迎接下世代摩爾定律,「每瓦效能」成新典範!
迎接下世代摩爾定律,「每瓦效能」成新典範!

摩爾定律(Moore’s Law)長期以來一直是半導體產業的發展路徑圖。一開始被視為是一種預測(晶片上的電晶體數量大約每兩年會翻一倍,而相對成本會下降),後來它成為產業演進的藍圖與自我應驗的預言,舉例來說過去一個12平方毫米大小的處理器只能容納的下大約2,250個電晶體,進步到現在每平方毫米隨隨便便就能塞進超過1億個電晶體。

隨著每代的電腦與行動裝置功能變得越來越強大、外型設計更流線,這一路的進展改寫了用戶體驗、推進了更銳利的數位影像、高傳真遊戲,以及越來越精準的語音及影像辨識。不過,當摩爾定律已經接近尾聲,那接下來的發展呢?

科技發展對氣候變遷的衝擊

摩爾定律構想提出時,運算技術才剛萌芽。儘管科學家Eunice Foote Newton早在1856年就首次提出溫室效應,我們人類才剛開始探討自身影響氣候變遷的可能性,部份原因是用來進行相關計算的電腦才剛剛開始問市。

過去幾乎沒人留意到氣候與電腦消耗的能源彼此間有任何相關性,主要原因是電腦雖然是個吃電怪獸,但在1990以前,個人電腦的數量跟現在比起來還是少的可憐。

把時間從1856年快轉到21世紀的現在,連網已變成基本需求,從醫療資訊到採購食品雜貨的幾乎所有東西都可以在網路上進行。網際網路就是「機會」的代名詞:資訊在網際網路上進行共享、學習也透過網路進行、徵人廣告也在網路刊登。基本上,不上網,就沒機會。

Arm
圖/ Arm

多數人都理解數位落差以及數位落差帶來的影響,但全球仍有37億人無法完整使用數位科技。縮短數位落差是道德上必須履行的責任,但也為科技界帶來新的難題:該如何減輕加上這37億名全新數位使用者帶來的環境衝擊、讓所有人隨時隨地都能連網,又不會災難性地加速氣候變遷?

很明顯地,我們不能只專注於運算力的提升。從同樣的晶片搾出更多的效能仍是重要的考量,但每瓦效能才是新王道。但除了瓦數本身,還有能源-長期下來被消耗的電力。

「每瓦效能」與「總消耗電力」這兩者都很重要。例如,資料中心除了把每一台伺服器的功耗控制得宜之外,還必須把整體營運的能源消耗降到最低。行動裝置除了受到電池容量的限制,其瞬時功率則受到整機的散熱設計所限制。

又例如,由太陽能電池驅動的感測器,雖然可以使用大量天然的能源,但是擠出來的電力非常有限。我們設計產品的目標,是在電力、能源與熱量這些挑戰下,擠出每瓦更高的效能,才能夠將全球電子裝置的能源消耗降到最低。

庫梅定律:運算效率的研究

史丹佛大學教授強納森‧庫梅(Jonathan Koomey)於2010年創造了「庫梅定律」(Koomey’s Law)這個名詞,它說明每焦爾耗能的運算次數趨勢。這個數字在1945年到2000年之間,每18個月會加倍(相當於每10年多100倍),之後則會慢下來;2000年以後大約每2.6年才會加倍(相當於每10年成長16倍)。

庫梅定律被普遍用來衡量運算所需的電力:從一開始的峰值效率,到最近的日常使用效率。即便根據摩爾定律,裝置的運算能力提升了,它還是得符合對應的功率曲線。

隨著晶片的工作電壓無法再以同等的速度跟電晶體的尺寸一起往下降;這意味設計人員必須努力追求能源效率,因為電壓降低不再是製成微縮理所當然的附帶結果。

這點也反映在工廠的優先順序上。如果要降低整體的功耗,必須要堅決地專注在能源效率:我們現在比過去任何時候,更應該專注在降低運算的碳排放。

研華科技
圖/ Shutterstock

每瓦效能(Performance per Watt):新的典範

你可能沒有意識到,每天全球有將近70%的人口使用基於Arm技術的3C裝置,因此我們有責任協助整個生態系統,以更節能、更能有效減少碳排的方式,共同因應氣候變遷問題。Arm CEO Simon Segars 在今年COMPUTEX的主題演講中,就曾提到「脫碳運算」(Decarbonizing Compute)的觀念。多餘的碳排肇因無效的運算,而隨著網際網路與雲端服務的興起,運算本身就已耗用相當能源。全球資料中心的工作負載可能在未來十年成長十倍以上,降低能耗不能只靠物理性的方法,運算本身就必須得節能,雲端運算需要不同的思維。

