[蕭瑟寡人] 未來兩年的五個科技泡沫
[蕭瑟寡人] 未來兩年的五個科技泡沫

科技新創口頭禪向來以「The next big thing」為經典。報導新創潮流好像在寫奇幻小說一樣,作者想到一支魔戒,大家加油添醋地馬上生出了哈比人、魔眼、半獸人、精靈,寫到後面越來越精彩,要天搖地動還是要火山爆發,樣樣都來。

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「下一個大事是什麼?」往往是科技新聞常討論的話題,描繪人類對科技的美好想像。
圖/ shutterstock

科技業的奇幻故事,不斷地告訴我們,有天我們的生活會像《關鍵報告》或是《星際大戰》一般,一切都有聲控、人工智慧的系統操作,並且能透過幻象投影、機器人等進行互動,達到科技與生活完全結合。

人因為夢想而偉大,但夢想卻因為現實而破滅。科技的憧憬值得期待,但是否真有價值,要在面對冰冷的市場事實之後方能知曉。

過去兩年有許多科技神話,預言物聯網、虛擬實境、人工智慧、3D列印等技術將能夠融入我們日常生活並且徹底改變人類對於科技的想像。然而,兩年光景後,許多領域的一些應用似乎誇大其實,已逐漸開始泡沫。

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兩年內,五大在風口上的科技潮流可能成泡沫。
圖/ shutterstock

在閱讀這些潮流時,我們要了解,未來兩年內潮退後,有些夢想可能永遠不會實現。

日常穿戴式裝置

兩年前開始,以智慧型手錶為開端,掀起了日常穿戴式裝置的潮流,也成為物流網潮流的一部份神話。而當時,已經有人察覺日常穿戴式裝置曝光率遠高於實際應用。知名創投Fred Wilson亦曾對智慧型手錶的實用性和未來發展提出質疑

兩年後,智慧型手錶與其他日常穿戴式裝置並沒有消失,但是卻也沒有大紅大紫。2016年,穿戴式裝置市場號稱成長了兩倍,全球總共賣出兩千兩百萬個裝置。乍看之下成長許多,但是此銷售量與平板、手機等相比,穿戴式裝置的銷售量相較只是班門弄斧。

整體而言,智慧型手錶銷售量已有疲軟之勢,蘋果手錶銷售量更是大跌五成。唯一成績還算亮眼的是Fitbit的運動手錶,但其股價並未有起色。

在穿戴裝置的相對小眾市場中,競爭對手三星、蘋果、Garmin、Fitbit、小米、LG等廠商卻已殺得血流成河,而今年穿戴裝置卻是幾乎沒有消息。這還沒有考慮到實際使用量。(以筆者身邊朋友而言,買了穿戴式裝置後,幾乎都是用了幾個月就沒再用了,唯一還看得到的是像Fitbit這樣的陽春運動手錶。)

我相信穿戴式裝置的市場會持續成長,但是卻不會像平板或手機一般成為主流市場,更難以像許多科技媒體預言般地成為智慧家庭中的重要一環。

若要討論穿戴式產品的發展問題,首先不得不討論整體設計的理念。 至此,許多穿戴式裝置仍然是採用形式上升級而非功能性的提升。 所謂形式上升級,意思就是將現有的某種裝置(如手錶、項鍊等)塞入數位晶片後,變成能與手機溝通的「智慧型裝置」。

然而,很多非智慧型裝置的手錶、項鍊、戒指等配戴飾品,原本的設計的理念有其自己的道理,但絕對不是為了有智慧型手機的年代而設計。現在的智慧型手錶除了將手機上的內容顯示在手錶上,並沒有在功能上作任何太明顯的提升,有點脫褲子放屁的感覺。

如果時鐘都放在口袋裡了,還需要戴手錶嗎?

