蘇姿丰搶攻資料中心、黃仁勳領NVIDIA進軍超級電腦!兩家各還有哪些佈局?
蘇姿丰搶攻資料中心、黃仁勳領NVIDIA進軍超級電腦!兩家各還有哪些佈局?

為期5天的美國Six Five Summit線上峰會在本周展開,主題為「新一輪科技變革浪潮」,邀集全球科技產業領導者共同探討科技產業變局、新進技術與市場走向。在18日,AMD執行長蘇姿丰、NVIDIA執行長黃仁勳也前後在演說中,分享了他們對資料中心的佈局,他們又如何看待各自團隊的未來發展?

AMD 將持續積極佈局資料中心

「這真的是AMD非常忙碌的一年,我們持續地在所有市場佈局。」AMD執行長蘇姿丰(Lisa Su)在Six Five Summit上感性地回顧。面對全球疫情延燒過後的新常態(New Normal),她也說道:「就算不知道是否會更好,但肯定的是,半導體和電腦運算已經和我們每個人產生連結;即使技術還未臻至完美,但我認為現在就是做生意的最佳時機。」

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AMD執行長蘇姿丰
圖/ Six Five Summit

蘇姿丰怎麼看資料中心的近年佈局?她強調,資料中心的佈局對AMD非常有戰略意義。因為在日新月異的環境中,異構計算也不斷成長;且一種規模並不適用所有應用,如果有了足夠多的數據、明確的目標,也應該更需要針對各種工作負載進行優化。「和資料中心有關的CPU、GPU、ASIC和FPGA產品,除了提供基礎技術外,我們也能根據資料中心需要的混合來匹配IP,才能和客戶合作並推動創新。」

談到 {{{現場可程式化邏輯閘陣列}}}(FPGA),也不得不提到AMD收購賽靈思(Xilinx)的計畫。賽靈思的強項FPGA,可給予開發者更靈活的開發空間,可以廣泛應用於各種先進科技產品,雖然最後關鍵仍須獲得各國反壟斷部門的批准,但若是兩家企業成功「牽手」,未來將會有望成為跨足多業務領域的半導體大廠,

談及賽靈思收購一事,蘇姿丰也表示:「非常興奮!」她十分讚賞是賽靈思是傑出的自適應運算(adaptive computing)解決方案供應商,「賽靈思的強項和AMD本身高效能運算專長結合,能讓我們在資料中心有更大的進展。」

最後,蘇姿丰又怎麼看半導體產業的未來?她強調,AMD團隊非常努力在供應鏈上獲得產能,也作出許多資本頭吃,都是為了能在供應鏈上能佔有一席之地。她也認同,「半導體是戰略性的,無論是OEM還是ODM,都能為企業帶來戰略性的競爭優勢!」

於此同時,AMD也在18日與Google Cloud共同宣布,Google將使用AMD的第三代EPYC處理器「Milan」以提供強大的雲端運算服務,讓AMD有望與英特爾強力競爭,拿下更多市佔率。

NVIDIA:併購Arm完成壯大生態系,還要加碼投資英國超級電腦!

NVIDIA執行長黃仁勳和Arm執行長西蒙.賽加斯也受邀對談,其中,也談到了外界關注的、兩家公司合併的消息。黃仁勳強調:「Arm是世界一流的CPU IP公司,而NVIDIA作為平台技術公司,我們兩方做的事情如此不同,結合在一起只會更強大。」

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NVIDIA執行長黃仁勳和Arm執行長西蒙.賽加斯受邀對談。
圖/ Six Five Summit

NVIDIA先前在GTC上,帶來針對HPC(高速運算)、AI而來的處理器「Grace」,就基於Arm架構而生。黃仁勳也強調,此舉是並非為了取代現行與x86處理器的合作,在各類運算需求情況下,不同架構設計仍有自己擅長的領域。他表示,資料中心在未來將無處不在,而應用軟體的多元化將持續發展,且基於雲的運算能夠達成新型的軟體部署。

至於未來資料中心會不會有更多Arm架構伺服器出現?賽加斯也表示,「資料中心需要多元的解決方案,而我們的商業模式就是要構建不同的解決方案,並善用軟體的應用,答案是肯定的。」

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Arm在全面運算策略做足準備,在官網也公開策略白皮書。

延伸閱讀:NVIDIA創歷史新高!黃仁勳:將助英國成為世界級AI開發中心

Arm身為晶片企業,並不參與晶片製造與推出成品,而是將包括指令集、晶片架構等技術,以授權等形式和其他廠商合作;時至今日,在買到的所有手機、平板電腦,其中的Soc晶片幾乎都用到Arm的技術,這也讓主持人問到:「原本就有良好的合作關係,為何一定要收購?」

黃仁勳回應道,「透過Arm加入NVIDIA,我們才能壯大整個生態系,才能讓10億台移動設備都變得更加智慧。」對於近期還未正式落定的併購案,黃仁勳在演說中也頻喊,透過合併才能為多方帶來更多效益,他表示:他也強調,要成為人工智慧的領導者,就必須擁有豐富的人工智慧算能軟體,以及豐富的半導體和處理器設計能力。

除此之外,黃仁勳亦在活動上帶來超級運算的「加碼投資」計畫,將在英國投資至少1億美元投入建置超級電腦,「這將會是一筆巨大的投資,而這還只是一個起點。」黃仁勳所言的超級電腦,正是於去年10月GTC大會宣布的「劍橋1號(Cambridge-1)」超級電腦,運用人工智慧來幫助醫療、藥物開發領域,其中包括針對新冠肺炎的研究。

據悉,號稱目前英國最強大的超級電腦「劍橋1號」,採用NVIDIA DGX SuperPOD架構組成;除了目前在全球500強超級電腦排名第29名外,也因能將人工智慧的性囊達到每秒400千兆次浮點運算(petaFLOPS),也是全球三大節能的超級電腦之一。

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超級電腦劍橋1號。
圖/ NVIDIA

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #AMD #Nvidia
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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