黃仁勳這場在GTC上進行的演講,讓NVIDIA股價再次暴漲17%
黃仁勳這場在GTC上進行的演講,讓NVIDIA股價再次暴漲17%
2017.05.11 | AI與大數據

就在GTC 2017現場,NVIDIA執行長黃仁勳站台發表主題演講的同時,NVIDIA的股價再度暴漲17%,昨天它發表財報時,當天收盤股價已經飆升了14%。

黃仁勳的演講持續兩個多小時,由始至終都在圍繞一個關鍵字:AI,同時還透過新品的發表和Demo,以及與合作夥伴的成果展示,言明了對AI的雄心勃勃。

數據顯示,GTC參加人數在五年內上升了三倍,今年達到7,000人,GPU開發人員的同時成長了11倍,達到了50多萬,CUDA驅動程式和SDK的下載量也超過了百萬。

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曬數據,成為科技公司Keynote的慣例。
圖/ 36 氪

AI晶片怪獸Tesla V100來了

作為一家GPU晶片驅動的公司,重頭戲當屬NVIDIA推出的重磅產品Tesla V100,這款AI晶片採用的是台積電的12nm Finfet工藝,有210億個晶體管,比一年前NVIDIA宣布的擁有150億晶體管Pascal處理器還要強大,同時Tesla V100具有5,120個CUDA處理內核。

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黃仁勳在GTC現場展示Tesla V100。
圖/ 36 氪

與此同時,NVIDIA還宣布推出NVIDIA DGX-1,共有8塊Tesla V100組成,黃仁勳宣稱它可以代替400台服務器。

但強大的晶片背後是NVIDIA建立最有效深度學習平台的戰略規劃,為了達到這樣的目的,NVIDIA開發了深度學習專屬SDK,與所有主要的AI框架(Caffe2,MXNet Pytorch,TensorFlow和Theano)合作,同時還籠絡了全球知名的OEM廠商,其中包括戴爾、HPE、IBM、聯想。

在過去的30年,由於受益於摩爾定律的影響,致使整個晶片產業可以一年又一年地推進微處理架構的更新升級,從而提高運算性能,但摩爾定律逐漸失效之後,開始進入第二個運算時代:機器學習的時代,NVIDIA迅速轉身。

黃仁勳在現場表示,五年前針對深度學習神經網絡研究的就已經開始取得回報,GPU運算開始呈現爆發態勢。

如今,押注AI的NVIDIA在經歷了幾年的積澱之後,不僅股價迅速飆升,營收層面也持續成長。根據剛發表的2017年第一季財報顯示,公司營收19.4億美元,較去年同期成長48%,公司淨收入增加到5.07億美元,比2016年第一季的2.08億美元成長了一倍之多。

NVIDIA走向開放:推出GPU雲平台,開源Xavier DLA

AI的紅利讓NVIDIA成為華爾街喜聞樂見的明星,於是NVIDIA希望再進一步,順勢推出GPU Cloud平台,定義為AI雲端運算平台,這也是第一個混合深度學習雲平台。

這麼做的目的是為了解決開發者和數據科學家在利用深度學習時會遇到兩大挑戰:

一是需要將深度學習框架、庫、操作系統和驅動程式這些必要的軟體組集成到單個堆棧之中;二是如何獲取最新的GPU運算資源來訓練神經網絡。

今年早些時候,NVIDIA透過將主要的軟體打包整合到NVIDIA DGX-1™人工智慧超級運算機中解決了第一項挑戰。這種被稱作NGC軟體堆棧的軟體包將作為NGC的一部分,向更廣泛的人群開放使用,並持續更新和優化,以實現高性能。

為了解決硬體層面的挑戰,NGC將給開發者靈活的選擇,讓他們在配備TITAN X或GeForce® GTX 1080 Ti的個人電腦、DGX系統或雲端運行NGC軟體堆棧。

與雲端平台同步,NVIDIA還宣布開源Xavier DLA,這個開源平台基於Xavier,不僅可程式設計,且提供了高能源效率的架構,相當於給深度學習提供了一個加速器。

對於開發者而言,開源意味著是一種福利,畢竟多了一個人工智慧開源平台選擇。但對於NVIDIA來說,很明顯是為了籠絡開發者,這與前兩天NVIDIA宣布今年要培訓10萬名開發人員使用深度學習的計劃不謀而合。

事實上,在開發者和新創公司層面,NVIDIA還擁有一個名為NVIDIA Inception的創業計劃,該計劃正在與1,300家AI創業公司合作,同時NVIDIA還真對它們有針對性的扶持計劃。

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1,300家AI創業公司。
圖/ 36 氪

自動駕駛和機器人,一個也不少

談完了晶片和雲端平台以及開源,最火熱的自動駕駛和機器人,NVIDIA又豈能錯過?

