AI大戰的新戰場！Google推超級電腦、AI晶片，為何Nvidia老神在在？|數位時代 BusinessNext

Google 推出號稱性能優於輝達的 AI 超級電腦、投注更多人力在聊天機器人相關技術

Google 從 2016 年就開始研發稱為 TPU（Tensor Processing Unit，張量處理單元）的 AI 晶片。Google 也以 4000 個 TPU 打造新的超級電腦 TPU v4，在 2020 年開始運作，用來訓練 Google 的 AI 模型 PaLM 超過 50 天，和 Open AI 的 GPT 模型打對台。

4 月時，Google 用一篇論文指出，TPU v4 和用在 GPT 模型的 Nvidia A100 晶片所製造的同類型機器相比，TPU v4 運作速度快 1.2 到 1.7 倍，耗電量卻少了 1.3 到 1.9 倍。「性能、擴展能力和實用性，都讓 TPU v4 成為 AI 大型語言模型的主力，」Google 研究人員表示。

Google 在 AI 大戰的第二策略是調整組織架構，把更多心力投注在聊天機器人 Bard 技術上。3 月中，Google 副總裁暨 Google Assistant（註）業務負責人蕭茜茜（Sissie Hsiao）寫了一封名為「語音助理和 Bard 團隊的變化」的電子郵件，表示該部門未來將以 Bard 為發展優先，「目的是為了要確保抓住未來的機會，今年 Google 會比過往帶給消費者更具影響力的產品。」

註：Google 開發的語音助理產品。

隨後 Google Assistant 部門也傳出走馬換將，由在 Google 已任職 16 年的商務部門副總裁派雅許・藍詹（Peeyush Ranjan）接手主管。這起人事案彰顯，該部門未來將把 Bard 技術整合到相似的產品中。

Google 大動作進逼，仍難以撼動輝達的 2 個原因

優勢一：技術領先

然而，就算 Google 動作頻頻，也很難撼動輝達在 AI 晶片的主導地位。原因之一就是，輝達的技術仍居領先。Google 內部研究人員就透露，Google 自豪的 TPU，並沒有和輝達最新的 AI 晶片 H100 進行比較。H100 因為推出時間較晚，也採用更先進的製程技術，自然讓 TPU 相形見絀。

在由學術界、研究實驗室、業界人士組成的 AI 領袖聯盟所推動，標榜中立公平的 MLPerf 全行業 AI 晶片測試證實，輝達新一代的 H100 晶片運作速度明顯比上一代要快上許多，「性能是 A100 的 4 倍，」輝達執行長黃仁勳在部落格中強調，下一代的生成式 AI 需要新的 AI 基礎設施來訓練具有高效能的大型語言模型。

即便 Google 在光互連（optical interconnect）技術占有優勢，能用光纖和其他光傳輸介質在電腦內的元件和子系統中快速交換資料，但 GlobalData 半導體市場分析師麥克・奧梅（Mike Orme）指出，輝達 H100 晶片的運算速度將可抵禦 Google 的這種優勢。

優勢二：較早進入 AI 晶片市場

第二個原因是，輝達進入市場夠早，使其科技早已成為訓練 AI 模型所必備。大型科技公司若想在 AI 武器競賽搶得先機，往往會搶購數千個輝達 A100 晶片，像是 Open AI，為了要訓練 GPT-4 模型，就斥資 1 億美元買下 1 萬個輝達 A100 GPU 高階晶片。

這場 AI 晶片大戰，短期看來，仍是輝達占上風。但 Google 能否迎頭趕上，值得各界持續關注。

責任編輯：錢玉紘

自 2022 年底 ChatGPT 引爆生成式 AI 浪潮以來，企業競相導入 AI 加速內容產出，效率看似提升，品牌訊息破碎化與品質失控的風險卻也隨之浮現。行銷、客服、業務各自運用 AI 工具產出文案，語氣與規範逐漸失去統一標準，消費者接收到的品牌形象因此愈趨模糊。

「一旦 AI 成為人人可及的工具，它本身幾乎不再是差異化的因素。真正的差異，不在於技術本身，而在於企業如何運用它。」Process 普羅品牌顧問創辦人 Martin Kessler 指出，長期來看，勝出的不會是使用最強大 AI 的企業，而是那些將品牌定位得足夠清晰、即使在技術趨於同質化的情況下依然與眾不同的企業。「AI 正成為常態，但唯有強大的品牌，才具備真正的競爭優勢。」

如何運用 AI 加快內容產出速度，並同時兼顧品牌信任所需要的一致水準，這是 1995 年創立於瑞士蘇黎世的普羅品牌顧問，近年積極思考的問題。為此，普羅提出「Process 2.0」服務，將顧問角色從建立品牌策略，延伸到協助企業建立可持續運作的品牌溝通系統。

「Process 2.0」服務：提升企業品牌溝通力

Process 普羅品牌顧問台北分公司總經理洪翠霞觀察，品牌訊息之所以失焦，關鍵在於策略完成後，仍缺乏一套持續運作的溝通系統銜接執行。她將這種落差歸納為五種斷層：