最後, 許多穿戴式裝置最後的附加價值會像運動手錶一樣非常簡單,不需要觸控、聲控,只要把偵測器做好就好了。 但也因為如此,穿戴式裝置售價不可能像現在智慧型手錶一樣貴,在小米、Garmin跟Fitbit大力競爭的情況下,最後一定是削價競爭,腰斬毛利。

技術上而言,穿戴式裝置的電池和網路通訊仍有很大的問題。若穿戴式裝置有觸控、聲控、全彩背光顯示等功能,連續使用時間很難撐過三個小時。

為了低功率省電,許多計算必須在手機或其他裝置上完成,這也意味著通訊模組電耗的重要性。目前穿戴式低能號裝置通訊模組距離太短,只能跟手機連結,若使用量太高,甚至會拖垮手機的耗能。

因此,穿戴式裝置在近期內仍是不太實用的奢侈玩具。大家當初預期可以透過穿戴式裝置跟智慧家電靈犀相通的未來,離我們還有一大段距離。

家用3D列印

3D列印潮起時,有些科技奇幻故事告訴我們未來人人家裡都會有台3D印表機,我們將更少光顧商店,因為只要網路上可以下載或購買列印藍圖,我們就可以在家「列印客製化商品」。

但是才不過幾年,所謂的家用3D列印公司開始呈現頹勢。當初被以四億美金高價收購的低價3D印表機公司MakerBot,去年卻傳出財務危機、大幅裁員20%。到底這產業發生了什麼事呢?

當然,當初的列印願景又被過度行銷,跟現實完全脫節了。

從觀念上看來,其實3D列印不是一種技術,而是一種製造方法,原名為Additive Manufacturing(增量製造),其實包含了所有用堆疊層次來製造的方法,實行已有三十年之久。

而為什麼製造業依然使用注模(Injection Molding)為主,而不用3D列印呢?

道理很簡單:質、量跟成本。

注模不但品質一致、出錯率低,當開始進行量產時,時間和金錢成本都較增量製造低上許多。說穿了,本來3D列印就不適合用來製造量產商品。

當然,有很多人會爭論說3D列印的重點在客製化。沒錯,重點確實是客製化而不是量產,但是3D列印卻無法克服許多技術上的問題。

首先,3D列印並不是一種技術。因此,在「列印」塑膠、金屬、尼龍、水泥、樹脂等不同材質的印表機,實際上都是不同的增量製造技術,不但很難(甚至不可能)同時進行,也無法將一種增量製造的技術直接拿去應用在不同材質上。

因此,3D列印要做到不同顏色、不同材質,都非常困難。說到客製化,基本上幻想已經破滅了。

再來,各類3D列印技術的穩定性仍有待加強。

當初3D列印公司與科技業唬爛的願景,其實都忘了跟大家說:3D列印不是像噴墨和雷射印表機一樣,你想印就印。

就連最基本的家用3D印表機,如果不懂得維持列印面水平、清理噴嘴、維護機體,非常容易列印失敗,完全不是大家所想的傻瓜商品。

最後就是3D列印的素材必須要有可塑性,然後再冷卻成形。這代表增快3D列印速度非常困難。因此,在做任何民生消費市場應用時,要做到大家所想的即時列印,是難上加難。

同樣地,3D列印不會消失,但是未來的用途恐怕會侷限於Maker、專業原型製作與工業用。

如果你是電腦白癡但是卻信了這神話買了一台3D印表機...

不妨考慮改裝成水族箱。

智慧型玩具與教材

隨著物聯網潮起,另外一科技神話就是靠軟硬整合,我們將能創造更多與電腦結合的智慧型玩具和教材來提升娛樂效果與輔助教育。

在硬體成本降低、低能耗通訊模組問世以及雲端成本降低後,不管是一些遙控機器人教育機器人還是親子互動玩具都相繼進入市場。

然而,智慧型玩具與智慧型教材,雖才開始,但是已困難重重。

至今,除了BB-8遙控機器人搭了《星際大戰》的順風車以外,許多新創智慧型玩具產品上市後,銷售量都不亮眼。而智慧型玩具上市公司LeapFrog前年爆發財務困難後,今年被港商VTech以7千2百萬美金賤價收購。而老牌玩具商Hasboro、Mattel等在內部研究玩具機器人、智慧型對話玩具以及兒童用無人機後,計畫通通糟到腰斬。

為什麼呢?

其實這跟玩具和教育市場的本質有關。玩具市場是個高淘汰率的市場,通常孩童對於玩具的新鮮感不會超過兩個月。而孩子對於玩具的新鮮感亦非功能導向,而是品牌印象主導。

所以,玩具業最有效的商業模式就是低成本但是高品牌價值的玩具,比如說鋼鐵人、Hello Kitty、冰雪奇緣動作玩偶等,而且通常售價不會超過四十元美金。因此,智慧型玩具不但單位成本太高,其功能性又不是重點,從商業角度看來難以賣座。

而教育市場呢?大部分的基礎教育講究抽象的符號知識(Symbolic Logic),因此相當注重知識的結構和呈現方式。

平板、電腦以及其他顯示裝置的好處是能夠因應知識的特性改變介面和互動方式,但如果今天若採用硬體智慧型教材呈現,反而更難改變互動方式。而使用硬體互動跟軟體互動有質性上的差別嗎?

