另類共享經濟,出租「閒置」顯卡運算力賺外快
另類共享經濟,出租「閒置」顯卡運算力賺外快

你曾想過家裡電腦的顯示卡,有一天能透過網路借給數百公里外的玩家玩遊戲嗎?

歸功於串流服務的興盛,美國新創企業Vectordash催生一種新興的共享經濟:運算力租賃。無論你是一般玩家,或者曾是挖礦業者,都能把手邊閒置顯示卡的運算能力「租出去」,賺取一筆不小的外快。

以往若想順暢地遊玩新推出的3A大作,你需要購買或組裝一台高階電競電腦,花費4、5萬台幣跑不掉,而且僅能在家中使用,無論是回老家過年,或者外出遊玩時,都無法享受高階電腦帶來的順暢遊玩體驗。

現在玩家們有了另一個選擇,用28美元(約新台幣860元)的月費訂閱Vectordash即將推出的遊戲串流服務,如此一來,即便沒有遊戲級電腦,依舊可以隨時隨地遊玩對配備有較高需求的大作。

Vectordash為雲端GPU平台,由擁有人工智慧背景Sharif Shameem創立。Vectordash起初是Sharif Shameem基於自己的研究經歷,為缺乏高階顯卡訓練AI的研究人員所設立,主打以亞馬遜AWS、Google Cloud、Microsoft Azure等雲端平台十分之一的價格提供GPU運算能力,現在他們更將事業觸角伸向串流遊戲領域。

一般而言,建置雲端服務需要非常高昂的成本,但Vectordash找到一個取巧的方式:向顯卡持有者租用運算能力。他們每個月向GPU提供者給付60至105美元的費用。

出租顯卡運算力,比挖礦更好賺

顯卡持有者哪裡找?答案就在挖礦市場。

兩、三年前掀起的虛擬貨幣浪潮,導致許多民眾、企業紛紛湧入挖礦產業,購買高階顯卡加入淘金熱。 Vectordash便以挖礦收益兩倍的價格,向這些挖礦企業、個體戶租用運算能力,再分配給需要的客戶使用。

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從挖礦商機誕生的眾多礦工,成為尋覓顯卡演算能力的最佳來源。
圖/ shutterstock

Vectordash的作法開啟一種新興的運算能力共享經濟,吸引閒置的顯卡為玩家、研究人員服務,讓浪費在挖礦上的電力,得到更好的運用。

雖然這種取巧的方式免去昂貴的固定成本,但高昂的租金仍是非常龐大的成本,難以確定向玩家收取28美元的月費,能替公司帶來多少收益,再加上有多少玩家願意為這項服務買單,仍是未知數。

雲端巨頭入主遊戲串流服務,Vectordash能否夾縫求生?

實際上,雲端巨頭們都曾表露進軍遊戲串流領域的意圖,1月上旬亞馬遜開始招募串流遊戲相關的工程師;微軟才於上週發表串流遊戲服務Project xCloud;外界也猜測即將於加州揭幕的遊戲開發者大會(GDC)上,Google會發表遊戲串流服務。

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微軟上週才發表遊戲串流服務Porject xCloud,要為玩家帶來不受硬體效能侷限的遊戲體驗。
圖/ Microsoft Youtube

若亞馬遜、Google、微軟等大型企業欲動用原本的資料中心搶攻遊戲串流市場,可以輕易將價格壓低,屆時Vectordash的商業模式能否維持,才是真正受到考驗的時刻。

最後,與一般的串流媒體服務相比,遊戲串流服務一大困難點在於「網路延遲」,若玩起遊戲時會感覺「卡卡的」,那很快就沒有玩家要使用這項服務,尤其是分秒必爭的射擊遊戲。

不過網路延遲主要取決於物理距離限制,雖然還不清楚Vectordash技術細節,倘若提供演算力的出租戶分布夠廣,或許有機會在這方面領先受限資料中心位置的雲端巨頭們一步也說不定呢。

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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