生於台灣、會講台語,IBM量子電腦第一把交椅——森本典繁
生於台灣、會講台語,IBM量子電腦第一把交椅——森本典繁
2019.05.23 | IBM

出生於台灣的森本典繁(Noly-san),除了是IBM第一波投入量子電腦研究的人才,更是這波量子浪潮中,最具代表性的人物之一,「量子電腦是一個很刺激的題目。」剛結束台灣IBM Think演講略顯疲態的森本典繁,帶著一抹驕傲微笑的說。

有「下個世代的運算工具」之稱量子電腦(quantum computer),因為具有高速運算優勢,被認為可以解決現階段傳統電腦無法解決的問題。IBM、Google、微軟、阿里巴巴,各大科技巨頭都投入大筆資源發展量子電腦,2016年就開發出5量子位元(qubit)量子電腦的IBM,是目前檯面上,技術能力最具突破性的代表。

今年的美國國際消費電子展(CES)上,IBM找來《蒙娜麗莎》展示櫃的製造團隊操刀,向全世界展示全新的量子電腦「 IBM Q System One」,成為各大科技媒體爭相報導的焦點。

IBM Q量子電腦
今年的美國國際消費電子展(CES)上,IBM向全世界展示全新的量子電腦「 IBM Q System One」,成為各大科技媒體爭相報導的焦點。
圖/ IBM

與量子的第一次接觸,森本典繁:像科幻故事

「第一次聽到量子電腦,是我中學的時候,」森本典繁與量子電腦的第一次接觸,早在40年前就發生了,當時他從書中讀到有關量子的知識,「像是一個科幻故事一樣,當時不覺得是一項科學性的東西。」這是因為現在的我們都是接受古典物力學的訓練 ,而量子科學是一個與現在科學認知完全不同的概念。

Schrödinger's Cat
薛丁格的貓(Schrödinger's Cat)是量子力學奠基人之一,奧地利物理學者埃爾溫·薛丁格,在1935年提出的一項思想實驗。

「這就是薛丁格的貓(Schrödinger's Cat),」森本典繁所說的,是量子力學奠基人之一,奧地利物理學者埃爾溫·薛丁格,在1935年提出的一項思想實驗。簡單來說,就是把一隻貓、一個裝有氰化氫氣體的玻璃燒瓶,以及放射性物質放進封閉的盒子中,當盒子裡的監測器發現衰變粒子時,毒氣瓶就會被打破殺死貓咪。

有趣的是,粒子的量子狀態是兩種狀態共存的情況,白話來說,毒氣既是被封存在瓶中,又從瓶中放出,「貓會死會活不知道,可能是活的也是死的。」當箱子被打開時,量子疊加狀態瓦解,那個瞬間貓咪可能活著,也可能瞬間被毒死。透過這項實驗,科學家想知道的是,量子疊加會在何時終止,塌陷成兩種可能狀態(死或活)的其中一種?

森本典繁認為,這不是一個科學上的東西,「用語言來說它是true or false,第一次念的時候,我不覺得這是物理的東西。」

森本典繁
森本典繁早在40年前就從書中讀到有關量子的知識,覺得像是科幻故事一般。
圖/ 攝影 / 賀大新

13年前投入量子電腦研究,台大也是IBM合作夥伴

森本典繁是IBM公司第一波投入量子電腦研究的人才,2006年時他從日本飛往IBM位於美國紐約的研究所,一待就是三年,「 我當時是IBM資深副總裁John E. Kelly III的EA(executive assistant,特助)。」

John E. Kelly III是直接向IBM執行長羅密提(Ginni Rometty)負責的,「我當時幾乎所有的技術都有接觸,所有他(指John E. Kelly III)review的東西我都看的到。」這份特助的工作,讓森本典繁在對於新技術的理解上大為精進。這樣「特助」的角色其實很類似亞馬遜(Amazon)執行長貝佐斯( Jeff Bezos)身旁的「影子顧問(Shadow' adviser )」,目的是把重要的員工帶在身邊以便言傳身教,就是希望這些人,未來可以在公司擔起最具挑戰性的業務。

