AMD新AI晶片找到客戶了?亞馬遜AWS考慮中!但為何打不過Nvidia,關鍵在這技術
AMD新AI晶片找到客戶了?亞馬遜AWS考慮中!但為何打不過Nvidia,關鍵在這技術

2023.6.15
AMD(超微)宣布推出名為MI300X的晶片,根據路透社報導,亞馬遜旗下雲端運算提供商Amazon Web Services (AWS)透露,正在考慮採用AMD的最新AI晶片,不過目前尚未做出最終決定。

亞馬遜彈性敏捷運算副總裁Dave Brown表示,AWS雖未公開承諾要在雲端服務使用超微最新的MI300X晶片,但確實已經有考慮。另外,Brown指出,Nvidia此前曾與AWS接洽使用其產品DGX Cloud ,不過AWS拒絕了這項合作,因為在商業模式方面不適合AWS,Brown表示,AWS 更喜歡從頭開始設計自己的服務器。

AMD在13日的發表會端出了挑戰Nvidia的AI晶片MI300X,只是股價卻不漲反跌,反倒Nvidia再次衝上兆元市值,為什麼?以下為AMD發表會後的整理報導。

AMD(超微)執行長蘇姿丰曾表示,未來5年內AI技術將深入旗下各個產品,而13日登場的資料中心與AI技術發表會上揭露了全新AI晶片MI300X便是序幕,也是向Nvidia(輝達)發出的戰帖。

「AI毫無疑問是可預見的未來裡,驅動晶片消費的關鍵因素。」蘇姿丰表示,AI將是AMD「最重大、最具策略意義的長期成長機會。」

蘇姿丰預測,AI晶片市場將以每年超過50%的複合成長率,從今年的300億美元到2027年成長5倍至1,500億美元,而推動成長的核心就是生成式AI所需的GPU(圖形處理器)。

AMD發布新AI晶片「MI300X」,瞄準大型語言模型等應用

這場位於舊金山的發表會中,AMD發表全新AI晶片──他們稱之為「加速器」──MI300X,使用CNDA 3架構打造、擁有192 GB高頻寬記憶體,相較之下Nvidia的H100晶片只有120 GB記憶體。這款產品便是瞄準了大型語言模型市場,為有大量運算需求的客戶所打造。AMD還宣布整合CPU及GPU的MI300A,已經開始向客戶提供樣品。

AMD也展示了利用MI300X執行擁有400億個參數的AI模型Falcon。「當模型越來越大,你會需要多個GPU來運行最新的大型語言模型。」蘇姿丰指出,AMD為MI300X提供的高額記憶體,可以縮減開發者所需的晶片數量。

AMD Infinity Architecture
AMD也推出集合8個MI300X晶片的大型系統,提供更大規模的需求使用。
圖/ YouTube

另外,AMD也計畫推出集合8個MI300X晶片的大型系統AMD Infinity Architecture,總計擁有1.5TB的記憶體,來與Nvidia類似的產品抗衡。目前AMD還未公布MI300X的售價,蘇姿丰僅透露這款AI晶片將在今年第三季送樣,第四季量產。

但要挑戰目前被Nvidia占據80%的AI晶片市場,光是硬體上的革新或許還不夠,許多開發者選擇Nvidia的關鍵原因在於其[CUDA技術][1],CUDA能夠讓客戶輕鬆利用GPU做圖形以外的運算。而AMD也在這場發表會中端出了自家AI晶片軟體ROCm的新版本。

延伸閱讀:[一個決策造就輝達金輝煌,CUDA是什麼?][2]

AMD AI團隊負責人、前賽靈思執行長Victor Peng表示,雖然並非一蹴可幾,但他們已打造可與模型、函式庫(libraries)、框架及工具的開放生態的強大軟體解決方案棧(stack)上,已經取得長足的成果。

AMD還在這場發表會中宣布其EPYC Bergamo CPU正式向Meta等客戶發貨,這款CPU使用台積電5奈米製程打造,提供多達128個Zen 4C架構核心,高於上一代產品Genoa的96核心,並且晶片面積只要一半。

為AMD站台的Meta副總裁Soumith Chintala表示,他們也與AMD密切合作,致力讓AI開發人員能夠更輕易的使用其他免費工具,打破只有「單一主導廠商」的現況,轉移到其他產品到平台。

AMD發布會後股價不升反跌,原因在哪?為何分析師認為Nvidia還是強勢?

然而即使AMD端出眾多與AI相關的新進展,投資者卻似乎不太領情,發表會當日股價下滑3.6%,而競爭對手Nvidia反而上漲近4%,成為市值超過1兆美元的半導體業者,也是目前唯一一間達成此成就的公司。

《路透社》指出,儘管AMD端出了新產品,卻沒有透露投資者最在意的訊息: 誰會購買這款產品?

