AI新創業者耐能智慧（Kneron）繼3月打入美國處理器晶片大廠高通（Qualcomm）的產品線之後，今天（8月3日）也獲得鴻海加碼投資，交易總金額達1,400萬美元（新台幣約4.43億元）。
鴻海今（3日）發布重訊，公告加碼投資AI新創業者耐能智慧（Kneron），交易總金額達1,400萬美元（新台幣約4.43億元），累計鴻海已持有耐能2.7024%股權，鴻海表示此為長期投資。耐能智慧究竟是什麼來頭？以下為《數位時代》於3月20日的採訪報導：
3月14日，邊緣AI晶片新創公司耐能智慧（Kneron，以下簡稱耐能）創辦人劉峻誠在個人臉書上寫道：
「這508天，經歷即使沒有打疫苗、疫情爆發，仍戰戰兢兢穿著防護服世界各國飛來飛去，希望能為公司多找到一些可能性。這508天，即使親人過世，還是含著眼淚，趕去發布會上，提著勇氣在一群人面前帶著硬撐的笑容介紹著公司。」
這份突如其來的感性有原因。就在當天上午，耐能正式宣布自研的人工智慧系統晶片KL720，成功打入美國處理器晶片大廠高通（Qualcomm）的產品線。劉峻誠表示，此番象徵著耐能邁向下一個里程碑，不僅在商用領域有實績，其AI晶片實力也將會被更多人看見。
耐能的AI晶片效能，與國際大廠並列
耐能自2015年成立，專門開發邊緣AI晶片。「邊緣AI」，意思是盡可能將AI運算從雲端移至網路邊緣（靠近資料來源的地方，例如5G基地台），依此減少延遲與頻寬使用。他們背後的投資者，包含李嘉誠旗下的維港投資、阿里巴巴創業者基金、中華開發資本、奇景光電、高通、中科創達、紅杉資本子基金Cloudatlas、鴻海集團、華邦電子等。
劉峻誠分享此次合作形式：耐能的AI晶片將會集成到高通的機器人RB1平台與RB2平台中，並且實際應用在機器人、無人機、工業4.0等商業領域，「你可以想像成，高通原本已經有一個晶片，再搭上我們（耐能）研發的晶片以後，可以做出更多不一樣的功能。」譬如在智慧掃地機器人、服務機器人與無人機等產品上提升物體檢測能力，或在工業4.0應用裡強化光學檢測、安防監控、預測性維護等。
耐能的KL720晶片支持彩色圖像、近紅外數據、毫米波、語音和語言數據等各類感測器和訊息輸入。從性能來看，耐能的AI晶片導入高通產品線後，可以讓整體的AI運算能力有效提升，「 平均導入每2顆耐能的AI晶片，就能促使平台的AI運算能力提高4倍。 我們的晶片就像樂高積木一樣，可以靈活堆疊，很適合平台方導入。導入的晶片越多，運算能力越好。」劉峻誠說。
而根據美國Synopsys前技術長、柏克萊大學教授庫特．柯澤（Kurt Keutzer）的研究報告，耐能研發的KL720晶片運算效能，確實可以與國際大廠Tesla、Mobileye、Synaptics相提並論。
站在耐能的立場，之所以選擇與高通合作的原因有2點：第一，團隊中有許多成員來自高通，包含劉峻誠本人都曾在高通的多媒體研發中心磨練，對於裡頭的企業文化算是熟悉；第二，劉峻誠認為高通懂晶片，如此合作下來才能創造雙贏。
AI時代再次來臨，耐能要趁勢起飛
不過，大環境既然已經有CPU與GPU晶片，人類為何還需要AI晶片？
「你可以把不同類型的晶片，想像成是不同款式的車子，各有各的優勢。載貨的話一定是卡車贏，但如果要在城市裡鑽來鑽去，那一定是小客車贏。」劉峻誠比喻道，AI晶片追求尺寸更小的電晶體設計，並且能夠在功耗更小、時間更短的情況下處理大量數據，主要用於訓練（training）與推理（reasoning）領域。
也就是說，CPU、GPU與AI等三種晶片之間並不是取代關係，而是考量產品需求的差異性，因此需要不同類型的晶片配置。
「在國際市場上，能夠做到AI晶片量產的公司很稀有。」劉峻誠解釋，所謂量產，是指AI晶片真正導入某項產品後在市場上供應，「量產、沒量產（在市場地位）比起來是天差地遠。2017年那一年，只有兩家公司真的把AI晶片做到量產，一個是我們，另一個是對岸的寒武紀（Cambricon）。」
回憶創業初期，劉峻誠形容自己是「紅葉少棒隊」，不僅內部缺乏充足的資金開發AI晶片，所處環境也不太理解AI晶片的存在意義。因此，當他看到中國政府主動給寒武紀等新創公司一大筆早期資金，心裡其實很羨慕。
「我第一個晶片是做授權（IP），因為當時沒有錢，覺得很可惜。那顆晶片後來賣得很好，已經賣了1.2億顆。」劉峻誠說道。
ChatGPT推升AI需求，耐能：AI晶片，由我們定義！
所幸這些年苦盡甘來。如今的耐能團隊，有創辦人過去在韓國三星、美國高通、台灣晨星半導體等公司累積的人脈與能量，有客戶（中國騰訊）提供的上億等級數據資料庫來訓練算法，最近一年可以生產300、400萬顆AI晶片，營收主要來自美國、歐洲、日本與韓國市場。
「以前的CPU是美國人定義，GPU是NVIDIA黃仁勳定義，可是我真的覺得，以現在看來，很有可能AI晶片是我們定義出來的。」劉峻誠有信心自己處於領跑地位。
尤其面對ChatGPT熱潮，已經順勢推動高速運算、高速傳輸等需求。在可預見的未來，AI晶片極有可能在伺服器供應鏈上被廣泛應用。「歷史上只要有新的技術、新的趨勢出現，永遠都會伴隨新的王者。遊戲圖像介面時代出現了NVIDIA、搜索引擎出現Google、社交網站出現Facebook。」劉峻誠認為，隨著大家對AI的接受度愈來愈高，耐能有機會躋身成為一線廠。
「也不知道自己能衝多久，但想要盡力地揮灑，看自己能不能在這個行業內變成一間獨立、有影響力的公司。」對耐能而言，眼前的國際賽才剛被點燃，如何在下一局發揮更強大的打擊力，將是接下來的考驗。
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責任編輯：林美欣
