從華為高管對5G的想法,看物聯網的未來到底是由誰驅動?
從華為高管對5G的想法,看物聯網的未來到底是由誰驅動?
2016.12.19 | 物聯網

對於2020年或者2025年,物聯網世界即將到來,大部分人都覺得電信商會繼續的擁有優勢,或者是最大贏家,在讀到以下這篇文章之前,我自己也這樣覺得的。

Huawei: Automotive and energy industries driving 5G and IoT, not telcos

在我讀到這篇文章後,它停留在我的瀏覽器超過一週,我一直在思考內文提到的概念,驅動物聯網發生的並非傳統我們想像的電信公司,所以,由應用驅動產業的這個道理,並不只發生在物聯網。事實上,每個新產業、新現象的誕生,都是肇因於有需求才會有應用產生,並非只有物聯網如此。

讓我進一步思考的是, 內文拆解為何電信公司可能也不是大贏家,而是備受衝擊的一方? 硬體業的衝擊已經是舉世皆知,但對於硬體業者來說,要定位並定調好自身,就是做好硬體的供應商,並且把自身硬體的強項鞏固好,那只是毛利的影響,會被影響的一直都是被替代性高的業者。

筆者私以為大型OEM/ODM還有特殊垂直型的OEM/ODM業者會繼續存在,但中間一批沒有特色和真正競爭優勢的產品將會被服務好的業者取代。

這意思為何?簡單說,看看自己的產品若換成別家的所提供的產品,而價值和體驗是一樣的時候,那麼你就知道答案了。

但電信業者為什麼會面臨嚴重的衝擊呢?華為歐洲的高管Abdurazak Mudesir這樣說,5G現在仍由營運商驅動的情況,兩年前也許是真的,但正在面臨改變。

Mudesir也進一步解釋了這樣的說法,他認為因為5G不是涉及技術或是下載速度而已,而是跟實際應用的案例有關。供應商為了要用彈性的網絡架構定義5G,必須從應用案例著手。

這樣的說法正是以應用驅動的概念,而這個概念將會衝擊到華為本身。

此外,由BMW、VW、Benz、Audi、Ericsson、Nokia還有華為正在籌組的5G汽車協會,就在討論端到端(End to End)產業中的改變,並一起合作定義產業的需求,從他們的看法中可知,這將會改變5G的世界。

5G的一個想像是有機會作為Last mile的解決方案,從網路開始走向普及化,Last mile這件事情一直是業者想解決的問題,而因為5G的高頻寬,讓WTTx(無線寬頻到府)有了機會。

挑戰也油然而生,過去的WTTx可能只要到家,現在End to End的另外一端,對上的若是物聯網,那麼面對的「端」將可能是成千上萬的裝置或設備,接著就將面對電信商運營成本過高的問題。

Mudesir說,「我們在歐洲學到的經驗是,很多人期待有許多新的業務機會能來自物聯網。但如果我們還是用像現在一樣的方式銷售連結性(connectivity)的話,我們可能會入不敷出,或者投資回報需要相當長的時間。」

運營成本過高已經是既定的現實,當大家都在欣喜2020年可能會有超過500億個裝置連網的時候,這數量級帶來的挑戰也進而帶來了價值鏈的轉移,接著就是商業模式必須因應的調整。

比較積極的業者例如筆者朋友服務的法國電信Orange就利用開放式創新的手法,透過其OrangeFab在全世界各地網羅可能與其共創價值的新創公司共同找到多元的新商業模式。

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圖/ shutterstock

這是很聰明的業者作法,大多數的業者恐怕還在搞不清楚狀況,仍在認為持續開發新產品來滿足市場就好,卻沒去觀察過市場典範的改變:過去你提供新產品就會有人買,只是買多買少的問題,最佳的例子就是過去WINTEL+台廠的成功方程式。只是,現在連INTEL自身都得實施更多的開放式創新手法來與市場、社群共創。

對於電信運營商來說,更恐怖的還在後面,除了可能不是5G和物聯網的推動者,甚至連受益者這個角色都很難擔任。電信商若不能為了物聯網時代來臨做準備,提供新的方案的話,那麼只想靠過往收流量費用的概念,恐怕就會被新業者淘汰了。

君不見Sigfox的野心到底是什麼?Sigfox正是想在新世代中扮演新價值的提供者,新型態的物聯網電信運營商,為何他可以?很簡單的答案,電信商過往的收費模式太過成功,也很有可能成了其在這物聯網時代的包袱。

不過這場遊戲,我們又能做些什麼呢?

對既有的業者來說,請跟得夠快,如果你難以真的做到與新世代共創或者開放式創新。有資源又能開放的,至少可以學習Orange的方式,在有資源的時候,積極的與社群和新創公司進行共創。

剩下的其他業者呢?那就看著辦吧!

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關鍵字: #物聯網 #華為
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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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