Google加快人工智慧發展的秘密武器:自製機器學習專用晶片
Google加快人工智慧發展的秘密武器:自製機器學習專用晶片
2016.05.19 | 科技

人工智慧AlphaGo的成功,過去認為來自Google擅長的大規模資料處理以及演算法計算。不過令外界意想不到的是,執行長桑德·皮查(Sundar Pichai)在今日的Google2016年開發者大會上發表一款Google自行研發的機器學習專用晶片,更是造就AlphaGo的祕密武器。

圖說明
(圖說:Google執行長皮采於2016開發者大會發表特製晶片TPU如何改善機器學習演算法。圖片來源:Google Developers

##特製晶片效能為現有技術往前推進七年
皮采指出,Google在幾年前就已著手研發客製化的特殊應用積體電路(ASIC),而這款專用於Google開源機器學習演算法TensorFlow、也是提升AlphaGo計算速度的特製晶片TPU(Tensor Processing Unit),用以改善機器學習相關應用,迄今已使用超過一年。

為了加速機器學習進程,TPU捨棄掉傳統晶片如CPU和GPU的高精確度,減少計算需要的電晶體數量並提升每瓦效能。根據Google說法,「TPU讓機器學習的每瓦效能提高一個數量級,相當於將晶片效能往前推進七年或三代的摩爾定律」。

圖說明
(圖說:AlphaGo伺服器使用Google自製晶片TPU。圖片來源:Google Cloud Platform Blog

##Google產品、外部開發者皆可受惠
目前,Google使用機器學習的應用超過百種,例如搜尋、語音辨識和自駕車。Google傑出硬體工程師諾曼‧約皮(Norman Jouppi)指出:「這類程式需要耗費龐大資金才能提供快速集中的運算能力和電力,自製機器學習加速器讓Google可更加經濟地加快產品推出。」迄今,Google已使用超過1千個TPU,運用於街景、智慧訊息回覆和搜尋,幫助改善搜尋結果相關性,以及提升地圖和導航產品的精確度。

除了Google內部產品可受惠於這套最新的機器學習演算法,Google的雲端機器學習服務也開放開發者利用這套演算法打造自己的應用服務。「我們的目標是引領機器學習產業,並讓創新得以在顧客身上實現。透過在基礎建設加入TPU,我們可以透過軟體如TensorFlow和雲端機器學習將Google的力量帶給開發者。機器學習正在改變開發者如何打造讓消費者受惠的智慧應用,我們非常高興看到未來生活的可能性。」約皮表示。

微軟也在嘗試新的晶片設計

Google並非唯一為了加快人工智慧而採用新的晶片設計的公司。《華爾街日報》指出,微軟正在使用一款名為Field Programmable Gate Arrays的可編程晶片,以加速人工智慧運算,應用於Bing搜尋引擎。NVIDIA推出的GPU則被應用在人工智慧計算,這款晶片過去也被Google用於AlphaGO的早期測試。

透過自行生產客製化晶片,Google將更可掌控支出、技術規格以及未來發展藍圖。但這是否代表Google對第三方晶片供應商如Intel或Nvidia的依賴將日益降低?約皮表示,「我們依然購買大量的CPU和GPU,」但不願透露購買數量是否較過去少。

資料來源:GoogleThe Wall Street JournalForbes

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人人用 AI,訊息更分散?普羅品牌顧問「Process 2.0」助企業建品牌 AI 助理、精準溝通驅動成長
人人用 AI,訊息更分散?普羅品牌顧問「Process 2.0」助企業建品牌 AI 助理、精準溝通驅動成長

自 2022 年底 ChatGPT 引爆生成式 AI 浪潮以來,企業競相導入 AI 加速內容產出,效率看似提升,品牌訊息破碎化與品質失控的風險卻也隨之浮現。行銷、客服、業務各自運用 AI 工具產出文案,語氣與規範逐漸失去統一標準,消費者接收到的品牌形象因此愈趨模糊。

「一旦 AI 成為人人可及的工具,它本身幾乎不再是差異化的因素。真正的差異,不在於技術本身,而在於企業如何運用它。」Process 普羅品牌顧問創辦人 Martin Kessler 指出,長期來看,勝出的不會是使用最強大 AI 的企業,而是那些將品牌定位得足夠清晰、即使在技術趨於同質化的情況下依然與眾不同的企業。「AI 正成為常態,但唯有強大的品牌,才具備真正的競爭優勢。」

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Process 普羅品牌顧問創辦人 Martin Kessler。
圖/ 數位時代

如何運用 AI 加快內容產出速度,並同時兼顧品牌信任所需要的一致水準,這是 1995 年創立於瑞士蘇黎世的普羅品牌顧問,近年積極思考的問題。為此,普羅提出「Process 2.0」服務,將顧問角色從建立品牌策略,延伸到協助企業建立可持續運作的品牌溝通系統。

「Process 2.0」服務:提升企業品牌溝通力

Process 普羅品牌顧問台北分公司總經理洪翠霞觀察,品牌訊息之所以失焦,關鍵在於策略完成後,仍缺乏一套持續運作的溝通系統銜接執行。她將這種落差歸納為五種斷層:

