蘇姿丰這兩大關鍵抉擇,讓她有底氣進攻AI大餅!與輝達「搶皇冠」的優勢在哪?
蘇姿丰這兩大關鍵抉擇,讓她有底氣進攻AI大餅!與輝達「搶皇冠」的優勢在哪?

超微(AMD)執行長蘇姿丰,整個六月都在積極宣傳AI產品,更進一步傳出7月將訪台的消息。在AI領域近乎被輝達(NVIDIA)完全壟斷的狀況下,超微能否打破局面,成為市場矚目焦點。

2024年將是蘇姿丰接任超微執行長的第十年,陸續執行過不少關鍵決策,從2016年起推出全新架構Zen、轉向與台積電建立合作關係再到轉虧為盈,蘇姿丰的執行力無可挑剔。半如今半導體女王將再次出擊,領軍殺入AI市場,搶奪GPU江山。

不到十年發動兩次轉型!蘇姿丰的難處在哪?

時間拉回至2015年,輝達開始投入深度學習市場;另一方面,甫接任超微執行長之位的蘇姿丰,才正要開始整頓將半導體製造業務格羅方芯(Global Foundries)拆分出去後,在技術開發上還沒有找到方向的超微。

拆分並不像切蛋糕一樣簡單,當中存有複雜的派系和股權問題,都需要蘇姿丰解決,再加上技術發展困境,都讓超微在各方面被當時的競爭對手英特爾(Intel)壓制。《Forbes》報導, 蘇姿丰承認這個時期的超微「技術沒有競爭力。」

2016年,在蘇姿丰的領導下,超微推出全新的架構Zen,並給出Ryzen 系列桌上型電腦處理器以及 EPYC 系列伺服器處理器的藍圖。隨後,蘇姿丰也在Zen2時果斷分手格羅方芯,轉身攜手台積電7奈米。這兩項決策,成為超微轉虧為盈的關鍵。

AMD 蘇姿丰
2016年,在蘇姿丰的領導下,超微推出全新的架構Zen,並給出Ryzen 系列桌上型電腦處理器以及 EPYC 系列伺服器處理器的藍圖。隨後,蘇姿丰也在Zen2時果斷分手格羅方芯,轉身攜手台積電7奈米。這兩項決策,成為超微轉虧為盈的關鍵。
圖/ 螢幕截圖

跨入GPU(繪圖處理器)市場並開始攻向AI市場,則是蘇姿丰加入超微後發動的第二次轉型。

前資深產業分析師姚嘉洋便指出,從時間點來看,2017年的超微才終於站穩腳步不再虧損;相較之下,2016的輝達已經發表世界上第一台為深度學習打造的超級電腦,兩者的起點相差甚大,「超微現在最大的問題,也許就是天時了。」

在短短幾年內歷經重生並站穩腳步,並在強大的技術支援下推出AI產品,進入時間雖晚,為何超微仍受到高度關注?

和輝達打對台!超微優勢在哪?

證券分析師指出,超微當前的需求量雖然相對較小,「但現在AI伺服器蠻缺,很多廠商也還是會跟他下單。」

一位產業相關人士分析,本次發表會上,超微請到深度學習架構PyTorch創辦人Soumith Chintala站台,「PyTorch其背後的出資者為臉書(Meta),可以推測或許新產品的客戶就是臉書。」大摩則認為,作為超微CPU客戶的微軟(Microsoft),亦是可能性極高的潛在客戶。

臉書Facebook
一位產業相關人士分析,本次發表會上超微有請到深度學習架構PyTorch站台,由於其背後的出資者為臉書(Meta),推測臉書極有可能是MI300的客戶
圖/ unsplash

超微預計將推出的新一代資料中心GPU Instinct MI300X將會在今年Q4上市,主打大語言模型的訓練市場,和輝達產品打對台的意味濃厚。

此外,MI300X在HBM(高頻寬記憶體)上,比起輝達的H100多了近兩倍。由於如今大型語言模型在運算時,除算力之外的另一項瓶頸就是「記憶體」容量的問題。蘇姿丰在發表會上就指出,MI300X基本上能夠支持擁有400億個參數的大型AI模型。換句話說,超微的產品能讓讓更大的模型用更少的GPU進行運算。

AI先機已被佔領!2大路徑分析超微未來動向

不過分析師也指出,這也讓MI300X的功耗相對較高,連帶散熱方面變得更為困難,對企業在追求ESG上恐怕不太有利。而在軟體方面,超微在2016年所推出的開放軟體平台ROCm雖然歷經六至七年的發展,但分析師認為,和輝達的CUDA相比,在一些程式的優化上還有一段距離。

《36氪》認為,眼下擺在超微AI戰場上的策略有兩個選擇:推出在價格上更具競爭力的產品、走差異化的路線。

AMD
併購賽靈思後,超微有望走差異化路線,和輝達走出不同市場。
圖/ shutterstock

以價格競爭而言,業內人士分析:「搞不好超微之後會推出一個HBM比較少,但足以符合中、小企業需求的產品,走高CP路線也說不定。」

若以差異化來說,超微在併購賽靈思(Xillinx)之後,FPGA(現場可程式化邏輯閘陣列)在這場加速運算的競賽中,帶給超微相當好的優勢。FPGA晶片能針對特定功能加速,能在不同的應用中換上不同軟體並執行任務,效能還可以超越通用型的CPU和GPU。

賽靈思是全球少數能做FPGA的IC設計商,以投資深科技為主的聚達創業投資管理顧問合夥人余東洛分析:「超微買下賽靈思之後,FPGA某種程度就是加速IC的機會。」目前超微已有多項產品是基於賽靈思技術開發,未來是否會有更具差異化的商品出現,值得持續關注。

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #半導體 #AI
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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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