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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從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式
從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式

在生成式 AI 驅動下,新聞產業正加速進入新一輪轉型。這股技術浪潮不僅改變了內容產製模式,也重塑了讀者獲取資訊的入口。面對這場產業變革,台灣科技媒體領導品牌TVBS 展現強勁的轉型動能,不僅積極布局 AI 應用,更憑藉創新專案獲得「nDX數位創新獎助計畫」肯定。

為加速經驗擴散並促進產業交流,日前,TVBS 攜手數位經濟暨產業發展協會(DTA)舉辦「AI in the Newsroom-TVBS轉型實戰分享」發表會,現場匯聚媒體與科技領域專業人士,從實務案例出發,深入剖析 AI 導入新聞現場的應用模式,共同見證 TVBS 如何以 AI 為核心引擎,重新定義數位時代的媒體影響力。

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圖/ 數位時代

從「人」出發:從超級個體到超級組織,啟動 AI 原生轉型

TVBS 集團成長長簡西村表示,早在生成式 AI 浪潮成形之初,TVBS 便已啟動轉型布局。不僅於 2023 年成立AI未來科技部,專責 AI 應用開發與轉型推進,更由董事長親自主持每週一次的 AI 策略會議,確保決策與執行節奏高度一致,並進一步盤點出「人、流程、科技(PPT)」三大轉型關鍵,逐步落實將 AI 導入各項營運環節。

從「人」的角度來看,TVBS 以 AI 提升效率與創造價值為目標,提出超級個體與超級組織的轉型藍圖。其中,超級個體指的是能善用 AI 工具的記者,例如:透過 AI 分析海量資料、自動生成初稿或經營個人品牌,透過與 AI 的分工協作,不僅提升產出效率,也讓記者得以回歸深度核實與現場採訪等核心職能。

當多個超級個體串聯,便進一步形塑出超級組織,透過 AI 全面提升團隊的數位戰力,成為 AI Native(AI原生)媒體組織。TVBS 的願景是,讓每一個議題皆能發展出專屬 AI Agent,負責資料處理與初稿生成,而人扮演總編輯角色,負責內容品質與倫理把關。如此一來,不僅能實現全天候、高頻率的內容更新,更可透過多 Agent 協作,同時產出文字、影音、Podcast 等不同形式的內容,實現一次生產、全平台分發的目標。

從「流程」出發:讓AI嵌入新聞產製,縮減 30% 作業時間

從「流程」的角度來看,AI 唯有真正嵌入新聞產製流程,才能發揮最大效益。然而,哪些環節最適合導入 AI、導入後流程該如何重塑,往往只有第一線新聞人最清楚。為此,TVBS 邀請新聞部同仁組成「文科種子」團隊,並由主管從日常工作情境出發,親自示範 AI 應用,讓記者實際感受到 AI 帶來的效率提升,進而翻轉「不好用」的既有印象,吸引更多資深同仁投入 AI 應用開發。

TVBS新聞部網路新聞中心總編輯楊致中強調,「AI不是要把新聞人變成工程師,而是要讓新聞人重新回到專業現場。」因此,這群橫跨編輯、記者、編譯等不同職能的種子成員,從使用者視角出發,與工程師並肩協作,以使用情境取代傳統規格書,讓技術團隊得以深入理解採訪流程中的真實痛點,進而開發出涵蓋多語翻譯、初稿生成、重點歸納、多稿比對、標題與內容優化等 AI 應用,整體作業時間平均縮短逾三成。同時,新聞部也與 AI 部門建立每週開會機制,持續提出痛點及回饋使用經驗,推動產品快速迭代。

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圖/ 數位時代

另一方面,TVBS 也連續三屆舉辦員工限定的「AI 黑客松」,各部門同仁由日常工作中的痛點出發,發想出更貼近第一線需求的 AI 解決方案,讓 AI 逐步成為組織共通的語言,不僅有效提升工作效率,也進一步形塑出 AI 驅動的創新文化。

從「科技」出發:打造混血系統 AI WIZE,讓AI真正貼近使用需求

從「工具」的角度來看,如何在滿足使用需求的同時兼顧技術快速迭代,成為關鍵課題。為此,TVBS 提出混血系統概念,由新聞人與 AI 部門協助,共同開發出專為媒體場景打造的 AI WIZE 平台。

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圖/ 數位時代

TVBS AI未來科技部副總監吳楨文說明,AI 技術迭代速度極快,若仍沿用傳統「使用者提需求、工程師寫程式」的開發模式,不僅溝通成本高、也難以快速及時優化,容易導致使用體驗不如預期。若是直接使用外部 AI 工具,在產出結果不穩定的情況下,使用者常常要反覆調整提示詞與修正細節,反而會增加時間成本,使 AI 應用淪為新的負擔。

為解決這樣的困境,TVBS 在開發 AI WIZE 時,結合系統化與人才混血兩大策略,由工程師在「深水區」把關系統架構、資訊安全與成本控管,而新聞人則在「淺水區」透過 AI Studio 等自然語言工具定義應用場景,並將新聞專業封裝成可重複使用的 AI Agent技能,同時透過持續回饋機制,讓 AI Agent 不斷學習與優化,使工具更貼近日常工作需求。

簡西村最後強調,人機協作不是選擇,而是必然路徑。TVBS 期望透過這場 AI 轉型,打造兼具速度、深度與可信度的新型媒體競爭力,並以自身實踐經驗為基礎,帶動台灣媒體在 AI 浪潮下強化整體產業競爭力,重新定義媒體的「真實」價值,開創新聞產業的 AI 新時代。

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