軟銀合作英特爾破局!傳intel「產能少又慢」為主因,SoftBank改找台積電打造AI晶片槓輝達
軟銀合作英特爾破局!傳intel「產能少又慢」為主因,SoftBank改找台積電打造AI晶片槓輝達

日本軟銀集團(SoftBank Group)近期與英特爾(Inte)洽談開發人工智慧(AI)晶片的合作案, 但據《金融時報》報導,由於英特爾未能滿足軟銀伊邪那岐計劃(Project Izanagi)中對AI晶片「產量和速度」的需求,決定轉而尋求台積電(TSMC)的合作。

報導也指出,軟銀仍在與台積電磋商,尚未達成最終協議,因台積電目前正面臨來自超微(AMD)及輝達(NVIDIA)等現有客戶的巨大需求壓力。

報導指出,這項合作原本是軟銀試圖挑戰AI晶片龍頭輝達(NVIDIA)之舉,意圖透過開發AI晶片以及相關軟體,進一步拓展其市場佈局。作為科技巨頭,軟銀不僅希望進軍AI晶片領域,甚至計畫涉足資料中心的電力供應。

Intel「太慢」暫出局,軟銀改找台積電

軟銀是全球頂尖中央處理器(CPU)設計提供商安謀(Arm)的主要股東,後者最新的處理器設計已能顯著提升AI模型的運行速度。然而,目前Arm尚未推出可與輝達圖形處理單元(GPU)匹敵的專用AI晶片。為了補足這項不足,軟銀在2023年7月收購了半導體新創Graphcore,強化在晶片市場的地位。Graphcore開發了一款名為IPU Bow的AI晶片,定位為輝達GPU的競爭對手。

據報導,軟銀原計畫與Intel合作生產AI晶片,但由於Intel無法滿足該專案對「產量與速度」的要求,導致雙方談判破裂。目前,軟銀也在與台積電洽談晶片製造事宜,但尚未達成供應協議,推測可能與台積電晶圓廠產能限制有關。如果軟銀無法找到合適的製造合作夥伴,仍有可能重啟與Intel的談判。

軟銀打造AI晶片存優勢?傳由安謀操刀設計

通過收購Graphcore,軟銀獲得了wafer-on-wafer堆疊技術,這項技術可將具備電源管理功能的硅模組直接堆疊在AI處理器之上,使處理器能夠在更高的頻率下運行。這一技術或將成為軟銀晶片性能超越輝達的關鍵。 據了解,軟銀首款AI晶片的原型可能會在未來幾個月內問世,而這項開發計劃可能由Arm的AI晶片設計業務主導。

這些新晶片的推出,預計將使軟銀在與輝達和英特爾的AI處理器競爭中占據一席之地。Intel於今年推出的Gaudi 3處理器,以及預計明年問世的代號Falcon Shores的更先進AI處理器,顯示出Intel對此市場的高度重視。

伊邪那岐計劃:孫正義的1000億美元AI大計

Project Izanagi是軟銀孫正義(Masayoshi Son)野心勃勃的AI計劃,旨在開發具有競爭力的自主AI晶片,以挑戰輝達的領導地位。該計劃不僅包括硬體開發,還涵蓋軟體設計、自建數據中心,並配備自有電廠等基礎建設項目。

據《彭博社》報導,孫正義的「伊邪那岐計劃」擬籌集1000億美元成立AI晶片企業,以在市場中與亞馬遜、谷歌、微軟Azure及Meta展開競爭。為此,孫正義積極尋求來自沙烏地阿拉伯和阿聯酋的潛在資金,並向Google及Meta等科技公司尋求合作。但由於Project Izanagi的覆蓋範圍廣泛,涉及硬體、軟體和數據中心基礎設施,這些科技巨頭可能會對軟銀的計劃持保留態度。

報導指出,計畫名稱「伊邪那岐」以日本創世神命名,孫正義選擇這相名稱的原因,是「Izanagi」最後的三個字母為AGI,為「通用人工智慧」的縮寫。由於孫正義預測通用人工智慧將崛起,因此投入巨資劍指AI市場。

延伸閱讀:太早賣輝達!軟銀孫正義坦承錯失4.8兆元「漏掉大魚」,當初為何賣NVIDIA?
孫正義也攻AI晶片、籌資3兆抗衡Nvidia!計畫為何叫「伊邪那岐」,有何含義?

資料來源:《金融時報》、《SiliconANGLE》、《彭博社》

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 李先泰

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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