不見得。

智慧型玩具與教材最後一大瓶頸就是投入研發後,卻沒有可預期的明顯商業價值。除了「有趣」以外,長期的發展潛力備受質疑。

壓死智慧型玩具的最後的一根稻草,應該要算是智慧型玩具缺乏「Recurring Revenue」(連續性營收)。

當孩童厭倦了平板App上的內容,他可以下載更多內容或是其他的App繼續使用,因此創造連續性的收益。但是智慧型玩具卻沒有人會願意多付你錢去購買更多內容,因為孩童厭倦的是硬體外型,即使有再多軟體內容都難以說服客人買單。

(噓...其實美國幾個知名加速器都看走眼,已經在智慧型玩具產業被套牢幾次了。)

VR 虛擬實境

虛擬實境話題,應該不用多說,HTC已經把棺材本壓在Vive上。臉書有Oculus、Google也投入Google Cardboard。而阿里巴巴、騰訊與百度也積極投入一「聲稱」將有八百五十億美金市值的VR產業。在此只討VR,不論AR。而其實VR還沒成熟,已經有明眼人看出純VR的前景堪憂

從娛樂的角度看來,VR絕對會存在(也一直都存在著),但是除了昂貴的娛樂外,VR究竟能夠創造多少產值?許多科技媒體大神希望我們相信VR可以用在教育模擬、視訊溝通等,實用性無窮。

然而,事實上VR很明顯地必須面對實用性的問題。今天的遊戲產業分為遊戲主機和手機遊戲兩大塊,玩家在設備上的投資意願已經很明顯了,VR遊戲將關注遊戲主機市場。

但是,過去遊戲主機推3D顯示器和3D遊戲,完全沒有起色,這或許已經說明了這些視覺上的小聰明,對於玩家並不重要,還不如專注於遊戲內容和遊戲引擎。

而說到內容和引擎,由於VR的機制複雜,除了要戴笨重的頭盔外,還要拿兩隻控制器揮來揮去,要為這種全方位互動模式設計內容,難度上比遊戲搖桿、鍵盤滑鼠還要複雜得多,是否會有遊戲開發者願意去花大筆開發成本去賭VR遊戲呢?

答案是目前還沒有。VR設備如Vive和Oculus都是數百元美金起跳,買一台Vive加上定位器的價格,差不多可以買兩台PS4或是Xbox One。 而最大的致命傷仍在:這樣的遊戲真的比較好玩嗎?

VR_虛擬實境_儘供編輯用_(來源Christian Bertrand/Shutterstock.c
VR或許能應用在邏輯性知識或是純粹的感官體驗,但必須為每種題目都提供專屬的VR內容,再估算VR內容開發意願和成本的話,VR完全沒有吸引力。
圖/ shutterstock

說到教育應用,又不得不提到各類知識型態的差異。大部分基礎教育的知識型態非常程序化,而且時常以符號呈現,擁有全景的互動對於程序化知識並沒有什麼明顯的幫助,你能想像用VR做代數問題或是學習英文寫作嗎?

VR或許能應用在邏輯性知識或是純粹的感官體驗,但是問題回到了知識結構和呈現方式:你必須為每種題目都提供專屬的VR內容,以VR目前的內容開發意願和成本來看,VR完全沒有吸引力。

試想,如果今天需要手動操作,VR需要幾百甚至上千美金,而一套國高中實驗器材可能還比較便宜,而且還可以重複使用。若今天討論的是感官體驗,請問學生看一段高畫質影片跟看一段VR影片會有很大的差異嗎?差異有上千美金的價值嗎?最後別忘了,學習的一大重點在於專注力,如果學生有全景互動,對於學習是否有多少實質幫助?