首先，一旦策略完成後未能落實到日常工作，便形成策略斷層。同時，當品牌理解過度仰賴少數主管，一旦人員異動，傳承便隨之中斷，造成轉譯斷層。

在執行面上，各部門對外溝通的語氣逐漸分散不一致，也會有語氣斷層的問題；內容產出雖多，卻缺乏共同標準判斷是否符合品牌，則是驗證斷層。最後，所有品牌知識散落各處、未被系統化管理，導致治理斷層，也讓最初的策略價值難以發揮效果。

這五個斷層背後，指涉的是同一個關鍵。也就是品牌策略與實際執行之間，少了一套能夠持續運作的品牌溝通系統。

為此，普羅開發出「Process 2.0」解方，從三個階段解決落差。首先，從「Brand Strategy」出發，先釐清品牌的定位與價值主張；接著才是「Brand Communication System」，將策略轉化為跨部門可依循的語言規則；最後則是「AI Brand Communication」，把品牌知識整合進安全可控的 AI 工作環境，讓行銷、業務、客服、人資，乃至海外代理商，都能基於統一的品牌基準產出內容，並持續進行審核與知識更新。

「AI 內容產出速度已遠遠超過品牌治理速度，品牌基礎若模糊不清，AI 只會更快放大既有的問題。」洪翠霞強調，AI 時代讓斷層問題更加明顯，因此她也期待透過「Process 2.0」品牌專屬 AI 助理，延伸顧問影響力，幫助品牌長期把關、一同成長。

品牌力 + AI：打造品牌專屬 AI Agent

為實現「Process 2.0」，普羅攜手愛酷智能科技（AccuHit）將品牌策略、知識與 AI 技術整合，協助企業建立專屬品牌 AI 助理。

愛酷智能科技（AccuHit）執行長林庭箴指出，「Process 2.0」鎖定的是品牌再造：AI 除了應用在企業內部流程，還能如何用在品牌溝通面。他分析，當電商進入超微利的時代，零售產業正走向三個不可逆的趨勢，包括：到 2030 年，將有五成消費行為由 AI 協助完成，商品資料必須完整到能讓 AI 讀懂；其次是超個人化，信任愈稀缺，推薦卻必須愈貼近個人需求這件事將更挑戰；第三，則是預測型消費將持續增加。

尤其，在非零售場域，品牌溢價更為關鍵，因為品牌價值與品牌溝通內容不只要讓消費者理解，也要讓 AI 讀懂，才能持續發揮影響力。不過，當企業想要運用 AI 做行銷卻沒想像中容易。林庭箴強調，企業 AI 最大的挑戰，多半集中在機敏資料的存取與管理層面。

因此在「Process 2.0」的開發協作上，普羅負責定義場景，AccuHit 則提供技術與產品面支援，將品牌規範與知識納入 Gen AI 系統，讓所有輸出都能經過品質控管，如同 AI 版本的品牌指南，確保每一次輸出都建立在信任與安全之上。

目前品元實業、昇昇膠業等品牌已導入試用這項服務工具，無論是行銷內容撰寫、客服回覆、產品諮詢或內部教育訓練，皆能依據統一的品牌規範，輸出兼具效率與品質的內容。

Brand-to-Revenue：探索成長新引擎

根據台經院發布的《2026 台灣企業品牌力大調查》，過去五年（2021 至 2025 年）收集的 1,167 家企業數據顯示，台灣企業普遍呈現「內強外弱」的品牌結構。也就是品牌定位與內部管理已具基礎，但對外溝通與價值主張，如品牌好感度與互動性，卻相對薄弱，導致多數企業雖有高重複購買率，卻缺乏品牌溢價能力與市場認同。

對此，台灣品牌耀飛計畫小組副主任朱俐穎指出，「Process 2.0」的目標，是協助企業建構可落地的溝通能力，最終讓品牌策略實質驅動營收成長。

她以多年輔導近千家品牌企業的經驗為例，企業經過品牌輔導後，形象全面升級、設計語言更聚焦，市場識別度也隨之提升。她觀察，品牌塑造的成果平均在一至兩年後開始發酵，客戶能明顯感受到不同：「以往客戶只是單純買產品，但有了品牌之後，就多了願景與合作想像，能吸引其他企業一起創新共榮。」

AI 的本質就像一面放大鏡：品牌定位清楚，AI 能加速轉譯、提升溝通效率；定位模糊甚至混亂，AI 也會同步放大這份混亂，後果難以收拾。品牌梳理是否到位，決定了 AI 是阻力還是助力。

為協助企業及早驗證成效，普羅已推出「60 天品牌成長試用計畫」，讓企業在正式導入「Process 2.0」前展開深度合作，鎖定成長機會。從 Made in Taiwan 到 Trusted Taiwan Brand，信任，才是品牌溢價的關鍵。