阿里達摩院公布「2019十大科技趨勢」:機器更聰明地聽與看
阿里達摩院公布「2019十大科技趨勢」:機器更聰明地聽與看

阿里巴巴的科技研究機構「阿里達摩院」2日發布「2019十大科技趨勢」,涵蓋智慧城市、數據身份、自動駕駛、圖神經網絡系統、AI晶片、區塊鏈、5G等七大領域。AI逐漸成熟,生物辨識技術將大幅發展,設備將能更聰明的「看」和「聽」,實驗室的技術將更融入人們的日常生活。

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阿里巴巴旗下研究機構阿里達摩院公布「2019年十大科技趨勢」,指出AI發展成熟,未來機器不僅能聽能看,而且還能夠思考。
圖/ zhu difeng via shutterstock

馬雲在2017年10月成立的達摩院,投入超過1,000億人民幣,邀集多達1,000個產學菁英加入,訴求研究與商業緊密結合,馬雲當時提出三個願景:要活得比阿里巴巴久、服務全世界至少20億人口、用科技解決未來問題。2019年的科技預測中,點名機器學習能力大增,穩健的AI是產業的挑戰。這十大趨勢包括:

趨勢1:數據匯流,真正的智慧城市誕生

隨著演算能力的升級,城市基礎建設中所收集到的資訊,不管是數據或影像,將有辦法在「大平台上」做整合與分析,城市的局部智能將升級成「全局智能」,對官方來說,管理能力將大大提升,2019年中國將會有越來越多智慧城市。

趨勢2:語音AI將通過圖靈測試

AI語音辨識不夠精準,總是遭人詬病。達摩院指出隨著機器深度學習,特定對話將會通過圖靈測試,另外隨著語音技術提升,機器說出來的話,跟真人語音可能無法區別,會說話的公共設施會越來越多。

圖靈測試由有「電腦科學之父」之稱的艾倫圖靈(Alan Turing)所發明,主要是將人與機器分開,透過提問測試來判斷機器是否能夠思考。

趨勢3:AI專用晶片將獨領風騷

目前的AI晶片組中,CPU與GPU間計算和存儲之間數據搬移已出現瓶頸,新一代的基於3D堆疊存儲技術的AI架構已經成為趨勢,而AI專用晶片也會廣泛運用於邊緣運算的設備上。

趨勢4:大規模圖神經網,機器因此有了智慧

單純的深度學習已經成熟,結合深度學習的圖神經網路,將讓機器有推理的功能。人的大腦是由神經元等節點所形成網路構成,而強大的圖神經網路,就像人的大腦,機器有望成為具備常識,具有理解、認知能力的AI。

趨勢5:晶片架構將被顛覆

隨著AI對於高演算力與物聯網設備低功耗的需求,過去以CPU為核心的通用計算將走向由應用驅動(Application-driven)和技術驅動(Technology-driven)所帶來的Domain-specific 體系結構的顛覆性改變,這也將加速人工智慧甚至是量子計算時代的到來。

趨勢6:5G網路催生全新應用場景

5G網路提供近百倍於4G的峰值速率,將有利於海量的機器類通信,以及連接的深度融合。網路可切片成多個相互獨立、平行的虛擬子網路,為不同應用提供虛擬專屬網路,5G高可靠、低時延、大容量的特性,將大幅提升車聯網、工業互聯網等領域的發展。

趨勢7:數據,你的第二身份證

隨著3D感測器的快速普及,生物識別技術正逐漸成熟,每個設備都能更聰明地「看」和「聽」。人身上的各種訊息,將成為「第二張身份證」,未來只要「刷臉」就能解鎖、付款、安檢、看病,不用帶錢包手機也能安心出門。

趨勢8:自駕車在特定區域上線

自駕車發展到現在,仍舊無法正式商業化,但不代表進入產業寒冬,只是換個方式落實。未來2-3年內,以物流、運輸目的,限定地區,自動駕駛商業化應用將會有新的進展,例如固定線路公車、無人配送、園區微循環等商用場景將快速落地。

趨勢9:區塊鏈回歸理性,商業化應用加速

從狂喜到狂悲中回到理性,區塊鏈技術將促進數據的重組和優化,在跨境匯款、供應鏈金融、電子票據和司法存證等眾多場景中,區塊鏈將開始融入我們的日常生活。

趨勢10:資安技術遍地開花

未來幾年,駭客、黑產攻擊不會停止,但數據安全保護技術將加碼推出。各國政府都會趨向於推出更加嚴厲的數據安全政策法規,企業將在個人數據隱私保護上投入更多力量。

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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