白話科技丨AI PC中常見的TOPS是什麼?1TOPS是多少算力?TOPS越大越好嗎?
白話科技丨AI PC中常見的TOPS是什麼?1TOPS是多少算力?TOPS越大越好嗎?

生成式AI要能真正應用於實際場景中,除了要有強大的算力,也要有足夠的硬體支援訓練模型和推論。其中訓練模型需仰賴大型的硬體算力來進行複雜的運算,而衡量硬體優勢的關鍵就在於「TOPS」(每秒兆次運算)和「TFLOPS」(每秒兆次浮點運算),到底什麼是TOPS?TFLOPS又是什麼?

TOPS是什麼?

TOPS是Trillions of Operations Per Second的縮寫,中文為「每秒兆次運算」,是一種用來衡量AI硬體運算能力的單位,1 TOPS代表處理器每秒可進行1兆次運作。

輝達(NVIDIA)、超微(AMD)、高通(Qualcomm)、英特爾(Intel)、蘋果(Apple)等主流廠都把提高TOPS作為AI PC的效能指標,用以顯著提升應用的性能與用戶體驗。

超微執行長蘇姿丰在2024國際電腦展上端出第3代Ryzen AI處理器,其NPU(神經網路晶片)浮點(TOPS)可進行高達50兆次,號稱領先高通、蘋果、英特爾等競爭對手;微軟近期發布的Copilot+PC系列,最低規格就須達40TOPS的算力,意味著想加入AI PC戰局,提高NPU的TOPS是必然的趨勢。

華碩ProArt系列AI PC,符合Copilot+定義
華碩ProArt系列AI PC
圖/ 隋昱嬋攝影

TOPS的概念並非由某個特定機構制定,而是電腦和半導體行業自發形成而逐漸普及的指標之一。

可以想像你在一場數學考試中,TOPS就像是每秒能夠解決多少道數學題目,如果TOPS數值越大,表示運算能力越強、處理速度也越快,也代表你能夠在每秒鐘解決很多題目。

換句話說,在AI應用上,高TOPS的硬體可以更快速地處理數據、執行複雜的任務。

TOPS常見於廣泛的AI應用當中,包括自動駕駛、邊緣計算、VR/AR、雲端計算、AI加速器等,特別是NPU、深度學習方面,TOPS能夠衡量AI模型在推理圖像識別、語音辨識、文字生成和處理時,每秒處理的運作數量與性能,直接決定AI模型的推理速度與效率。

TFLOPS是什麼?

另一個指標TFLOPS(Tera Floating-point Operations Per Second),中文為「每秒兆次浮點運算」,指每秒進行1兆次的浮點運算。

TFLOPS為主要衡量CPU和GPU的單位,能夠處理帶有小數的數值計算, 通常應用在更大量、更高精準度的科學研究等

TOPS會是唯一指標嗎?

TOPS在各種高運算應用中的重要角色,但並不是唯一能夠衡量AI硬體性能的依據,一台電腦還會受到功耗、延遲、整體處理吞吐量,以及記憶體頻寬等多方影響,因此衡量整體性能時,需要結合TOPS以及其他指標綜合評估。除了追求更高TOPS數值,算力與功耗、能耗的平衡也是未來硬體製造的的關注重點。

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關鍵字: #AI #白話科技
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終於出現「看得懂的保險」!國泰人壽以「保險視圖」引領資訊透明革命
終於出現「看得懂的保險」!國泰人壽以「保險視圖」引領資訊透明革命

在台灣,多數人的第一份保障來得很早,可能來自父母,或是出社會後自行投保。然而,直到今天仍有許多人即使手握數張保單,仍說不清自己到底保了什麼。條款繁複、名詞艱澀,導致投保當下似懂非懂,過一陣子就全忘了。保險資訊的不透明,讓風險管理變成了一場全憑印象、依賴業務員的信任遊戲。

自從國泰人壽推出 App 3.0,以「陪伴」重塑保戶與保險的關係,下一步,更要讓資訊變得透明、易讀、好上手。於是,「保險視圖」誕生了—由國泰人壽戰情室 diLab(Digital Insurance Lab)領軍打造的這個平台,試圖翻轉保單難懂的問題,將散落於規範、條款與系統的資訊重新整理、轉譯與可視化,讓保戶終於能「一圖看懂」保障全貌。

「我們希望做到的不只是查詢工具,而是讓保戶真正理解風險、開始做決定。」diLab 經理林蔚安說,這項專案從發想到上線歷時多年,可說是完成了連同業都不敢想像的艱鉅任務。這場透明革命如何開始?國泰人壽又如何讓這個看似困難的挑戰落地?

資訊透明:讓保險回到能被理解的語言

「保險商品本身就很複雜,很多人買了保險,打開保單還是看不懂。」林蔚安指出,國泰人壽累積 800 萬保戶,團隊在梳理客戶旅程時發現,即使擁有多年的資歷與服務經驗,卻未能讓保戶更清楚自己的保障;大多僅在與業務員討論時略有概念,事後又陷入陌生感。因此,「保險視圖」的構想,就是要讓保戶能在同一平台掌握所有保障與資產資訊。

數位時代
diLab 經理林蔚安與團隊歷時打磨領先業界的保險視圖,幫助保戶一次看懂保障。
圖/ 數位時代

第一步,是處理「看不懂」這件事。diLab 從資料盤點開始,依照生涯階段與保障屬性,將保單內容重新分為「我的健康照護」、「我的保險資產」、與「我的壽險傳承」三大方向,讓保戶以更貼近日常的邏輯理解保障結構,例如「住院時有哪些保障?」。

