以「三角形」為概念、用GPU模擬運算輔助設計——直擊NVIDIA未完工新總部!
以「三角形」為概念、用GPU模擬運算輔助設計——直擊NVIDIA未完工新總部!

去年在GTC 2016期間強調藉由GPU渲染運算輔助設計的全新總部,NVIDIA表示預計在今年11月將可正式完工,而我們趁著此次參與GTC 2017活動期間實際走訪這座位於聖塔克拉拉舊總部對面,並且以構成3D立體圖像的三角形為概念設計的全新總部,同時由NVIDIA工作人員、建築設計師說明全新總部設計想法。

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NVIDIA以GPU協同運算輔助設計的全新總部。
圖/ Mashdigi

根據NVIDIA說明,新總部設立想法從很早之前便提出,並且在2010年6月投入設計,由曾經負責Facebook總部、Airbnb辦公室、阿布達比金融中心等建築設計的Gensler操刀,同時由Gensler舊金山工作室總監暨設計總監Hao Ko負責帶領整個設計專案。而從開始動工至今已經讓新總部相當完整外觀呈現,但原訂今年9月正式完工的時程表,因為部分因素預計延後至今年11月才會正式完成,同時整體花費約在3,700萬美元左右,NVIDIA強調在此部份預算拿捏相當謹慎。

當新總部正式啟用後,原本在馬路對面的舊總部依然會維持使用,預期負責GeForce顯示卡產品團隊及研究室單位由於使用場地、器材機具等因素,可能仍將維持原本工作地點,而Tegra團隊預期也將維持原本工作地點,因此估計遷入新總部辦公的團隊將包含產品行銷、業務銷售等,同時新總部內也將規劃NVIDIA產品陳列專區,藉此讓參觀拜訪者能完整體驗NVIDIA旗下各項產品。

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圖/ Mashdigi

新總部約可容納2,500人,同時佔地約50萬平方英呎,設計理念除以構成3D立體圖像的三角形為概念,本身更以簡化的兩層樓式建築形式設計呈現,並且減少非必要的電梯數量,改以至少12組以上大大小小階梯銜接上下樓層,同時更在寬闊的開放空間採取樓中樓形式隔間設計,藉此規劃不同使用需求的格局空間。雖然減少電梯使用數量,但NVIDIA強調並不會因此忽略行動不便工作者進出便利性,以及藉由電梯乘載貨物搬運需求的必要性。

此外,新總部內部採取設計是以中央作為員工交流之處,同時以「NVIDIA之心(Heart of NVIDIA)」作為中央位置名稱,同時也是新總部內樓層最為密集之處,從地下室停車場到作為產品展示地點的頂樓約有10個樓層,而包含內部空調熱源、水份回收也會集中於此進行後續處理,藉此控管內部能源損耗。至於室內採取開放空間形式設計,除了採用向上直射反光的燈光設計與外部自然採光呈現充室內亮度,屋頂鋼板材質也採用吸音設計降低室內回音產生比例,因此即便仍處於工事階段,在新總部內依然不會有太大回音干擾。

對於「NVIDIA之心」採用特殊網目鋼板作為襯飾,NVIDIA表示其實最早是藉由柵欄形式設計,但後來發現這樣的視覺效果有點詭異,因此才改成現行設計,主要希望呈現內部仍可往外透視的視覺感,同時也能藉由多數網目孔配合自然進光呈現不同光亮效果。在「NVIDIA之心」內,員工可以直接從地下室停車場直接上樓到辦公室,同時也包含茶水間、咖啡廳或用餐處等員工交流場所。

而在「NVIDIA之心」的外圍地區則是各個工作區塊,主要採取開放配置座位形式讓員工辦公,甚至為了讓特定員工希望能在絕對安靜環境下工作,在各個工作區塊中間更設置封閉式工作室,讓員工能更專注地投入首上工作。此外,配合新總部建築外型便是以三角形為概念,因此建築內部多數也採用三角形形式呈現,例如牆壁磁磚或咖啡廳內的工作站台均以三角形形式呈現。