研究公司TIRIAS Research首席分析師凱文.克魯威爾(Kevin Krewell)表示,「我認為沒有(大客戶)說他們將使用MI300 A或X,可能讓華爾街感到失望,他們希望AMD有辦法表明在部分設計上能夠取代Nvidia。」

而最大的原因或許仍在CUDA,Moor Insights & Strategy分析師安謝爾.薩格(Anshel Sag)指出,「人們不相信AMD的軟體解決方案能夠與Nvidia競爭,即使它在硬體表現方面具有競爭力。」

延伸閱讀:[LG找「晶片大神」助陣AI!遊走蘋果、AMD到英特爾,他是何方神聖?][3]

資料來源:[CNBC][4]、[Anand Tech][5]、[Reuters][6]

責任編輯:林美欣
[1]: https://www.bnext.com.tw/article/75394/nvidia-jensen-haung-cuda-stock-marketshare
[2]: https://www.bnext.com.tw/article/75394/nvidia-jensen-haung-cuda-stock-marketshare
[3]: https://www.bnext.com.tw/article/61434/jim-keller
[4]: https://www.cnbc.com/2023/06/13/amd-reveals-new-ai-chip-to-challenge-nvidias-dominance.html
[5]: https://www.anandtech.com/show/18915/amd-expands-mi300-family-with-mi300x-gpu-only-192gb-memory
[6]: https://www.reuters.com/technology/amd-likely-offer-details-ai-chip-challenge-nvidia-2023-06-13/

關鍵字: #AMD #Nvidia #AI
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台灣數位安全發展協會揭打詐盲點:截圖難當證據,AI加b-JADE讓數位足跡可驗證
台灣數位安全發展協會揭打詐盲點:截圖難當證據,AI加b-JADE讓數位足跡可驗證

重點一:數位詐騙生命週期極短,打完一波就轉移陣地,「下架」只處理了眼前的內容,處理不了事後追查。

重點二:台灣數位安全發展協會以AI蒐集、分類詐騙廣告,九成以上工作可由AI完成,最終判斷仍保留人工背書。

重點三:透過司法聯盟鏈b-JADE,只把資料的「數位指紋」上鏈存證,原始資料另行保存,目標是降低被害人的訴訟舉證成本。

一則可疑的投資廣告被檢舉、下架,帳號也停權了,多數人以為事情就此結束。真正麻煩的是,廣告消失的那一刻,追查詐騙集團的線索也可能跟著消失。

為了補上這個缺口,台灣數位安全發展協會正與司法聯盟鏈「b-JADE」合作,替詐騙相關資料做存證。b-JADE是一套以區塊鏈為基礎的司法存證機制,只有通過程序認證的單位才能提供上鏈服務;資料一旦上鏈,任何改動都會留下痕跡。白話說,就是替數位證據貼上「封條」,讓證據從蒐集到進入法庭,都能驗證有沒有被動過手腳。

詐騙廣告下架,為什麼還不夠?

原因在於數位詐騙的生命週期太短,下架只能處理眼前的內容。台灣數位安全發展協會理事長劉彥伯指出,傳統電話詐騙一套劇本可以拉長到半年、甚至一年;數位詐騙則像打游擊,一波結束就移往下一個平台,從廣告、社群到另一個App,一路跨平台引導被害人。

更大的問題是證據跟著斷線。被害人發現受騙時,可能已是半年後,手上通常只留得住最末端的匯款與聯絡紀錄,最初看過哪則廣告、點進哪個網站,早已消失。等到一、兩年後警方抓到詐騙集團,對方就能在法庭上反問「你怎麼證明我投過這則廣告?」劉彥伯以假設情境說明,一個集團原本可能詐騙了30億元,最後因證據不足,認定金額只剩幾千萬甚至幾百萬元。

不過,詐騙活動都會留下數位足跡,包括投放帳號、代理商、投放時間、運作國家與網址註冊紀錄,只要事先保存,日後調閱就「有憑有據」。

台灣數位安全發展協會
台灣數位安全發展協會理事長劉彥伯
圖/ 數位時代

AI都這麼強了,為什麼還要先做資料治理?

