從黃仁勳在GTC上提及超過30次的技術,看NVIDIA的遠見與堅持
從黃仁勳在GTC上提及超過30次的技術,看NVIDIA的遠見與堅持

2019 GTC大會上,光影追蹤(Real-time Ray tracing)是NVIDIA執行長黃仁勳主題演講中重點中的重點。近三小時的主題演講中,五成以上時間與光影追蹤技術有關,在記者會上,黃仁勳也提及光影追蹤至少30次以上,加上光影追蹤也是NVIDIA與勁敵AMD目前在GPU設計上的重大差異,重要性不言可諭。

兩款商業遊戲引擎將整合光線追蹤功能

黃仁勳在GTC記者會中重申,AMD今年亮相的GPU Radeon Vll,雖然採用目前最昂貴的台積電七奈米半導體製程,但沒有光影追蹤與深度學習超高取樣(DLSS)兩大關鍵技術,總效能表現比採用12奈米製程的GeForce RTX 2060還要差,從IC設計商的角度來看是C/P值較低的產品。

在這次的GTC上,黃仁勳也親自宣布,全球最受歡迎的兩款商業遊戲引擎Unreal Engine和Unity近期宣布都將整合光線追蹤功能。遊戲開發商可在NVIDIA GeForce GPU上運行即時光線追蹤效果。

光線追蹤GPU曲高和寡,玩家興趣缺缺

在美國的遊戲大展GDC中,已經有包括《Control》《狂龍追獵(Dragonhound)》《雷神之鎚II RTX(Quake II RTX)》等多款遊戲已經有此功能。

另外,NVIDIA也認為支援光線追蹤的GPU用戶群成長至數千萬人。搭載Pascal和Turing架構的NVIDIA GeForce GTX GPU將透過預計在4月推出的驅動程式,享有光線追蹤支援的遊戲。

新版驅動程式將可讓數千萬個GPU具備對支援即時光線追蹤遊戲的能力,加速該項技術的發展並為遊戲開發商帶來更多的用戶。

2018年8月,NVIDIA推出支援即時光線追蹤技術(Real Time Ray Tracing)的GeForce RTX 2000系列GPU,希望光線追蹤能為遊戲業帶來新的革命。

不過,由於支援光線追蹤功能的遊戲數量稀少,加上售價比前一代GPU昂貴許多,不少玩家延後購買,希望等支援的遊戲更多或價格更親民再行動,導致NVIDIA的第四季財報中,光線追蹤RTX GPU的銷量不如預期,最後,總體營收比先前財測低了5億美元,也因此分析師質疑光線追蹤是未來產品,現在推出曲高和寡,時間太早。

沒有CUDA,深度學習的發展將延遲

這樣的結果,也許讓NVIDIA覺得意外,但並不會覺得陌生,因為在2007年,NVIDIA推動CUDA架構(Compute Unified Device Architecture,計算統一設備架構)時,也是個瘋狂激進與走在「未來」的產品。

GPU的強項在於圖形繪製,若想要用GPU做非圖形,如科學運算或一般類型運算,複雜麻煩又沒效率,而NVIDIA的CUDA讓GPU做圖形以外的運算變得簡單容易。

「CUDA可以運作在NVIDIA GeForce 8系列之後的GPU上,GPGPU也算是一種平價的高效能運算方式,它把桌上型電腦變成一台個人的超級電腦(personal supercomputer in a desktop)。」《GPU高效能運算環境—CUDA與GPU Cluster介紹》一文中強調。

這是個偉大的創新,但在當時NVIDIA的主要客戶還沒有高速運算需求的電腦遊戲或美術設計業者,但NVIDIA挺而走險,堅持要做到大規模普及,因此在GeForce 8系列後「每一款」GPU都支援CUDA。

「即便是今天回想起來,這仍然是一個風險極高、形同瘋狂的決定。這意味著面對這些尚沒有高性能運算需求的傳統客戶,NVIDIA都必須在硬體產品的設計中增加相關的CUDA邏輯電路,這使得晶片面積增大、散熱增加、成本上升、故障幾率增加;同時,對於每一款產品,相關的軟體驅動都必須保障對CUDA的完美支援。」中國AI公司格靈深瞳執行長趙勇撰文指出。

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CUDA與GPU硬體本身緊密的結合,推升現在的GPU加速浪潮,讓AI走出實驗室走入企業。
圖/ 數位時代翁書婷攝

2007年NVIDIA正式把CUDA引進產品中,當時AI還處於第二次寒冰期。由深度學習教父辛頓(Geoffrey Hinton)執筆的深度學習技術重要文獻《Deep Belief Networks》在2006年才剛發表,距離2012年至2013年AI應用大爆發時期還有六年至七年時間。

