談Nvidia放棄收購Arm,黃仁勳:沒太大改變,維持「三晶片策略」
談Nvidia放棄收購Arm,黃仁勳:沒太大改變,維持「三晶片策略」

2月21日消息,晶片巨頭輝達不久前公佈了2022財年第四財季財報,顯示其營收較上年同期猛增53%,遊戲、數據中心和專業可視化市場平台也都實現了創紀錄的收入。財報發布後,該公司執行長黃仁勳接受美國科技媒體專訪,稱將堅持「三晶片」戰略,並對Omniverse、元宇宙和自動駕駛汽車等業務寄予厚望。

以下為專訪摘要:

問: 你們對收購英國晶片設計公司Arm有什麼打算?現在收購交易破裂,你們需要改變戰略方向嗎?

黃仁勳: 其實並沒有太大改變,因為我們並沒有完成與Arm的合併,任何可能源自這種假設的策略都從未被探討過。

我們的戰略始終未曾改變,我們將繼續為任何使用CPU(中央處理器)的設備提供加速計算。因此,我們將對x86架構執行加速計算,也會為Arm這樣做。我們有許多基於Arm架構的CPU,以及正在開發的系統晶片(SoC)。我們有20年的Arm知識產權許可證,我們將繼續利用這些資源和所有市場,僅此而已。我們將繼續構建CPU、GPU(圖形處理器)以及DPU(數據處理單元)。

問: 這就是你的「三晶片」戰略?既然Arm收購交易沒有完成,你還會考慮RISC-V架構嗎?

黃仁勳: 我們將繼續採用RISC-V架構。我們在GPU內部使用了RISC-V架構,同時在其他幾個領域使用它。對於系統控制器,比如在Bluefield GPU內部,有個RISC-V加速引擎,如果你願意的話,這是個可編程的引擎。在不同的情況下,我們會使用RISC-V架構,也會使用Arm或x86架構。
問:你如何看待元宇宙取得的進展?似乎每個人都對元宇宙更感興趣,而Omniverse始終是這場對話的一部分。

黃仁勳: 我需要強調下,Omniverse for Enterprise正在世界各地約700家不同的公司進行試驗和測試。我們已經取得了許多非常重要的許可證。因此,我們有了個很好的開端。人們把Omniverse用在各種各樣的東西上,比如用它來支持設計師和創作者、模擬物流倉庫或工廠、生成合成數據,因為我們可以在物理方面準確地模擬感測器。你還可以用Omniverse來模擬訓練人工智慧(AI)的數據,這些數據來自雷射雷達、雷達,當然還有鏡頭。所以,Omniverse也被用來模擬部分軟體開發過程。在發布過程中,你需要驗證軟體。你可以將Omniverse放入機器人應用程式驗證流程中。人們也在用它來創造數位雙胞胎。

黃仁勳於 GTC 2018 專題演說
輝達執行長黃仁勳
圖/ James Huang 攝影

問: 你們正在創造最大的數位雙胞胎嗎?(注:輝達計劃創造地球的數位雙胞胎,作為其地球2號模擬項目的一部分。該公司計劃使用AI和世界上最快的超級計算機來模擬氣候變化,並預測地球氣候在未來幾十年可能如何演變。)

黃仁勳: 我們正在構建或確定建築的範圍,創造終極的數位雙胞胎。

問: 你覺得我們也在朝著開放元宇宙前進嗎?它是否真的足夠開放,而不是新的「圍牆花園」?
黃仁勳:我真的希望它是開放的,我想它會用「通用場景描述」(USD)來保持開放。如你所知,我們如今是USD最大的貢獻者之一,也是最主要的貢獻者。USD是由皮克斯公司發明的,已經被許多不同的內容開發者採用。Adobe採用了它,我們也有很多人在使用它。我希望每個人都用USD,然後它就會成為元宇宙的HTML。

問: 你對汽車部門的信心有多高,我們在自動駕駛汽車方面的進展如何?在新冠肺炎疫情之後,你覺得我們正在回到正軌嗎?

黃仁勳: 我相信我們將在世界各地擁有自動駕駛汽車。它們都有各自的運營範圍,儘管其中有些只是在非常大的倉庫邊界內運行。它們被稱為AMR,即自主移動機器人。你可以把它們放在有圍牆的工廠裡,這樣它們就可以四處搬運貨物和庫存商品。你可以像Neuro和其他公司那樣,使用自動駕駛汽車進行「最後一英里」送貨。所有偉大的公司都在參與最後一英里送貨。只要你不做過多的承諾,所有這些應用都是非常可行的。

我認為自動駕駛汽車將會有成千上萬種用途,而今年將是我們自動駕駛的拐點之年。今年對我們來說將是重要的一年。到了明年,規模應該會更大。到2025年,我們會在與汽車公司分享收入的平台上部署我們自己的軟體。所以,如果授權費是1萬美元,我們將對半分。如果訂閱月費為100美元或1000美元,我們也將各佔一半。我想我現在非常肯定,自動駕駛汽車將成為我們最大的業務之一。

本文授權轉載自:網易科技

責任編輯:傅珮晴、侯品如

關鍵字: #Nvidia
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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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