從教育上看來,亦困難重重,理論上沒有明顯優勢。

最後講到通訊應用,則是回到最根本的成本和效益問題。撇開應用,VR本身的技術有很大的致命傷。相對於AR(Augmented Reality,擴增實境),VR的空間被限制在偵測器可及之範圍。由於VR的頭盔是全罩式,使用者若一不小心動作太大可能會跟實體空間撞擊而受傷。

VR最難以令人接受的致命傷就是,一套設備只能有一人體驗,即使多幾套頭盔都無法在同一空間中使用。

到目前為止,所謂純VR產業的相關設備和內容已投入數百億美金以上。如今昂貴的產品上市了,卻在消費市場仍不見相關應用,要跌,恐怕跌得不輕。

當然,專業和工業領域中VR永遠佔有一席之地,但這和當初科技業向我們兜售的願景又是兩回事了。

AI 聊天機器人與智慧助理

最後,讓我們來聊聊人工智慧。這幾年由於工業用與企業用人工智慧不斷翻新,而且有人相信未來能創造上兆美元價值,於是有些科技人也動起腦袋,創造了個人用的AI噱頭,激發我們對於智慧型助理的遐想,可望有一天有超聰明的「AI」可以聰明到幫我們處理任何事,我們只要茶來伸手飯來張口。

在了解這種民生AI的可行性之前,我們必須要了解一下AI本身有諸多定義,而現在我們做的AI跟三十年前的AI目的和方法有很大的出入

三十年前的AI講究的是了解和模擬人類的知識彙整與推理能力,但是今天的AI,重點在於實用性,利用資料模型來將人類做的許多歸納和決策工作自動化。

今天的AI是自動化工業的延伸,並非朝模擬全能人類智能為目標。若硬要正名,今天所謂的AI其實是Machine Learning(機器學習)。

簡單而言, 機器學習的目的在於達到特定一種工作的高度自動化,而不是要讓AI能夠完成不同領域的工作。 意思就是,下圍棋的AI就是下圍棋的AI,他不會突然發展出辨識小雞性別的特異功能。

當然,今天的AI技術在工業和企業運算都發揮了極大效用,但是為什麼在個人用卻前景堪憂呢?

目前一些新創公司如x.ai智慧會議助理,還有clarke.ai自動會議紀錄助理,以及Wonder Bot筆記助理等,雖然已推出產品,但仍未見大紅大紫。而像x.ai已經是科技新創的新寵兒,吸引到兩千三百萬美金B輪,但是卻仍未找到商業模式。

今年才有人鼓吹說AI聊天機器人和智慧助理即將取代App,成為下一波行動科技主流。

很可惜,這一切恐怕都不會成真。

AI聊天機器人和各類智慧助理的最大問題,跟為什麼至今最好用的筆記App也不過是OneNote、EverNote,原因是一樣的。

最大的原因在於:工業和企業內部的工作都有明確、可量化的目標,但是個人日常生活中從事的工作,大部分的目標不但難以量化,所涉及的知識更是偏重邏輯性而非量性。

最簡單的例子就是買菜,如果你今天想要做一道炸醬麵,請問機器人怎麼幫你買菜?

機器人必須要懂得閱讀食譜,並且要了解很多食材知識(如加入小黃瓜可以解膩、加入紅蘿蔔可以增加甜味、加入冬瓜可以中和豆瓣醬的濃稠等)。機器人必須要能夠自動分析食譜,了解你的喜好,並且上網幫你挑選食材,光是上網買菜這麼單純的事情都需要如此多的邏輯性知識。

最大的問題是,如果機器人需要更多資訊,他也不能一直煩你,不然要跟機器人打太極打個十分鐘,你就乾脆開App自己去下單就好了啊!

而今天假設這訂菜機器人開發完畢上市,最難堪的問題就是:有人會光為這功能掏錢包嗎?

若要做到一真正實用的個人助理,那怕是上網買菜,就連幫你選音樂清單、規劃旅程、尋找機票等工作,都要能夠一把包辦。

你能想像,擁有三千多萬美金(相當於新台幣十億餘元)資金的x.ai,最後做出的產品只是幫你尋找開會時間和確認開會地點嗎?你就能想像,實際上要為個人解決非常單純的日常生活問題,所需要投入的研發成本有多大,做不做得出來、做不做得好還不知道。

因此,至少在可預期的未來中,個人用的AI難以創造很大的產值,更不要想會有很多人為了穩定性不足、準確率不夠的智慧助理和聊天機器人付錢。

創業家:不要留戀技術,請愛上價值

說到最後,為何如此多的科技產業面臨泡沫化的危機?