就NVIDIA說明,新總部的設計與其他建築最大不同在於事先藉由GPU模擬運算,配合IRAY技術進行擬真的物理模擬光線折射,並且確認不同材質對於自然進光結果影響程度,若有發現不適合或發生異常情況即可立即調整設計,無需像過往建築設計模式必須在實際搭建之後才能具體確認是否有誤。同時,藉由去年提出的IRAY VR技術應用,亦可讓工程人員透過HTC VIVE等虛擬實境設備模擬真實場景進行檢視,而非只是透過電腦模擬結果做判斷。

對於NVIDIA而言,新總部不但創下藉由GPU運算加速輔助建築設備能以更快速度完成設計,同時在實際建造過程也能隨時檢視錯誤情況,同時在新址提供可容納2,500名員工的容積之外,更能在矽谷地區呈現NVIDIA所呈現的企業風格。

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NVIDIA全新總部仍處於工事階段,因此目前並未對外開放參觀,此次主要是配合GTC 2017活動向媒體介紹導覽。
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實際進入前必須穿著安全帽與螢光背心確保安全、識別效果。
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從地面觀看很難想像實際形狀是採三角形設計。
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正面大門,亦即未來主要地面進出入口。
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實際設計理念就是以中央位置作為員工交流地點,周圍工作區塊則是採容易連接互通設計,讓內部員工工作時無須穿越重重隔離即可找到要找對象。
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內部被稱為「NVIDIA之心」的中央位置,外部以網目金屬蓋覆蓋,並且提供茶水間、咖啡廳與停車場進出等功能。
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內部雖然僅採兩層樓形式設計,但其實中間巧妙地用各種方式呈現樓中樓的空間格局。
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採取相當明亮的自然採光效果。
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四周工作區塊採取更明亮的進光設計。
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中間為NVIDIA產品展示地區,因此營建過程同時保留日後放置電視、音響所需設備位置。
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即便身處內部中央依然能導入充分光線,因此相對能降低整體燈泡使用數量。
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位居中央的「NVIDIA之心」是未來員工主要交流互動地點,同時也是著要行經之處。
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採用大量網目金屬蓋襯飾,藉此呈現不同光線折射效果。
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上下樓層主要藉由樓梯銜接,另外也因應貨物搬運與行動不便的員工移動需求確保最少且足夠使用的電梯數量。
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位於中央位置的劇院座椅處,可讓內部員工進行交流使用。
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內部咖啡廳設施同樣也採取三角形概念設計。
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除了樓梯銜接上下樓層,各個區塊也會透過空梯連接。
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位於中間的樓梯因為銜接地下室停車場至頂樓等多個樓層,因此相對有較多階梯。
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從「NVIDIA之心」向外觀看景象。
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從另一側觀看位處中央的「NVIDIA之心」。
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位於工作區塊的隔音工作間。
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屋頂採透光且具吸音效果建材設計,即使內部聲音再吵雜也不會產生回音干擾。
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內部光線除採自然進光,便是藉由向上照射燈光反射營造亮度。
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由於採用自然進光與折射光,因此對於長時間辦公也較不容易造成眼睛疲倦與傷害,同時更可確保充足亮度。
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辦公室內產生廢熱將透過管路回到中央集中控管處理。
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使用過的水也會重新回收處理,避免造成環境污染與不必要的浪費。
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在設計過程中,NVIDIA以GPU進行多次反覆模擬演算,並且結合IRAY物理光影模擬技術與IRAY VR形式確認各類材質是否造成光線干擾情況,同時也能讓設計人員藉由HTC VIVE等虛擬實境設備確認位處其中的視覺感受。
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即便是內部的磁磚也特別採用三角形設計,藉此與建築本身即呈現三角形形式相呼應。
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本文授權轉載自:Mashdigi

關鍵字: #Nvidia
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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
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金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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