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 不只搶流量,下一步連交易都要拿走! iKala 程世嘉:AI 不認識你,廣告下再多都沒用
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下一個替你買東西的,可能不是你自己,而是 AI。當 AI 開始介入搜尋、比較與消費決策,品牌與消費者之間的入口也正在改變。iKala 共同創辦人暨董事長程世嘉認為,AI 競爭正進入下一階段,企業真正要面對的已不只是「如何導入 AI」,而是當消費者逐漸把選擇權交給 AI,品牌如何確保自己仍在 AI 的選擇名單中?

零點擊只是開始!Agentic Commerce 恐讓 AI 從「導購」變「代購」

過去,消費者透過搜尋引擎找到品牌、進入官網,再完成比較與購買;如今,愈來愈多搜尋與決策可以直接在 AI 中完成。程世嘉表示,「零點擊只是剛開始。」隨著 AI Agent 從提供答案進一步走向執行任務,下一步甚至可能替消費者選擇商品、完成交易,讓 Agentic Commerce 從「AI 幫你找」走向「AI 幫你買」。

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程世嘉指出「零點擊只是剛開始」,AI Agent 正從「幫你找」進化到「幫你買」,加速 Agentic Commerce 時代到來。
圖/ iKala

這場變化真正改寫的,不只是流量入口,而是交易的主導權。當 AI 開始代表消費者採取行動,品牌未來面對的,可能不再只是「如何吸引消費者」,而是如何成為 AI 最終選擇的對象。

AI 不認識你,廣告下再多都沒用!SEO 下一戰:搶進 AI 的「推薦名單」

要被 AI 選中,第一步是先被 AI 認識。程世嘉直言:「如果 AI 連第一步都不認識你,那你在網路上下多少廣告都沒用。」這也讓品牌競爭從 SEO 進一步走向 GEO(Generative Engine Optimization):過去企業搶的是搜尋排名,現在更要掌握 AI 如何描述品牌、引用哪些來源,以及在什麼問題下會提到自己。

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iKala AI Marketing 總監許巧彤指出,品牌不只要「聽人」,也要「聽 AI」。透過 Ontix 掌握社群話題、消費者需求與市場趨勢,協助品牌發掘潛在商機;Kuroma 追蹤品牌在 AI 平台的能見度、推薦情境與引用來源,找出內容布局與 GEO 優化方向;Kolr 則結合創作者數據與行銷執行服務,協助品牌媒合合適的 KOL/KOC,規劃內容合作與媒體投放,將市場洞察轉化為實際行銷行動。

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iKala AI Marketing 總監許巧彤分享,iKala 透過全方位行銷服務,搭配獨家產品賦能,協助品牌成長。
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對內打通資料,對外洞察市場!程世嘉:老闆要懂 AI,AI 更要懂台灣

外部的搜尋與消費入口正在改變,企業內部也面臨另一場 AI 轉型。

企業 AI 為什麼推不動?程世嘉直指,第一個問題往往是「老闆自己不用 AI」。決策者若連 AI 能做什麼、不能做什麼都不清楚,再大的導入計畫也很難解決真正的企業痛點。iKala 提出「小步快跑、長期陪跑」的轉型策略,從關鍵場景快速驗證,再逐步擴大;同時以 AI Service、AI Marketing 雙軸出擊,讓 AI 不只改善內部工作效率,也能成為企業掌握商機、推動品牌成長的助力。

而當 AI 愈來愈深入企業決策、品牌溝通與消費者選擇,另一個問題也隨之浮現:AI 真的讀得懂台灣嗎?

對 AI 而言,語言相通,不等於真正讀懂一個市場。語言背後還有文化脈絡、在地知識,以及台灣人實際使用語言的方式。iKala 投入 TMMLU+,便是希望透過開源的繁體中文 AI 評測基準,檢驗模型對繁體中文與台灣知識的理解能力,讓「AI 到底懂不懂台灣」不再只是主觀感受,而有一套具體的評測依據。

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TMMLU+ 在九月全新推出 v1.1
圖/ iKala

從 Agentic Commerce、GEO 到企業 AI 落地,背後其實都回到同一件事:AI 應用最終仍建立在人與資料之上。正如許巧彤所說,「先有人才有 AI,因為 AI 終究是要讀資料。」人們創造內容、累積市場訊號,AI 從中學習、理解並影響消費決策,形成相互作用的循環。當 AI 逐漸從輔助工具走向決策與交易入口,企業競爭的關鍵將不再只是如何運用 AI,更在於如何讓 AI 理解企業、讓企業讀懂市場,進而掌握新的成長機會。

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iKala 致力於透過將 AI 與數據嵌入企業經營核心,協助企業做出更精準、更快速的決策。我們透過引導組織從「數據累積」邁向「決策產出」來支援 AI 轉型,並提供完整的 AI 解決方案,將企業的自有數據與 iKala 基於全球數十億社群訊號所建立的智慧模型相結合。

iKala 總部位於台灣,足跡遍布全球,服務超過 1,000 家企業及 50,000 個品牌,版圖橫跨全球 190 多個國家,客戶群包含多家財星 500 強企業(Fortune 500)。

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