因為科技人常留戀技術,結果奇幻劇場劇本一寫欲罷不能,卻忘了一部劇要有演員、要有布景、要有燈光、要有製片,這一切無法落實,最後劇本也只是劇本。

因此在思考任何科技產業的同時,請記得:別留戀技術,能創造價值,才有人買單。

沒有人願意付錢使用的技術,代表價值創造的基礎出了問題。

與其戀戀不捨,不如好好思考如何扭轉(Pivot)。

《數位時代》長期徵稿,針對時事科技議題,需要您的獨特觀點,歡迎各類專業人士來稿一起交流。投稿請寄edit@bnext.com.tw,文長800至1000字,兩天內會回覆是否採用,文章會經編輯潤飾,如需改標會與您討論。
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以晶片的一瓦算力開啟AI新架構!耐能智慧從邊緣到核心,打造臺灣主權算力新典範
以晶片的一瓦算力開啟AI新架構!耐能智慧從邊緣到核心,打造臺灣主權算力新典範

當全球聚光燈都匯集在那動輒使用上萬顆圖形處理器(Graphics Processing Unit, GPU)、耗能堪比核電廠的資料中心時,另一場關乎AI永續發展的運算革命正悄悄發生。這場革命的核心,是如何以更低能耗、更高效率的方式支撐下一世代的人工智慧。而耐能智慧(Kneron)正是這場轉變的推動者之一。

早在2015年,當多數企業仍沉浸在雲端運算帶來的紅利時,耐能智慧創辦人暨執行長劉峻誠便選擇了「邊緣運算」之路的賽道,投入AI系統單晶片(System-on-Chip, SoC)與神經網路處理器(Neural Processing Unit, NPU)的開發。「如果 GPU 是需要龐大設備才能運行的錄影帶,中央處理器(Central Processing Unit, CPU)是性能平庸的 影音光碟(Video Compact Disc, VCD),那麼 NPU 就是能在輕薄裝置中高效運算的 MP3。」劉峻誠用一個簡單的譬喻如此描述著,這不只是晶片製程的改進,而是從架構層重新定義AI運算的方式。

十年磨一劍,如今耐能智慧的NPU晶片已成功進入物聯網、安防、車用與伺服器等不同領域。從智慧水表、穿戴裝置到車用語音系統,乃至企業伺服器與工業應用,都能在有限功耗下執行即時AI運算。合作夥伴從國內上市櫃企業到歐美等地的國際大型企業,都能看見耐能智慧身影,「我們從GPU、CPU進不去的地方出發,讓晶片像樂高積木一樣,從只需一顆晶片的穿戴式裝置,到需要多顆晶片的伺服器,都能使用我們的晶片。」劉峻誠說。

面對算力與能源雙重瓶頸,耐能智慧以新架構迎戰生成式AI時代

面對終端AI應用面臨的「資料流衝突」瓶頸,耐能智慧創辦人暨執行長劉峻誠指出,新世代AI運算不再只屬於
面對終端AI應用面臨的「資料流衝突」瓶頸,耐能智慧創辦人暨執行長劉峻誠指出,新世代AI運算不再只屬於雲端,必須開發能兼容多模態資料並在低功耗環境下運行的自主架構。
圖/ 數位時代

「語言模型和影像模型的資料處理方式完全不同,」劉峻誠解釋到,語言模型要短時間內處理大量資料,但影像模型則需要長時間、連續的低流量傳輸。而傳統AI架構無法同時兼容這兩種特性,這造成了終端AI應用面臨「資料流衝突」的瓶頸。也正是在這樣的挑戰下,成為耐能智慧下一階段的技術突破口。生成式AI不再只屬於雲端,運算正快速轉移至終端,從智慧家庭到醫療、車用、製造現場,都迫切需要能在低功耗環境下即時運行的AI系統。

但更大的壓力來自能源現實與國家安全。劉峻誠表示,GPU架構的能耗與散熱需求驚人,一個大型AI資料中心每年電費可高達60億美元,碳排放量更是巨獸等級。「如果繼續用GPU支撐生成式AI,將會對淨零碳排的目標帶來嚴重衝擊。」劉峻誠坦言並進一步指出,臺灣雖是全球GPU製造重鎮,但本地可用算力有限。「我們製造了全世界近8成的GPU,卻沒有自己的算力,」他語帶無奈,「如果國家級AI應用仍須仰賴境外基礎設施,國家的核心技術與自主權將受制於人,不利於在AI時代掌握主導地位。」

