PTT大當機!關於我的不焦慮的焦慮
PTT大當機!關於我的不焦慮的焦慮

10月30日晚間,萬聖節的前一天,PTT因多顆硬碟接續故障導致系統大當機,直到11月3日早上才修復重生。將近四天無法登入,讓許多鄉民痛苦難耐,直呼PTT戒斷症發作,甚至還有人獻上了自己的身體作祭品,只求PTT趕快復活!

不過,這次當機對我造成的衝擊似乎沒那麼大。

我的臉書好友中一些資深鄉民也是到當機第二、三天才提到這件事,或是跟我一樣「沒那麼絕望」。

這一方面可能血淋淋地反映了我恐怕也越來越跟不上鄉民的腳步外,另一方面,這不那麼絕望、焦慮的感覺,反而讓我擔心起另外一件事。

對於PTT掛了不焦慮的「焦慮 」

PTT掛了,但我的臉書還是不斷更新訊息,不斷餵食演算法決定的「有趣」貼文。雖然過去我常說,就算在臉書時代,PTT這個有著鄉民文化血脈的「老科技」也不會衰亡。但這次我對PTT當機的「不焦慮」讓我得重新思考這件事。

PTT也許不會走向沒落,但臉書帝國的擴張是不爭的事實。在爭奪注意力的時代,你電腦螢幕上常駐的、手機上最常開啟的,是臉書還是PTT?如果我們將臉書與PTT這類媒介看作是資訊傳播的重要管道,那麼,上述問題也正是問:我們的社會是以什麼樣的形式傳遞著資訊?

換言之,我對PTT當機的「不焦慮」,這件事情引發我的另一個憂慮:我們身處的這個資訊傳散系統,其結構如何受臉書影響而改變?又會對我們的社會產生什麼影響?

臉書是隨選視訊,PTT是報紙

資訊傳散看起來是個抽象概念,但我們可以試著以譬喻理解:臉書是隨選視訊,而PTT比較像傳統報紙。

這個有點莫名其妙的類比是要說:如同隨選視訊,臉書讓人們「看到想要看的」,而PTT則像傳統報紙,得在許多「無趣」之中找到感興趣的事情。

隨選視訊與傳統報紙之間的差異,並不是文字媒體與影音多媒體的差異,而是「資訊篩選可能性」的差異。

隨選視訊不像傳統的第四台,人們無需被其內容安排的框架綁住,可以完全只挑自己想看的節目、影集來看。甚至隨選視訊的系統還會「推薦」相關的節目、影集繼續看下去。但報紙不一樣,我們雖然可以選擇買哪家報社的報紙,也可以只看某幾個版面,但其上的內容無論有趣與否都會被我們看見。

臉書就像隨選視訊一樣。我們沒有清楚地意識到自身的選擇,但透過神祕的演算法,我們每一個按讚、留言或轉貼都成了某種評價分數,回過頭來決定我們能看到些什麼。然而,在PTT上,雖然我們也會推文、噓文但那並不構成任何篩選機制。

即便我針對仇女或反同內容的貼文噓再多次,每每進入八卦板,我都還是得忍受這些文章。這種經驗就好像在看報紙時,即便對著顯露某些特定價值類型的文章咒罵多遍,明天類似的標題還是會刺眼地躺在報架上。

「資訊篩選」是解藥還是毒藥?

許多人可能會覺得,這樣不正好嗎?有了類似隨選視訊這樣的篩選機制,我們在臉書上得以不再看到那些令人倒胃口、甚至感到被侵犯的言論。

「資訊篩選」對於阻絕歧視、壓迫性言論來說該是帖良藥吧?不過,美國知名法學學者,同時也曾是歐巴馬政府重要幕僚的桑斯汀(Cass Sunstein)卻不這麼想。

早在2001年,桑斯汀觀察網際網路的發展時,便已警告「資訊篩選」可能嚴重危害當代民主社會。

桑斯汀主張,一個健全的民主社會有賴社會充分傳散共同或異質經驗。這不僅是公共言論表達的自由,也是資訊接收者差異經驗、甚至不同立場之論述開放的義務。

然而資訊科技的強大又便利的資訊過濾與篩選機制,使人們很容易掉進「只看自己想看的」鏡像與回音之中,阻礙社會相互溝通與理解彼此的可能。

因此,有別於臉書偷偷地餵食著「資訊篩選」的毒藥,對我而言,PTT的重要性也在於,「它仍一定程度上保留著傳統報紙媒介的特性。」

用桑斯汀的話來說,在PTT上我們仍然可能接收到那些「非預期的」(差異的、不同立場的)資訊。

當然,在這些非預期的資訊當中,有許多可謂不堪入目的歧視、壓迫性的言論,這絕對是令人感到不安的部份。但是,同樣或甚至更加令人焦慮的是,在PTT掛掉以後,臉書上看似「一片和諧」的美好的、同溫層的世界。

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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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