CUDA與GPU硬體本身緊密的結合,推升現在的GPU加速浪潮,讓AI走出實驗室走入企業。CUDA是深度學習發展的加速劑,讓深度學習的計算速度倍增。

CUDA讓NVIDIA的GPU生態圈迅速成型,而CUDA也幫NVIDIA築起一道堅固護城河。「如果沒有NVIDIA的CUDA,科學界證實深度學習巨大潛力的時間不知道還要推遲多久。」趙勇強調。NVIDIA也因此收穫甜美的果實,股價在2016年年初的20元至30元開始漲至2018年中的270元至280元。

光線追蹤也有異曲同工之妙

NVIDIA並非發明即時光影追蹤,光線追蹤技術最早可追溯於1969年,由IBM員工Arthur Appel在提出(註一),1979年電腦科學家Turner Whitted解釋如何反射、陰影和反射等捕捉(註二)。

用CPU做光影追蹤耗費時間,即使很小的圖都要讓使用者等上好幾分鐘,但NVIDIA透過GPU將光線追蹤發揚光大,提高效率。

除遊戲、電影工業,光線追蹤在建築與製造業扮要角

在這次的2019 GTC大展中,已經看到不少廠商把NVIDIA RTX技術應用到各類領域,如中國最大軌道運輸設備製造商中國中車(CRRC)就採用法國工業虛擬軟體服務商ESI集團的虛擬製造服務。ESI集團幫中國中車打造出一個取代物理模型的1:1虛擬模型,中國中車利用虛擬模型,審查車輛原型,像車外光線與車內燈光裝設如何影響車內乘客視覺,在大量製造前就可進行調整,大幅降低車輛開發的時間與成本。

對於建築業來說,光線追蹤技術相當重要,因為光線是建築業的靈魂要素,安藤忠雄就曾說,「我的作品中,光永遠是一種空間戲劇化重要元素」,貝聿銘也強調「利用光線做設計」。而建築業採用RTX技術將走在遊戲前面。

也就是說,除遊戲、電影工業,光線追蹤在建築與製造業扮要角,而對者兩大產業來說,光線追蹤已經是現在所需,而非未來產品。

那光線追蹤最終是否能如CUDA,讓外界看到NVIDIA的遠見與堅持呢?外界拭目以待。


註一:《Some Techniques for Shading Machine Renderings of Solids》
註二:《An Improved Illumination Model for Shaded Display》

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AI 時代的創新華爾滋:中華電信用「數位韌性 × 智慧驅動 × 永續未來」賦能產業邁向AI大未來
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Google 近日推出 Gemini 3 模型,再次把生成式 AI 的技術邊界往前推了一大步。在全球 AI 競賽全面加速的此刻,市場關注的已不只是模型能力,還有 AI 將如何重塑產業版圖?又會帶來哪些結構性變化?

在 2025 Meet Taipei 全球創業趨勢論壇上,中華電信投資事業處副總經理陳元凱以「AI 華爾滋:中華電信如何帶領產業舞出創新韌性新篇章」為題,分享中華電信如何在 AI 浪潮下重新定位自己——不只是基礎建設的提供者,更是引領台灣產業邁向 AI 時代的領舞者。

AI 趨勢下的三大支柱:從領先電信商到 AI 轉型夥伴

「AI 是當下最具前景、最能推動創新的力量。」陳元凱一開場便指出,從 2025 年全球募資趨勢可以明顯看到,AI 的投資焦點正開始從模型與基礎建設,轉向更貼近產業場景的應用層面,如:AI Agent、工業自動化、無人機等各種創新應用。

面對這股趨勢浪潮,中華電信作為市值逾兆元、台灣最大行動與寬頻服務供應商,不僅要思考「如何讓自身轉型速度跟上 AI 時代」,更須以宏觀視野,將自身的 AI 實戰經驗轉化成可複製的方法論,協助個人家庭用戶、企業客戶、海外台商以及跨國全球企業一起邁向以 AI 賦能的未來。

為此,中華電信提出三大支柱,第一根支柱:數位韌性,打造最可靠且無所不在的網路環境。第二根支柱:智慧驅動,透過 AI Factory 與內外部創新,加速企業 AI 轉型的腳步。第三根支柱:永續未來,將能源轉型、ESG 與循環經濟納入核心策略,持續向淨零碳排邁進。