因應這場可能產生的算力主權的危機,耐能智慧決定以「多模態資料流衝突」與「低碳永續算力」這兩項挑戰為目標,開發新世代AI晶片架構。為加速這場技術革命並將臺灣的自主架構推向國際,耐能智慧投入全新晶片KL1140的開發,並成功得到由經濟部產業發展署推動的「驅動國內IC設計業者先進發展補助計畫」(以下簡稱晶創IC補助計畫)的支持。該計畫在國科會協調與經濟部及相關部會共同合作所提出「晶片驅動臺灣產業創新方案」的框架下,以實質政策補助鼓勵業者布局AI、高效能運算或新興應用等高值化領域的關鍵技術,提升臺灣IC設計產業的國際競爭力與韌性。

從晶片創新到主權AI,晶創IC補助計畫助攻耐能跨入新戰場

耐能智慧透過經濟部「晶創 IC 補助計畫」加速開發的 AI 晶片 KL1140,其效能與能耗表現均顯
耐能智慧透過經濟部「晶創 IC 補助計畫」加速開發的 AI 晶片 KL1140,其效能與能耗表現均顯著提升。
圖/ 數位時代

「KL1140最大的突破在於多模態資料處理架構的創新。」劉峻誠直言其中關鍵。在晶創IC補助計畫的挹注下,耐能智慧得以加速開發新一代晶片,這不僅是十年研發累積的成果,更是政策資源與技術創新的結合,象徵著臺灣在AI架構自主化道路上的重要里程碑。

這項架構革新,使KL1140在效能與能效上都達到顯著飛躍。相較於前一代產品,效能提升6至8倍、能耗比提升10倍、體積縮小至四分之一;以往需10瓦才能運行的任務,現在僅需1瓦即可完成。「你看GPU要加風扇、要水冷,而我們不用,」他笑著說,而這就是低功耗的力量。

這樣的設計,使KL1140成為真正能落地的AI晶片,既可部署於穿戴、車用與工業場域,也能堆疊成伺服器模組,實現了靈活的異構運算(Heterogeneous Computing)基礎建設。透過晶創IC補助計畫的協助,耐能智慧不僅強化晶片設計,更能整合模組、子系統與軟體生態,打造可供企業與政府使用的在地AI解決方案,邁向「AI基礎建設提供者」的新定位。劉峻誠也透露,目前KL1140晶片已開始導入國際主權AI專案,協助能源與環境條件嚴苛的地區,利用該晶片低功耗與高算力的特性,順利發展AI自主。

「我們不是在打造更大的GPU,而是在打造更聰明的AI,」劉峻誠強調。「主權AI的關鍵不只是算力自主,更是能源自主。」他認為,晶創IC補助計畫的核心價值在於讓臺灣的IC設計業者能從單一產品開發,邁向整體系統構建,具備定義新架構、主導新標準的能力。KL1140晶片的問世,不僅讓耐能智慧從邊緣運算邁入AI 核心基礎建設的新格局,更代表臺灣在全球生成式AI時代中,擁有以低功耗、高自主性技術參與未來競局的關鍵實力。

從製造到定義,臺灣AI自主的新起點

在生成式AI帶動的新一輪技術競賽中,算力的分配將決定未來世界的科技秩序。劉峻誠認為,臺灣若要在這場變局中保持主導權,必須擁有能自我定義的架構與技術。「我們不只是為企業造晶片,而是在為國家建算力。」他說。從十年前堅持走上邊緣運算的冷門之路,到今日以KL1140晶片開啟主權AI的新典範,耐能智慧的發展軌跡正體現了臺灣IC設計產業的潛力與決心。未來,耐能智慧將持續推動更高能效、更高彈性的AI架構,讓臺灣不僅能製造世界的晶片,更能定義世界的智慧。

|企業小檔案|
- 企業名稱:耐能智慧
- 創辦人:劉峻誠
- 核心技術:專注邊緣AI SoC專用處理器研發
- 資本額:新台幣6億7520萬元

|驅動國內IC設計業者先進發展補助計畫簡介|
由國科會協調經濟部及相關部會共同合作,所提出「晶片驅動臺灣產業創新方案」,目標在於藉由半導體與生成式AI的結合,帶動各行各業的創新應用,並強化臺灣半導體產業的全球競爭力與韌性。在此政策框架下,經濟部產業發展署執行「驅動國內IC設計業者先進發展補助計畫」,以實質政策補助,於113年鼓勵國內業者往 AI、高效能運算、車用或新興應用等高值化領域之「16奈米以下先進製程」或「具國際高度信任之優勢、特殊領域」布局,以避開中國大陸在成熟製程的低價競爭,並提升我國IC設計產業價值與國際競爭力。

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