首先,一旦策略完成後未能落實到日常工作,便形成策略斷層。同時,當品牌理解過度仰賴少數主管,一旦人員異動,傳承便隨之中斷,造成轉譯斷層。

在執行面上,各部門對外溝通的語氣逐漸分散不一致,也會有語氣斷層的問題;內容產出雖多,卻缺乏共同標準判斷是否符合品牌,則是驗證斷層。最後,所有品牌知識散落各處、未被系統化管理,導致治理斷層,也讓最初的策略價值難以發揮效果。

這五個斷層背後,指涉的是同一個關鍵。也就是品牌策略與實際執行之間,少了一套能夠持續運作的品牌溝通系統。

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Process 普羅品牌顧問台北分公司總經理 洪翠霞。
圖/ 數位時代

為此,普羅開發出「Process 2.0」解方,從三個階段解決落差。首先,從「Brand Strategy」出發,先釐清品牌的定位與價值主張;接著才是「Brand Communication System」,將策略轉化為跨部門可依循的語言規則;最後則是「AI Brand Communication」,把品牌知識整合進安全可控的 AI 工作環境,讓行銷、業務、客服、人資,乃至海外代理商,都能基於統一的品牌基準產出內容,並持續進行審核與知識更新。

「AI 內容產出速度已遠遠超過品牌治理速度,品牌基礎若模糊不清,AI 只會更快放大既有的問題。」洪翠霞強調,AI 時代讓斷層問題更加明顯,因此她也期待透過「Process 2.0」品牌專屬 AI 助理,延伸顧問影響力,幫助品牌長期把關、一同成長。

品牌力 + AI:打造品牌專屬 AI Agent

為實現「Process 2.0」,普羅攜手愛酷智能科技(AccuHit)將品牌策略、知識與 AI 技術整合,協助企業建立專屬品牌 AI 助理。

愛酷智能科技(AccuHit)執行長林庭箴指出,「Process 2.0」鎖定的是品牌再造:AI 除了應用在企業內部流程,還能如何用在品牌溝通面。他分析,當電商進入超微利的時代,零售產業正走向三個不可逆的趨勢,包括:到 2030 年,將有五成消費行為由 AI 協助完成,商品資料必須完整到能讓 AI 讀懂;其次是超個人化,信任愈稀缺,推薦卻必須愈貼近個人需求這件事將更挑戰;第三,則是預測型消費將持續增加。

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AccuHit 執行長 林庭箴。
圖/ 數位時代

尤其,在非零售場域,品牌溢價更為關鍵,因為品牌價值與品牌溝通內容不只要讓消費者理解,也要讓 AI 讀懂,才能持續發揮影響力。不過,當企業想要運用 AI 做行銷卻沒想像中容易。林庭箴強調,企業 AI 最大的挑戰,多半集中在機敏資料的存取與管理層面。

因此在「Process 2.0」的開發協作上,普羅負責定義場景,AccuHit 則提供技術與產品面支援,將品牌規範與知識納入 Gen AI 系統,讓所有輸出都能經過品質控管,如同 AI 版本的品牌指南,確保每一次輸出都建立在信任與安全之上。

目前品元實業、昇昇膠業等品牌已導入試用這項服務工具,無論是行銷內容撰寫、客服回覆、產品諮詢或內部教育訓練,皆能依據統一的品牌規範,輸出兼具效率與品質的內容。

Brand-to-Revenue:探索成長新引擎

根據台經院發布的《2026 台灣企業品牌力大調查》,過去五年(2021 至 2025 年)收集的 1,167 家企業數據顯示,台灣企業普遍呈現「內強外弱」的品牌結構。也就是品牌定位與內部管理已具基礎,但對外溝通與價值主張,如品牌好感度與互動性,卻相對薄弱,導致多數企業雖有高重複購買率,卻缺乏品牌溢價能力與市場認同。

對此,台灣品牌耀飛計畫小組副主任朱俐穎指出,「Process 2.0」的目標,是協助企業建構可落地的溝通能力,最終讓品牌策略實質驅動營收成長。

她以多年輔導近千家品牌企業的經驗為例,企業經過品牌輔導後,形象全面升級、設計語言更聚焦,市場識別度也隨之提升。她觀察,品牌塑造的成果平均在一至兩年後開始發酵,客戶能明顯感受到不同:「以往客戶只是單純買產品,但有了品牌之後,就多了願景與合作想像,能吸引其他企業一起創新共榮。」

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台灣品牌耀飛計畫小組副主任 朱俐穎。
圖/ 數位時代

AI 的本質就像一面放大鏡:品牌定位清楚,AI 能加速轉譯、提升溝通效率;定位模糊甚至混亂,AI 也會同步放大這份混亂,後果難以收拾。品牌梳理是否到位,決定了 AI 是阻力還是助力。

為協助企業及早驗證成效,普羅已推出「60 天品牌成長試用計畫」,讓企業在正式導入「Process 2.0」前展開深度合作,鎖定成長機會。從 Made in Taiwan 到 Trusted Taiwan Brand,信任,才是品牌溢價的關鍵。

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