不只比Google開發板便宜,NVIDIA要用免費課程在邊緣AI晶片稱王
不只比Google開發板便宜,NVIDIA要用免費課程在邊緣AI晶片稱王
2019.07.12 | 物聯網

NVIDIA(輝達)與Google在人工智慧(AI)開發者領域競賽激烈,在Google今年3月推出以Edge TPU開發的149.9美元(約4,657元台幣)Coral Dev Board後,NVIDIA隨即在同月,推出最低售價99美元的人工智慧電腦Jetson Nano,號稱能打造數百萬個智慧系統。

Jetson Nano比前一代Jetson TX2教育版299美元(零售價599美元)要便宜得多,足以顯見要拉攏開發者的決心。

雖然較對手Google Coral Dev Board、樹莓派(Raspberry Pi)3 Model B+等產品晚了一步,但憑藉著NVIDIA在技術與性能上的強悍特性,Jetson Nano不僅滿足了在Jetson系列的全面性外,配上定價99美元的價格,一時間就在網路上掀起討論熱潮。

圖_NVIDIA 為大眾市場推出 Jetson Nano AI 模組.jpg
NVIDIA今年3月讓Jetson Nano問世後,就以99美金的定價讓市場認為相當有競爭力,且易入手的價格也吸引不少開發者的目光。
圖/ NVIDIA

高CP值成為吸引創客主因

在此時推出Jetson Nano這樣的產品,主要也是NVIDIA看準了廣大的開發者、創客與玩家,過去這群人可能受限於成本、耗電量、尺寸等限制而無法發展相關的AI模組。

在AI開發者心中,究竟Google跟NVIDIA AI平台誰勝出?開發者指出,NVIDIA在AI生態圈深耕多年,軟體工具選擇性很高,軟體優化工夫紮得深,但Google在通訊系統方面如藍牙或WiFi功能較為完整。

Jetson Nano主要採用Cortex-A57 x4的核心處理器,而比Jetson Nano早一點問世的Google Coral Dev Board則是採用Cortex-A53 x4核心處理器加上一個GC7000繪圖處理器,售價149.9美元(約4,657元台幣);比這兩項產品都還要早一年推出的樹莓派3 Model B+採用與Google相同的Cortex-A53 x4核心處理器,售價是35美元(約1,087元台幣)。

產品 推出時間 核心處理器 售價
Jetson Nano 2019年3月 Cortex-A57 x4 99美元(約3,075元台幣)
Google Coral Dev Board 2019年3月 Cortex-A53 x4+GC7000 149.9美元(約4,657元台幣)
樹莓派3 Model B+ 2019年3月 Cortex-A53 x4 35美元(約1,087元台幣)

整體來說,樹莓派的AI開發板雖然價格極低,但是AI功能上可能略有不足,需要倚賴Intel等其他AI加速器輔助,反而因此增加成本,這也是Jetson Nano以單一開發板及豐富軟體工具推出,立刻獲得開發者注意的主因。

開設免費課程

不過NVIDIA的計畫並不止於推出平價AI開發板,近日更宣布旗下的DLI(Deep Learning Institute)深度學習機構將針對Jetson Nano開設免費課程。課程時間一共8小時,報名學員可以在過程中學習如何搜集影像資料,並透過這些資料來進行訓練、優化以及部署AI模型,對於想要開始學習AI方面知識的學員來說,是個很好的跳板,且完成課程後還可以拿到相關的證書、證明學員在該專業領域上的成長。

螢幕快照 2019-07-12 下午5.26.38.png
Smart Doorbell Camera就是一個以Jetson Nano為AI模組開發出來的產品。

由於Jetson Nano其實就是一個迷你的AI電腦,可以讓使用者平行運算多個神經網路,所以在執行影像的分類、物體偵測上是相當適合。從NVIDIA的官方部落格中就可以發現,有不少國外的開發者、創客,利用Jetson Nano設計出許多相關產品,像是智慧監控門鈴(Smart Doorbell Camera),能夠紀錄經過家門口的每個路人的人像,並提供該路人曾經拜訪過家門口的頻率。

此外,從NVIDIA的官方部落格裡也發現,開發者、創客利用Jetson Nano開發的產品,在上市短短的數月之間,已有顯著增加,這也顯示Jetson Nano的平價特性,吸引了更多想要進入AI領域的開發者。如今再搭配自家推出的DLI免費課程,相輔之下將有可能成為NVIDIA挑戰競爭對手,吸引開發者、創客了解AI與深度學習(Deep Learning)的一項重要武器。

責任編輯:蕭閔云

資料來源:NVIDIA

關鍵字: #Nvidia #人工智慧
往下滑看下一篇文章
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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
AI全球100+台灣20
© 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