不走雲端這條路,看準終端發展,這間AI晶片公司引來高通、中國BAT巨頭合作
不走雲端這條路,看準終端發展,這間AI晶片公司引來高通、中國BAT巨頭合作

一間AI晶片新創公司,有機會打造自己的生態系嗎?聽起來像是天方夜譚,但創業三年的耐能科技(Kneron),正在一步步朝夢想邁進。而他們的合作夥伴清單,某種程度能證明這家公司的實力,並非自己說了算。

橫跨軟體與硬體廠商,從中國科技公司阿里巴巴、騰訊、百度、搜狗,到晶片相關公司安謀(ARM)、高通(Qualcomm)、台積電,甚至連鴻海都是耐能的合作對象。

這間瞄準「終端」人工智慧晶片的公司,究竟有何魅力?

耐能科技創辦人劉峻誠
耐能創辦人劉峻誠曾在高通(Qualcomm),三星電子先進研發中心(Samsung Electronics),晨星半導體(MStar)擔任研發和管理職務。
圖/ 吳晴中/攝影

「我們很像是萬金油,可以滿足不同廠商的需要。」耐能科技創辦人劉峻誠說。

談起適合發展人工智慧的晶片,或許各界仍在爭論輝達(NVIDIA)的GPU和Google的TPU誰贏誰輸,但劉峻誠認為,不管最後贏家是誰,雲端AI晶片市場終究是大公司的遊戲。因為走雲端發展不只需要有高運算力的晶片,還得營造出生態系,基本上供應商就是這幾家,小公司不只難打入,可能連架設這麼多的伺服器都沒有辦法。

「終端AI晶片運用就不一樣,每個產業就像是不同的蛋糕。」劉峻誠口中的機會是什麼?這間橫跨美、中、台三地的新創公司,正在瞄準哪些機會?

以下是《數位時代》和耐能科技創辦人劉峻誠的訪談內容:

問: 台灣廠商若現在切入終端AI領域,還來得及嗎?
答: 我不覺得台灣現在做會太慢,其實很剛好。因為要發展硬體之前,其實先要有成熟的軟體產品,才有辦法讓硬體來支援。即便中、美兩地發展非常快速,不過台灣廠商的血液裡,一直都有硬體存在,擁有封裝、測試這些供應鏈廠商支援。從市場發展來看,當演算法進入成熟階段後,其實最需要做的是運算力的改造,這才是開始起跑的時刻,接下來一定會百家爭鳴。

相較大陸跟美國,台灣有更好的供應鏈優勢,從設計、封裝、測試都有。一直以來,台灣對硬體生產的敏感度都很高,這會是跟其他地區不同的發展優勢。

耐能科技創辦人
劉峻誠在台灣長大,畢業於成功大學。他看好台灣新創團隊能在終端AI發展上取得優勢。
圖/ 吳晴中/攝影

問: 耐能的終端AI晶片特色是什麼?
答: 我們的神經網路處理器(Neural Processing Unit,NPU)只有主流產品體積的1/40,效能更好、功耗更低,而自主開發的演算法,則可以針對不同需求調整功能,因此特別適合手機等終端裝置。

實際上,我們的發展策略是先賣軟體、了解垂直產業的需求,最後再談晶片合作。因為人工智慧有一項跟其他產業不一樣的地方是:訓練數據。一定要有行業的訓練數據,才能真正教會這個腦去做某件事情。

我們認為軟體的可塑性比較強,當你發現這個設計不對時,還可以做更改,改到很成熟後才放在硬體裡。不管是智慧安防、家居、手機,我們的合作方式一直都是先賣軟體、再賣模組、最後是硬體跟軟硬整合的方案。但明年最重要獲利,可能會來自手機。

**問:**耐能的競爭優勢是什麼?
**答:**首先是合作對象多元,我們不只跟BAT(百度、阿里巴巴、騰訊)當夥伴,甚至獲得高通和奇景光電投資。這就是我們的競爭優勢,在於「取得數據與別人不同」。因為發展得早,我們能從BAT三家業者身上取得訓練數據,加上自行開發的演算法,以及與硬體業者的合作,有點像蘋果(Apple)的發展方式,給你一整套軟硬整合服務。

問: 終端AI晶片能有哪些市場應用?
答: 像是智能門鎖、手機、掃地機器人、冰箱,都會是潛在領域。例如華碩今天想要做一套智能相冊。他們先要找高通、NVIDIA這些晶片廠,再來則是下載演算法、蒐集照片並訓練數據,才能逐步優化出成品,至少得花三個月時間。但以我們的晶片來說,事先從BAT公司裡取得數據訓練,「不像其他小孩仍是白紙,我們已經擁有初階能力,可以減少訓練的時間成本。」

