的問題會愈多。」

技術人才缺口的解決方式

「但若是為了補足人才缺口,STEM 教育是錯的」,Allen 話鋒一轉指出了人才缺口的重要問題。

Allen 提到,美國的電機領域其實有許多女性學生,但每年畢業生中,約 2/3 的女性離開電機領域,再過十年,已經身為工程師的女性,還會有一半的人選擇離開。如果我們讓這些女性,以及更多有色人種(非白人、非亞洲人)持續地投入電腦科技,人才缺口的問題不就立刻解決了嗎?Allen 認為,與其在中小學普及程式教育,不如加強訓練現有的人才。如果不將成人遭遇的問題解決,就算有更多小孩學習了程式,他們遲早會面臨一樣的困境,轉而從事其他專業,這也是 Allen 七年前創辦 BridgeFoundry 工作坊的目標,希望讓各領域看見寫程式的樂趣。她提到,BridgeFoundry 最成功的作法便是創造「社群」的氛圍,透過小班教學,老師和學生之間形成雙向的學習,一來一往中,學生透過社群看見的其實是工程師的生活、利用程式解決問題的實作,更藉由社群發現身為女性或有色人種,在科技領域中可以擁有的機會與平等,並將這樣的經驗帶給別人與自己所處的產業。這樣第一人視角的體驗,不必再被迫接受主流媒體的洗腦,宣傳著那些成功女性的故事,還有故事背後隱喻的「不尋常」。Allen 苦笑著舉例,有人說她具有「隱藏的天份」,但其實她已經耕耘了 20 幾年,怎麼會是「隱藏的」呢?

她更進一步補充,曾有人認為她是早期投入程式語言的女性代表,但其實 1980 年代便有許多女性參與電腦科學,更有許多原始軟體由女性完成開發,因為那包含了大量的「打字」工作。Computer 一字衍生自「執行計算的人類」,而過去執行計算的往往是女性,這些人甚至被稱作粉領工作者 (Pink-collar worker)。主流價值認為科技產業由男人所創造,Allen 強調,這是我們必須改變、修正的認知。

程式語言的多樣化,創造了強大、快速的科技發展

除了 BridgeFoundry,Sarah Allen 還創辦了語言學習平台 Mightyverse,她認為現有的語言學習方式還很傳統,而且往往僅限於語言學習,並不了解文化的差異與美好。呼應到現今各式各樣的「程式語言」,Allen 回憶以前通常只會使用一種語言完成絕大部份的開發,但到了現代,一天內可能就用上了 Ruby、SQL、JavaScript 等等。儘管近年浮現 JavaScript 就能完成所有開發的趨勢,但她覺得正是眾多的程式語言發揮各自的優勢,創造了強大、快速的科技發展,就像我們講著不同的語言,才替世界帶來豐富的異文化。當然工程師就成為極具挑戰性的角色,需要因應不同的工作內容使用不同的工具。

Sarah Allen 有一個網路名號——Ultrasaurus(特級超龍),她在個人網站上解釋,1976 年時,古生物學家 James A Jensen 在科羅拉多西部發現了恐龍化石,並於 1985 年將它命名為特級超龍。但隨後的研究發現,這些身體各部位的化石可能來自多種恐龍,因此特級超龍被認為是無資格名稱。

雖然神秘的特級超龍並不存在,但這故事讓 Sarah Allen 聯想到「網路軟體」的成形。「當你命名一組程式碼,它就成為了一個工具」,而這些工具隨著我們不斷地豐富其內容而升級,進而提供更多人使用;就像命名特級超龍後,隨著深入的研究,我們對世界的認知愈來愈清晰、成熟。而這些來自不同種類的恐龍化石、來自眾多開發者持續的發明、來自程式語言各司其職完成的服務,集合成一股強大的推動力量,也象徵了開發者不斷地思考、不斷地形塑網路科技的過程。

關鍵字: #人才
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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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