Quantum
森本典繁是IBM公司第一波投入量子電腦研究的人才,2006年時他從日本飛往IBM位於美國紐約的研究所,一待就是三年。

在各方菁英的投入下,IBM在2016年就推出量子電腦,如今已經從當年的5個量子位元(qubit),成長到現在的50量子位元(qubit),而且IBM是以開源的方式共享給全世界,如今全球已有超過10萬人在使用IBM的量子技術,「這受到很多科學家、教育家的歡迎。」

接著在2017年時,IBM提出Hub(樞紐)的構想,具體作法是找世界上頂尖的大學合作,作為量子技術研究的樞紐,森本典繁回憶:「當時我碰到我大學時候的同學伊藤,他是慶應大學理工系的系長,我跟他見面過幾周,就聽到IBM要在大學做Hub,就立刻想到他,這是一個很偶然的緣分跟巧合,2017年12月我們就簽約了。」

現在位於東京的Hub,已經從當年的10人,成長到現在的30人,研究能量持續擴大。目前IBM已經與全球64家企業及教育機構合作,從今年開始,台灣大學也正式成為夥伴之一。

從映像管到量子電腦,我們現在需要量子原住民

身為在IBM最具代表性的量子人才之一,森本典繁其實跟台灣有很深的淵源,今年(2019)在台灣IBM Think大會上,當森本典繁要上台發表演說時,所有人都戴上了口譯耳機,「大家好,我國文很好,台語也可以。」台下觀眾發出陣陣笑聲,才知道原來他中文這麼好,甚至一點口音都沒有。

森本典繁的媽媽是台灣人,在台灣出生直到小學三年級才到日本,「我以前住在北投,會中台語、國語、英文、日文,還有一點點韓文。」

森本典繁
身為在IBM最具代表性的量子人才之一,森本典繁其實跟台灣有很深的淵源。
圖/ 攝影 / 賀大新

今年已經是森本典繁在IBM工作的第32個年頭,「這是我第一份工作,剛開始是做類比電路工程師。」 一開始主要是開發電腦顯示器的映像管,「我學好後,映像管被IBM淘汰,之後就讓聲寶、大同這些公司做。」在轉換專業領域之前,因為熟悉技術與中文,森本典繁曾多次回到台灣,與聲寶、大同作技術交流。

從映像管到量子電腦,森本典繁一直走在技術的最前緣,他認為,現在所有的科學家都是受到古典物力學的訓練,「新的工具需要新的人來用,」因此,IBM研究院開發出全世界第一款開源量子遊戲「entanglion」,這是一款可以讓兩名玩家一起玩的手遊,在遊戲中學習到量子位元、量子糾纏等等的量子電腦的原理。

Entanglion
IBM研究院開發出全世界第一款開源量子遊戲「entanglion」,在遊戲中學習到量子位元、量子糾纏等等的量子電腦的原理。

「這個遊戲,大學物理專家學很久,給小孩一下子就會玩了。」這也是為什麼,森本典繁認為量子電腦發展需要「Quantum native(量子原住民)」,因為現在所有人都還在學習量子電腦是什麼?怎麼用?寫新的程式要如何思考?「這是很新的東西,沒有老師可以教,必須在社群中互相學習。」

現在的森本典繁是日本IBM東京研究所所長,不只是量子電腦,從AI到IoT所有學術研究都是由他管理。對他來說,量子電腦最迷人之處,在於他的深不可測,「其他業務比較Organic Growth(有機增長)。量子電腦不能預測,也許在某個地方出現一個天才,技術一下子就會突破。」森本典繁樂觀認為,巨大的技術突破,極有可能在3到5年內就會出現。

IBM日本副總裁暨東京研究所所長 森本典繁
量子電腦最我來說是很特別的,這是一個很刺激的題目。
關鍵字: #IBM #量子電腦
往下滑看下一篇文章
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。」

數位無限執行長陳文裕.JPG
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。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
代理式商務連動百兆商機
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