不靠NVIDIA自己來,特斯拉研發AI晶片最快2019年問世
不靠NVIDIA自己來,特斯拉研發AI晶片最快2019年問世

「我們暗地裡進行已經有2到3年的時間了,」特斯拉執行長馬斯克(Elon Musk ),上周在財報會議中,透露正在開發人工智慧(AI)運算晶片,除了更能符合自家用途需求,也能降低對第三方廠商的依賴,預計最快在2019年就能問世。

另外,要達到實現轉虧為盈目標,必須維持Model 3的穩定產能,隨著達到每周生產5000 輛 Model 3的目標,也帶動台灣供應鏈訂單大增,然而卻傳出特斯拉要求台灣供應商降價的消息。

導入Model 3、Model X ,提升車輛性能

先前特斯拉的無人車系統,都倚重Nvidia的Drive平台,馬斯克在上周財報會議中透露,特斯拉過去兩三年投入AI自主晶片研發,除了能夠改善Model S、X及3的硬體,也能降低對第三方廠商的依賴。

自主AI晶片的研發計畫,去年12月第一次向外界公開,主導這項計畫的負責人班農(Pete Bannon),是特斯拉從蘋果(Apple)挖來的晶片設計師,班農曾參與 iPhone 5的A5 晶片,以及多款iPhone 晶片開發。班農在會議中談到,過去團隊曾考慮使用Nvidia晶片,也曾接洽過ARM,「 最後我們選擇,過去沒人做過的,自己由上而下開發晶片。

班農表示,新款 AI 晶片將會跟Autopilot第三代硬體整合,未來晶片將導入Model 3、Model X 和 Model S 的 Autopilot系統中。根據馬斯克說法,晶片性能的關鍵,在於「在裸機上運行神經網路(ANN)」能克服在CPU和GPU之間數據傳輸的一些限制。

馬斯克強調,目前特斯拉使用的NVIDIA GPU(圖型處理器)每秒能處理約200幀,而自家最新研發的晶片,擁有更強的運算能力,能夠處理每秒2,000幀,不僅提高效能以及車輛的能力,最重要的是晶片能夠完全符合特斯拉的需求,並降低對第三方廠商的依賴,這款自主研發的AI運算晶片,預計最快在2019年就能問世。

Tesla
未來特斯拉自家研發的晶片,將會導入Model 3、Model X 和 Model S 的 Autopilot 系統中。
圖/ shutterstock

實現轉虧為盈目標,要求台灣供應商降價10%

上週財報的一大好消息,就是Model 3達到每週生產5,000輛的目標,預計在八月底時可以達到6,000輛目標,甚至年底前還要拚一周一萬輛,第三季目標組裝最多55,000輛Model 3。

如果特斯拉要維持長期盈利,穩定產能就是一大關鍵,過去一段時間,Model 3的生產問題讓馬斯克處於水深火熱之中,今年四月Model 3面臨生產瓶頸,馬斯克幾乎是以工廠為家,在沙發上過夜,甚至連回家洗澡的時間都沒有,為了達成每週 5,000 台的產能目標,特斯拉還在原有工廠外搭設了臨時帳篷生產線,甚至還加開手工生產線。

所有的努力,在馬斯克七月的一則貼文中看到了成果,「我認為我們剛剛成為一家真正的汽車公司。」表示特斯工廠在一周內生產超過 7000 輛電動車,其中包括Model S 和 Model X,最重要的是 Model 3的5000 輛門檻正式達標,特斯拉自2003年創立以來,從未能實現單年獲利,花了15年的時間,才終於達到馬斯克心中「真正汽車公司」的標準。

特斯拉的目標,是在第三、第四季實現營利目標,Model 3 的產能和銷量非常關鍵,據傳為了補足加州工廠人手,馬斯克下令將大量員工調往加州。此外隨著本月底Model 3產能要增兩成擴大至6,000輛,台灣供應鏈訂單也因此大增,不過為了降低成本,據傳特斯拉要求台灣供應商降價約10%,目前仍在議價中。

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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