台灣數位安全發展協會的核心主張是:好的資料分析,從好的資料治理開始。所謂資料治理,就是把散落在各平台、格式不一的碎片資料,整理成來源清楚、格式一致、可以互相比對的資料。協會先確認每筆公開資料的來源、時間、權限、版本與隱私,再標上事件分類、風險評估、曝光平台、投放者與網址等標籤,才能找出彼此關聯、還原詐騙網絡。

根據協會的實證簡報,系統在一段監測期間內掃描309.5萬則廣告,通報62.8萬則(約占20%),投放當日偵測率達99.21%。劉彥伯也提到,協會與資安院、數位發展部在打詐通報查詢網的合作中,判斷率接近百分之百。

那還需要人嗎?答案是需要。現行法律仍要求有人為判斷結果背書負責,加上詐騙劇本會隨被害人的回應即時調整,因此協會讓AI處理九成多的工作,最後由人做判斷。

截圖不能當證據?b-JADE如何替詐騙證據貼上「封條」

在AI改圖越來越容易的今天,單純截圖很難在法庭上證明自己沒被竄改過。劉彥伯的比喻是:截圖比較像「我那天真的看過,還拍了一張照片」;可信存證則是把證物放進有封條、有時間、有編號、有保管紀錄的證物袋,「重點不是有沒有留下東西,而是未來能不能驗證這是不是當時那一份」。

這也是b-JADE派上用場的地方,但並不是把所有資料都放上區塊鏈。協會把原始資料與AI分析結果,保存在權限受管控的系統裡,只把每份資料的「數位指紋」交給b-JADE存證。數位指紋的特性是,內容只要有任何改動,指紋就會完全不同,因此能證明資料沒被動過;需要時,再經授權調閱原始資料,兼顧隱私與驗證。依b-JADE規範盤點,協會既有流程已符合19項要求,其餘7項缺口也逐步補強,例如存證時間改採具公信力的標準時間來源,不再依賴電腦本機。

防詐能從事後追查走向事前預警嗎?

可以,協會正把存證從被害人受騙後,往前推到「主動式上鏈」:AI判定高風險的內容,先一步蒐集存證,不必等到有人受害。

小農是第一個場景。許多消費者在網路上支持小農,錢最後卻流進冒名的詐騙集團。協會因此與農業部合作推出「農本人」系統,讓小農自行登錄銷售管道與社群帳號形成白名單,再結合AI蒐集的黑名單,一旦遭冒名就能第一時間發現並報案。這套模式未來也可延伸至網路霸凌、性私密影像等案件。

制度面也在加速。2026年8月,司法聯盟已開設認證專班,邀集司法院、法務部、高檢署、調查局與警政署相關人員受訓,相關存證應用預計明年正式推出,時程仍待聯盟拍板。

劉彥伯坦言,目前從蒐集、分案到下架的流程仍然冗長,技術正好能在保留人為背書的前提下縮短流程。他在《數位關鍵字》節目尾聲留給聽眾的一句話是:「數位安全不只是技術工具,也涉及資料的可信、法遵治理與跨領域合作。」當AI幫人更快找到線索,經得起驗證的資料,將讓每一位被害人在法庭上多一分底氣。

台灣數位安全發展協會
台灣數位安全發展協會理事長劉彥伯認為,可信存證的重點不是留下東西,而是未來能被驗證。
圖/ 數位時代

常見問答
Q1:詐騙廣告被下架後,還能當作證據嗎?
A:若事前沒有保存,下架後就很難追溯。台灣數位安全發展協會建議在內容消失前,保存投放帳號、代理商、投放時間、運作國家與網址等數位足跡,日後才能據以向平台請求調閱。

Q2:手機截圖可以當作詐騙證據嗎?
A:截圖只能證明「看過」,難以證明未被竄改。在AI改圖越來越容易的情況下,透過數位指紋與具公信力的時間紀錄進行可信存證,才能在日後驗證資料是否為當時的原始版本。

Q3:什麼是b-JADE司法聯盟鏈?
A:b-JADE是以區塊鏈為基礎的司法存證機制,只有通過程序認證的單位才能提供上鏈服務。台灣數位安全發展協會的做法是只將資料的數位指紋上鏈,原始資料另行保存在權限受管控的系統,兼顧隱私與驗證,目標是降低訴訟舉證成本。

Q4:AI可以完全取代人工判斷詐騙嗎?
A:目前不行。依台灣數位安全發展協會的做法,九成以上的蒐集與分類工作可由AI完成,但現行法律仍要求由人做最終判斷,並為結果背書負責。

Q5:小農要如何預防被冒名詐騙?
A:可登錄台灣數位安全發展協會與農業部合作的「農本人」系統,自行提交銷售管道、粉絲專頁與LINE帳號建立白名單,搭配AI主動蒐集的黑名單,遭冒名時能第一時間發現並報案。

完整對談請收聽《數位時代》Podcast《數位關鍵字》EP264。

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