數位韌性:以「海地星空」四層網路打底,打造具備 AI 韌性的寬頻網路基礎設施

數位韌性,是指提供可信賴的連網能力,這是所有 AI 應用的基礎,有了穩定的網路,資料才能更大量、更快速且安全的流動。陳元凱在演講中特別強調,中華電信近年的核心策略之一,就是打造足以支撐 AI 時代大量資料流動需求的「數位韌性」,並具體落實在海、地、星、空四層網路架構上。

在海底,中華電信已投資興建 14 條國際海纜和 10 條國內海纜,讓台灣能穩定連結到美國、日本、歐洲、東南亞等地,這是台灣面向全球的資訊主幹線。在台灣地面,中華電信一方面持續擴大光纖、4G、5G 的部署,另一方面也以微波系統補強山區、偏鄉或其他特殊地區的通訊服務,讓網路真正做到連得上、連得穩。同時,展望未來 AI 時代的網路需求,積極投入 IOWN 次世代全光化網路的前瞻布局。

再往上走向天空,中華電信導入 OneWeb 的低軌衛星(LEO),作為地面通訊中斷時的即時備援。而在低軌衛星之外,還有 ST-2 高軌衛星(GEO)、Astranis 的微型高軌衛星及 SES O3b 中軌衛星(MEO),打造出整合高中低多軌道衛星的新世代衛星通訊網路,確保台灣在任何環境下都能維持穩定連線。

智慧驅動:用 AI Factory 平台加速企業導入智慧應用

透過由「海、地、星、空」打造的高密度通訊網絡,中華電信建構出真正的數位韌性,確保企業在任何情境下都能保持連線不中斷。並以此為基礎,向上發展出第二根支柱智慧驅動,並以自主研發的 AI Factory 平台,加速賦能產業智慧轉型。

AI Factory 平台共分為三層,最底層為資源平台,以 hicloud AI 算力雲提供運算、儲存等資源 ,讓企業能以更低成本、更高效率取得 AI 所需的算力。中層是模型訓練與推論平台,中華電信整合 AI 算法、DeepFlow 平台,提供開發者一站式模型訓練、微調、推論等服務,有效縮短模型開發時間。最上層則是 AI 服務平台,中華電信將經過內部驗證與外部協作的 AI 應用,轉化為可快速導入的解決方案,讓企業不必從零開始,大幅降低導入門檻。

陳元凱進一步說明,中華電信如何運用「內服」與「外用」兩大策略,打造可快速複製並導入的 AI 解決方案。「內服」指的是,中華電信將 AI 導入(如人力資源、行銷、網路維運等)內部營運流程,透過實際運作驗證可行性,再將這些「經過實戰驗證」的模式,轉化為外部可用的解決方案。

舉例來說,智慧客服中心導入 AI Agent 協助客服人員快速查找資料,使知識檢索有效提升效率逾 44% ,並同步提升線上客服整體滿意度。智慧門市則透過 AI 重新優化櫃台作業與案件檢核流程,不僅讓門市客戶整體等候時間縮短 23%,也提高案件檢核效率 33%。這些成果證明 AI 對提升作業效率的實質效益,更成為可直接輸出給企業客戶的最佳範例。

從內部創業到外部生態:串起台灣 AI 的創新動能

除了打造企業所需的 AI 解決方案之外,中華電信也不遺餘力推動 AI 創新創業生態系,策略做法則是從內部創新以及外部合作兩個方向著手,持續挖掘企業真正需要的 AI 創新解決方案。

在內部創新面向,中華電信積極培育內部創業文化,鼓勵員工成為「內部創業者」,並提供相應資源支持員工將創新想法落地,今(2025)年 10 月成立、專注於 GenAI 服務的中華創智國際(CHT InventAI),便是第一個正式從內部孵化育成的 AI 新創公司。第二家聚焦邊緣(Edge AI)與智慧影像的新創團隊,也將在 2026 年正式落地。這代表中華電信不僅是擁抱 AI,更將其視為可以獨立成長的戰略事業體。

在外部創新合作面向,中華電信持續打造更開放的創新生態系來加速 AI 應用的擴散。從 2018 年啟動台灣首個由電信業主導的 5G 加速器以來,至今已陪跑超過 80 支新創團隊,其中有兩家成功上市。未來,中華電信仍將持續透過加速器與新創一起共創新解方,成為企業邁向 AI 的重要推力。

陳元凱在演講最後強調:「AI 發展才正要起步。」在這波浪潮中,中華電信將以電信服務、企業解決方案及成長型投資(M&A)組成的 AI 飛輪,持續站在最前線引領創新,希望透過 AI 飛輪的轉動,不僅推動中華電信自身成長,更能帶動台灣企業積極擁抱 AI,共同進入 AI 加速的大未來。

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