在現場,黃仁勳宣布NVIDIA正式與豐田公司展開合作,為其提供人工智慧硬體及軟體技術,豐田將採用NVIDIA DRIVE™ PX人工智慧汽車運算平台,雙方致力於在未來幾年內提升自動駕駛系統的性能並推進商業化進程。

黃仁勳表示,自動駕駛技術是人類面臨的最大技術挑戰之一,NVIDIA正致力於將人工智慧領域取得的突破與高性能運算相結合,以構建NVIDIA DRIVE PX:自動駕駛汽車的大腦。

事實上,自動駕駛汽車需要搭載一台超級運算平台來處理和解讀來自汽車上所有傳感器的數據,人工智慧,特別是深度學習,因能夠識別並處理道路上遇到無限可能的的各種場景,已成為自動駕駛汽車開發的重要工具。

但是,許多原型車中配備了佔據整個行李箱大的運算機來處理這一複雜任務,而搭載下一代Xavier處理器的NVIDIA DRIVE PX平台將可持於手中,並實現每秒30萬億次深度學習運算。

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與豐田合作加速自動駕駛汽車商業化進程。
圖/ 36 氪

除了自動駕駛,黃仁勳還介紹了NVIDIA Isaac™機器人模擬器,該模擬器採用先進的視頻遊戲和圖形技術,能夠在部署前模擬現實條件對智慧機器進行訓練。NVIDIA還推出了一系列機器人參考設計平台,可透過運用NVIDIA Jetson™平台來加速此類機器的構建。

Isaac機器人模擬器提供了一個基於人工智慧的軟體平台來進行訓練與測試。該平台讓團隊能夠在極富現實感的虛擬環境中訓練機器人,然後再將獲得的知識應用於真實機組上。

每一次模擬訓練圓滿完成後,信息將可以快速傳送給真實的機器人。開發人員可以進行迭代並調整機器人測試方法,在虛擬和現實環境之間交換智慧信息。

總而言之,從黃仁勳的現場演講來看,無論是晶片,還是開源、雲端平台,甚至是機器人、自動駕駛,這家1999年發明GPU激發PC遊戲市場成長,如今無時無刻不在宣揚著自己就是一家人工智慧科技公司。事實上,某種意義上,它已經是了。

有意思的是,就在GTC 2017進行之時,西雅圖同步舉辦著微軟Build大會,我們一位矽谷站的老師這樣開玩笑說道:瞄一眼發現社群好友們分成了兩派,一派刷Build,一派刷GTC,很顯然刷GTC的那派贏了。

本文授權轉載自:36 氪

關鍵字: #Nvidia #人工智慧
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代理式商務來襲:萬事達卡與NCCC攜手產業打造信任新基礎
代理式商務來襲:萬事達卡與NCCC攜手產業打造信任新基礎

隨著代理式 AI(AI Agent)的快速普及,其在商務交易中的應用也從智慧搜尋、商品比價一路延伸至自主下單,逐步形塑出全新的代理式商務(Agentic Commerce)模式。為因應此一趨勢,萬事達卡攜手聯合信用卡處理中心(NCCC)於 15 日舉辦「 AI 時代支付安全與數據信任高峰會」,匯聚產官學界專家共同交流,深入探討代理式商務下的支付授權與驗證機制,以及 AI 時代金融監理的演進與詐欺防治重點。

萬事達卡台灣區董事總經理陳懿文表示,無論交易是由人或代理式 AI 發起,都應該在安全可信的環境中完成,萬事達卡將持續強化支付安全的把關能力,不僅著眼於風險控管,更期望將「信任」轉化為未來創新的基礎與成長動能。聯合信用卡處理中心董事長桂先農則認為,面對 AI 浪潮,支付安全已不再只是技術問題,更要在消費體驗、數據運用與隱私保護之間取得動態平衡。金融監督管理委員會主任委員彭金隆表示,金管會未來將持續秉持安全與發展並進的原則,致力於打造可信賴、穩健且具有包容性的環境,加速金融 AI 應用的發展。

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金融監督管理委員會主任委員彭金隆特別出席,表示金管會核心理念為「負責任創新」,並於2025 年成立『金融科技產業聯盟』,期待結合金融周邊單位與金融機構的力量,打造可信任及穩健的AI 金融應用環境。
圖/ 數位時代
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萬事達卡台灣區董事總經理陳懿文(左)攜手聯合信用卡處理中心董事長桂先農(右)致詞不約而同提到:面對 AI 浪潮,支付安全將會是如何在消費體驗、數據運用與隱私保護之間取得動態平衡的治理課題。
圖/ 數位時代

AI Agent 重新定義消費旅程,萬事達卡提 4 大要素保障支付安全

Google Cloud 台灣技術總經理林書平認為,代理式商務正在重新定義消費旅程,而 Universal Commerce Protocol(UCP)則是支撐這場變革的關鍵。他表示,UCP 就好像電商界的 Type-C 接口,可以串聯不同代理式 AI 與電商平台後台系統,讓代理式 AI 可以根據消費者需求,自主完成商品搜尋與推薦、比價到下單的交易流程,打造更即時、更個人化的消費體驗。