摩爾定律與庫梅定律並不是自然的定律,而是對科技發展方向的觀察結果,而我們可以利用它們來觀察未來可能會如何發展。如果依據庫梅定律推斷,就會預期裝置會持續變得更節能省電,而處理器由於功耗極低,甚至還會從所處的環境採集自然能源。

越來越多人把軟體優化到只需要超低功耗處理器。像是TinyML就是把機器學習(ML)工作負載優化到可以只用上幾毫瓦的電力,就能夠運行。

隨著我們開始縮短數位落差、與數十億個科技新用戶分享連網的效益,這種對效率永不停歇的專注將更為重要。如果要避免災難性的氣候變遷,光是保持穩定的功耗與能源統計數字是不夠的;我們必須努力確保這些數字主動降低與減少能源消耗,並在所有運算發生的地方減少碳排放。每瓦效能必須成為新的典範,並引導產品的發展時程,以便從越來越低的功耗限制下擷取更多的效能。

科技是環境問題的解決方案,也是使其惡化的原因。我們要努力的,是讓正面的貢獻必須大於負面的影響,這點對於地球的未來極為關鍵。讓每瓦效能極大化是其中一環,同時也要窮盡我們所有系統中所有可以緊縮功耗的地方,並以更高的效率運算出等效結果。此外,也要觀察系統的運作情況,並以更好的運算能力讓系統的整體系統更有效率。

我們從新聞上看到極端氣候造成的災難並非遠在天邊,現在科技界努力的每一步都能避免氣候惡化。Arm做為運算科技的領導廠商,正處在一個獨特地位可以降低運算對環境帶來的衝擊,讓科技站在歷史正確的一方,成為氣候解決方案與更為永續未來的一環

責任編輯:傅珮晴、陳建鈞

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門市越展越多,如何降低管理與維運負擔?不用全面汰換設備,也能逐步升級智慧化多據點管理
門市越展越多,如何降低管理與維運負擔?不用全面汰換設備,也能逐步升級智慧化多據點管理

快速展店背後的挑戰 如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言,展店代表商機與成長,但當門市數量快速增加,營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店(C-store)、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言,總部需要面對的不只是據點數量增加,更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理,往往以單一門市為單位,各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形,或進行跨區域管理時,往往需要投入大量人力逐一確認資訊,不僅增加管理負擔,也提高維運成本。

此外,零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝,甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式,容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性,也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此,現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備,而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊,並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

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圖/ 晶睿通訊

從既有設備開始升級 降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求,許多企業最大的挑戰並非是否需要升級,而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言,全面汰換既有架構不僅成本高,也可能影響門市日常運作。因此,能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構,成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構,企業可以從既有設備開始,逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求,同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置,新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值,並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外,訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構,也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理,企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整,精準配置資源,降低一次性投入壓力,也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言,安全管理不再是一套固定且難以調整的架構,而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理,或因應營運策略調整,都能以更彈性的方式完成管理升級。

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圖/ 晶睿通訊

AI 不只是安防工具 更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展,安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤;如今,智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為,協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」,甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言,AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則 讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測,協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert,管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件,將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例,店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務,總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert,管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境;當符合設定條件的畫面出現時,系統即可主動發出警報,協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言,這代表 AI 不只是協助辨識既定事件,更能依據不同營運需求,讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查 Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後,如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡,往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search,管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境,例如,當家長反映孩童可能在門市附近走失時,店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面,只要在 Think Search 輸入「昨日上午,牽著小女孩的男性」等自然語言描述,系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面,快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤,還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault,建立事件時間線與人物移動路徑,協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運 讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景,若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近,遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常,主動確認並協助顧客處理失物問題;人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢,作為空間配置與人力安排的參考;車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理,而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用,企業能在既有設備基礎上,進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言,AI 的價值已不只是「看得更清楚」,而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊,並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則,到 AI 搜尋與事件調查,再延伸至顧客服務與營運分析,雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具,逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。

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圖/ 晶睿通訊

85°C 北美導入 VIVOTEK AI 雲端安防平台 加速 80+ 門市智慧營運升級

隨著零售產業持續朝向多據點與數位化營運發展,如何在快速展店的同時兼顧營運效率、安全管理與服務品質,已成為企業的重要課題。

為支援持續拓展的營運需求,85°C Bakery Cafe 北美導入 VIVOTEK VORTEX AI 雲端安防平台,透過雲地整合架構與 AI 智慧應用,將原本分散的監控系統整合至單一平台,全面提升多據點管理效率、事件處理速度與日常營運效能。

此案例呈現零售企業如何從既有設備與架構出發,分階段導入雲端安防平台,並為未來智慧化管理與 AI 應用建立基礎。

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85°C Bakery Cafe North America 如何透過 VIVOTEK 雲端安防平台打造更智慧的門市管理模式

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