耐能科技小檔案
創辦人:劉峻誠
成立:2015年
團隊人數:約60人
發展方向:終端AI晶片、軟硬整合模組

關鍵字: #人工智慧
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免費下載「會議紀錄整理師」!逐字稿丟給AI,自動抓決議跟待辦,支援ChatGPT與Claude
免費下載「會議紀錄整理師」!逐字稿丟給AI,自動抓決議跟待辦,支援ChatGPT與Claude

在某個大雨滂沱的晚上,超級感謝有 7 位一天一 AI 的讀者來體驗我做的「會議紀錄整理師」AI 工作流。現在,我要把它免費開放給你用了!

今天來跟你分享,一天一AI PRO 設計出的 AI 工作流,到底可以幹嘛,並且讓你試用看看。

首發就是「會議紀錄整理師」,這是我自己最常用的工作流之一。有了它,會議上我都可以集中精神發表意見,之後 AI 再幫我統整即可!

除了省時省力、釐清待辦,我還多做了一點巧思:區分出討論項目與決議。那些會議上討論過的,但根本沒結論的事情,我請 AI 幫忙抓出來。

這個工作流可以到一天一AI PRO 的官網下載,裝進你的 ChatGPT 和 Claude。具體怎麼做?往下看圖卡吧。

還想看哪些內容?歡迎點此連結跟我分享~

AI會議紀錄怎麼做?「會議紀錄整理師」自動整理逐字稿

會議紀錄整理師是什麼?

每次會議我會取得同意後錄音,一結束就把逐字稿丟給 AI,呼叫「會議紀錄整理師」技能來做紀錄。逐字稿的錯字多、內容散亂、缺乏說話者資訊,通通沒關係,這個技能可以通過一串設計好的流程,區分是哪種會議(進度追蹤、規劃討論、解題決策)來決定紀錄的重點,最後產出會議紀錄通知信+留存版的完整紀錄文件。

AI整理會議紀錄最大亮點:自動區分討論、決議與待辦

最有感的亮點:區分出討論項目與決議

看完「會議紀錄整理師」整理的紀錄,第一印象一定是「很清楚、有結構」。但細看會發現,它除了幫你列清楚待辦事項,也會提醒你會議缺失的資訊,例如沒指定負責人、沒確定截止日期、哪些是拍板的決定、哪些決議沒討論完、哪些人的意見有衝突。

同件事反覆討論怎麼整理?AI只抓最後拍板結論

結論回掃:同件事來回討論,AI 只認最後的拍板

開會常常一個議題反覆討論,前面說「先用 A 方案」,後面又改口「還是 B 好」。一般 AI 整理會把兩個都列出來,會搞不清楚到底選了哪個。「會議紀錄整理師」有「結論回掃」機制:以最後一次明確確認為準,早期被推翻的版本會被歸類到「否決了什麼」,不會讓過時的決策混淆你。

與會者有誰?例行會議可以沿用團隊設定

與會者有誰?例行會議可以沿用設定

第一次使用,直接貼逐字稿就能跑。AI 遇到不認識的人名或職稱,會在結尾列出來問你:「這位是誰、負責什麼?要不要記下來?」你回覆後,它就建立你的團隊記憶檔。下次再開相同主題的會議會自動沿用,提高會議紀錄裡名字、職稱、待辦事項隸屬的正確性。

ChatGPT、Claude怎麼安裝「會議紀錄整理師」?

下載後怎麼用?

註冊登入一天一AI PRO 官方網站,找到「會議紀錄整理師」的立即下載按鈕,下載 zip 檔。Claude 網頁版的用戶,從Setting→Skills→右上方Add選擇→Upload skill→上傳 zip 檔。ChatGPT 網頁版的用戶要是付費版:開一個新對話→選擇「工作」標籤→在對話框上傳 zip 檔→輸入「幫我安裝到個人雲端技能」。完成設定後,重整頁面、開新對話,在對話框輸入「/」或是「@」輸入「會議紀錄整理師」就能把技能呼叫出來,再把會議逐字稿貼給它就行了。

AI會議紀錄還能怎麼用?散會前確認、累積成專案進度報告

散會前就做紀錄、同專案紀錄能做成進度報告

我在每個會議結束前,都會速跑紀錄,現場確認與會者的理解都一致。同一個專案的會議紀錄累積起來,還可以變成專案進度簡報給主管看:這個月做了哪些決策、還有哪些待辦沒完成、風險有沒有被處理掉。

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