在此情況下,支付不再只是交易流程中的最後一步,而是串聯個人化服務、授權機制、風險控管與信任的核心環節。萬事達卡數據與顧問服務部資深副總裁戴輝瑾指出,要確保代理式商務下的交易安全,必須具備 4 個關鍵要素,包括可驗證代理式 AI 身份、明確的使用者授權、確保代理式 AI 執行的任務沒有超出授權範圍,以及在發生爭議時,能透過公開透明且可追溯的機制進行處理,確保各方權益。

此外,他也強調,風險管理不應侷限於付款當下,需從交易前、交易中、交易後到持續性的監控,建立端到端的治理架構。為此,萬事達卡推出多元解決方案強化整體防護能力,包括以 Identity Solution 強化數位身分驗證、以 Decision Intelligence Pro 提升即時風險判斷能力、透過 Ethoca 優化爭議處理流程,以及藉由 Recorded Future 提供即時網路威脅情報,全面覆蓋交易生命週期,打造更完整的支付安全生態系。

AI 監理邁入新階段,以信任為核心的監管新框架

從監理角度來看,AI 所帶來的變革也同步改寫治理思維。金管會銀行局局長童政彰指出,監理機關不僅要加強國際合作,更應深化與金融業及科技業的對話,建立更開放且具前瞻性的監理模式。進一步針對代理式商務來看,政大金融AI創新中心主任王儷玲認為,金融監理重心應由模型與資料管理,轉向代理式 AI 安全,尤其當 AI 可以代理消費者進行支付時,如何確保代理式 AI 在授權範圍內執行交易,將成為未來的監理重點。

在國際監理趨勢方面,萬事達卡數據與顧問服務部副總裁 Audrey Wong 分析亞太與全球支付生態並指出,AI 時代的監管核心已轉向「以信任為基礎」,金融業在應用 AI 時,必須具備可解釋性、可問責性與可稽核性,確保決策透明且可追溯。同時,隨著詐騙與洗錢行為跨境化,監理機制也應向外延伸,確保跨境一致性,並透過如 ISO 20022 等標準強化資料透明與治理能力。

回到金融機構實務面,國泰世華銀行數據長梁明喬表示,代理式 AI 將對既有支付與風控機制帶來結構性改變,以信用卡支付為例,過往的驗證重點在於是否為本人,但在代理式 AI 情境下,則轉變為驗證 AI 的身份、授權來源與行為意圖。未來,隨著代理式 AI 的普及發展,授權與權限管理將變得更加重要。

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關鍵對談以「AI 時代的資安監管趨勢與企業應對策略 」為題,左起邀請:數位時代總編輯 王志仁主持及重磅與談人國立政治大學金融 AI 創新中心主任 王儷玲、國泰世華銀行數據長 梁明喬及萬事達卡數據與顧問服務部副總裁 Audrey Wong與會。
圖/ 數位時代

AI 詐騙升級,聯防機制成新關鍵

最後,本場研討會亦聚焦討論 AI 造成詐欺風險升級的議題。台灣大哥大資訊長蔡祈岩觀察,詐騙已從單一管道演變為跨平台、跨場景的複合型攻擊,尤其是假冒「代理式 AI 」的詐騙手法,透過對話引導消費者提供個資與支付資訊,正成為新興且高風險的威脅來源。

萬事達卡 Franchise Innovation 副總裁Dennis Koh 進一步歸納出 3 大詐欺發展趨勢。第一,Deepfake 服務化使詐騙門檻與成本大幅降低。第二,詐欺行為跨境化與遠端化,已經突破地理限制、走向全球攻擊。第三,社交工程從大量投放釣魚信件,轉為高度個人化、難以辨識的精準攻擊。

面對詐欺手法持續演進,聯合信用卡處理中心風險管理部資深協理李錦堯表示,聯卡中心正透過區塊鏈與FIDO生物識別技術,打造無密碼的數位身分認證系統,並結合AI數據模型提升TRACE風險預警系統的效能。未來,聯卡中心將持續優化模型,並建立跨機構資料共享的聯防機制,整合發卡機構與國際組織資源,以提升整體防詐能力,對抗日益複雜的詐欺攻擊。

代理式商務將為消費者帶來更好的消費與支付體驗,但同時也對安全、治理與信任造成更大的影響,促使產業必須從單點防護走向跨機構、跨生態系的整體治理思維。在此趨勢下,萬事達卡將持續扮演關鍵推動者角色,攜手監理機關與產業夥伴,強化支付安全標準,推動台灣支付產業的監管框架與創新發展,打造兼顧效率與信任的數位商務環境。

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回應AI 代理經濟下的詐欺防制與個資挑戰,本論壇特別邀請台灣大哥大資訊長 蔡祈岩、聯合信用卡處理中心風險管理部資深協理 李錦堯、萬事達卡Franchise Innovation副總裁 Dennis Koh交流趨勢觀點。
圖/ 數位時代

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