「調研時發現,國內幾乎沒有成熟案例可參考,國外雖有概念但差異極大。」林蔚安表示,圖表複雜,反而增加理解負擔,因此團隊反覆推敲呈現方式,「要放什麼、怎麼放、放到什麼程度,光這個架構就討論了數個月!」每一個看似微小的改變,背後都是無數次的反覆測試與訪談,「我們帶著不同版本的草稿詢問保戶,在沒有業務員引導下是否看得懂。」最終,團隊定調以金字塔結構建構視圖基礎,從保戶自己的健康保障,到未來可運用的累積資產,最終到照顧家人的壽險傳承。沒有看似花俏的圖表,只希望讓多數保戶好理解的簡單呈現。

但挑戰不只在前端設計,還有保險條款轉譯。傳統保單以商品邏輯分類,與使用者思考「何時會用到」的方式完全不同。為了讓資訊更貼近生活情境,「保險視圖」不再以條款分類,而以場景情境作為基準。例如保戶生病住院時,介面會按照基礎醫療、意外、癌症、重大疾病、長照與壽險等六大結構分層呈現,先呈現核心,再逐層深化,視覺化整體保障全貌,並同步提供現金價值與現金流資訊,形成一套完整的理解脈絡。

風險洞察:AI協助人們看清保障缺口

國泰人壽
視覺化保障達成率,一眼了解保障缺口。
圖/ 國泰人壽
國泰人壽
提供熱門推薦與更加個人化的AI推薦,喚醒補強意識。
圖/ 國泰人壽

當保險資訊透過直覺式的設計變得透明,下一個挑戰就是讓保戶理解「自己目前的保障夠不夠」。

因此「保險視圖」也導入保障目標試算功能,保戶只需回答幾題簡單問題,如:住院希望住單人房或雙人房、對疾病治療的費用承受度等,系統即可推算個人的保障目標。接著,AI 會即時計算保障達成率與缺口比例,將複雜的理賠與條款結構轉換成直覺的百分比。「醫療保障達成率 60%」、「癌症保障達成率 45%」,藉由直觀的數字圖表呈現,讓保戶能一眼看出自己保障的完整程度。

此外,平台不只呈現差距,還會以情境推估可能的支出。例如住院五天、手術一次的費用與實際理賠差異,讓保戶真正感受到風險的具體樣貌。「保戶不再是聽到『癌症住院很貴』這種抽象說法,而是看得到具體數字。」透過以場景為基礎的推算,使保戶終於能對模糊的風險概念有畫面,並對理賠內容有更直觀的理解。

平台也提供「熱門推薦」與「 AI 推薦」兩種建議模式。前者以性別、年齡作為分析基礎,後者則依個人資料與既有保單做更客製化的配置。保戶可在平台初步理解現況後,再與業務員討論,透過數位賦能、與有溫度的人性服務建立互補機制,也讓業務溝通更聚焦、更有效率。

領航轉型:戰情室以創新實踐「以人為本」

保險視圖歷經多次迭代上線,雖仍在推廣階段,但初步成效已浮現。以今年 4 月關稅議題為例,資產型保單查詢需求明顯攀升,保戶登入次數從每週平均 4 萬次提升到 5 萬 6 千次,大幅成長40%。以往查詢保單價值需透過業務員協助或臨櫃辦理,如今登入平台即可取得資訊。

國泰人壽
保險視圖一次呈現保戶的整體保險資產,建立更清晰的財務健康圖像。
圖/ 國泰人壽

此外,視覺化呈現保障缺口後,有保戶回饋「看到達成率 70%,就想補到 100%」,顯示視覺化真正促進了主動管理的行為轉換。

數位時代
diLab 戰情室跨商品、設計與數據協作,以使用者為中心反覆驗證,用心設計保險資訊呈現方式。
圖/ 數位時代

能完成一份視覺化介面不難,但能把 60 多年累積的保險商品結構、條款邏輯與資料系統重新整合再轉譯,背後極度仰賴組織文化。尤其,保險視圖的誕生,從構想到落地,專案歷時 4 年,期間國泰以「區塊化堆疊」的方式逐步發展服務功能,包括資產總覽、健康與壽險視圖、缺口試算與 AI 推薦,每一步都需要長時間協作與反覆推敲。

林蔚安形容:「戰情室就像加速器。」其角色是串聯商品、數據、數位、UI與UX設計、開發工程與行銷等多個團隊,以使用者中心作為共通語言,讓跨部門能在同一個目標下推進。「大家的專業不同,但只要目標一致,就能共同前進!」

數位時代
專案歷時多年,團隊成功以敏捷方式快速迭代,實現保險資訊透明化。
圖/ 數位時代

展望未來,透明化只是起點。林蔚安指出,下一步是讓更多保戶願意使用平台,使行為軌跡形成數據基礎,再透過個人化推播與 App 串接,發展國泰人壽保戶更完整的數位體驗。「這條路很難,但值得做。」他分享,有一次泰國人壽數位團隊來台交流,第一眼看到保險視圖就說:「這真的很不容易。」但也因此,更突顯國泰人壽勇於創新、以人為本的服務精神。同時,保險視圖也不會是終點,卻會是打開未來保險模式的一把關鍵鑰匙。國泰人壽以具體行動落實「Better Together 共創更好」,在每一項細節中重塑保險服務的日常價值。

保險視圖:https://cathaylife.tw/VoeoOdb

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