為了伊隆和OpenAI !黃仁勳送給馬斯克的最強「禮物」,如何讓輝達站上AI革命的浪頭?
為了伊隆和OpenAI !黃仁勳送給馬斯克的最強「禮物」,如何讓輝達站上AI革命的浪頭?

黃仁勳,這位手臂上有刺青、愛穿黑色皮衣的創業家,自 30 歲那年創立輝達以來,二十多年間經歷晶片半導體領域的起起落落。截至目前為止,在美國市值一兆美元以上的公司裡,輝達是唯一一家曾兩次從高點下跌超過 85%的公司。

在標準電腦架構中,一個被稱為「中央處理器」( central processing unit, CPU)的微晶片承擔大部分工作。程式設計師編寫程式,這些程式將數學問題交給 CPU,後者一次產生一個解決方案。幾十年來, CPU 的主要製造商是英特爾,英特爾曾多次試圖將輝達逼出市場。黃仁勳說:「我絕不接近英特爾,」他形容他們之間的關係就像貓和老鼠:「每當他們靠近我們,我就抓起我的晶片跑掉。」

黃仁勳決定用差異化產品與巨頭競爭,那就是「圖形處理器」( graphics-processing unit,GPU)。 1999 年,輝達在上市後不久推出一款名為 GeForce 的顯示卡,也就是後人常說的GPU。與通用的 CPU 不同, GPU 將複雜的數學任務分解為一系列較小的計算任務,然後以平行運算的方法同時處理所有任務。

CPU 就像一輛運送貨物的卡車,一次只能送出一個包裹;GPU 則像是一個遍布整個城市的摩托車隊。正是基於這種特性, GPU 可以完成複雜的運算,這是加密貨幣市場、深度神經網路以及大螢幕上呈現絢麗色彩所必需的。同樣的,這些科技可以讓殘酷的射擊遊戲無比逼真,讓自動駕駛汽車在沒有協助的情況下做出 S 形拐彎。它們可以賦予電腦視力、聽力、理解能力和學習能力。

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很快的,一群人工智慧研究員發現輝達 GPU 在訓練神經網路過程中的潛力。 2012 年,辛頓(編按:Geoffrey Hinton,有AI教父之稱)帶領兩位愛徒艾力克斯.克里澤夫斯基和伊爾亞.蘇茨克維推出 AlexNet。相較於 Google用 1 萬 6000 顆 CPU, AlexNet 只用 4 顆輝達 GPU,在學術界和產業界引發轟動。 AlexNet完成電腦視覺領域的巨大突破,它成功證明深度神經網路(DNN)可以有效對許多物件進行分類,而增加訓練資料量可以提高 DNN 的有效性。開發和訓練這些神經網路需要大量運算資源,而且使用大規模並行的 GPU 訓練模型的時間,比單獨使用多核 CPU 訓練模型的時間更短。

黃仁勳敏銳意識到,輝達下一個成長機會在人工智慧領域。黃仁勳打賭輝達的電腦晶片可以成為人工智慧的大腦,他決定將所有的籌碼放上賭桌。黃仁勳後來回憶:「我們有幸退後一步,問自己這對電腦的未來意味著什麼。我們得出正確的結論,這將改變運算方式,這將改變軟體編寫方式,這將改變我們可以編寫的應用程式類型。」

黃仁勳開始積極布局針對人工智慧的 GPU。輝達差不多花 5 年時間製作出 DGX,這個GPU 重達 317.5 公斤,黃仁勳把它形容為一輛電動汽車。馬斯克聽說這個消息後,找到黃仁勳,表示 OpenAI 想要一個這樣的 GPU。於是,在 2016 年 8 月的一天,黃仁勳造訪 OpenAI在舊金山的辦公室。他在一間會議室裡將這台超級電腦(屬於最新推出的 DGX-1 系列)親手交給馬斯克。

那一刻,黃仁勳突發奇想,隨手拿起一支馬克筆,在這台超級電腦的機身上寫道:「為了伊隆和 OpenAI 團隊!為了電腦和人類的未來!我將世界上第一台 DGX-1 作為禮物送給你們!」寫完後,他把筆交給馬斯克和圍過來的 OpenAI 團隊成員,所有人逐一在主機殼上簽名。

當天晚上, 馬斯克在 Twitter 上寫道:「十分感謝輝達和 Jensen。(黃仁勳的英名名)將第一台 DGX-1 超級電腦捐給 OpenAI,以推動 AI 科技的普及。」

DGX-1 超級電腦擁有高達 170 TFLOPS 的半精度浮點運算能力,較當於 250 台傳統伺服器,可以將深度學習的訓練速度加快 75 倍,使 CPU 性能提升 56 倍,報價 12.9 萬美元。根據黃仁勳的介紹,這個產品由 3000 人耗時 3 年時間研發出來,開發成本巨大。黃仁勳稱:「如果這個計畫只是為了打造一台這樣的超級電腦,那麼這個計畫的成本將高達 20 億美元。」

當時 OpenAI 和輝達都沒有解釋這台超級電腦的準確用途。但輝達聲稱, DGX-1 是為了處理深度學習等 AI 問題而量身打造的超級電腦。黃仁勳提到:「世界上第一台專為 AI 打造的超級電腦即將落腳在一家專注於開放式 AI 研究的實驗室,簡直是天作之合。」

此後幾年,隨著利用 GPU 訓練大模型成為產業共識,愈來愈多的公司開始追逐高端 GPU,導致 GPU 奇缺。馬斯克曾說,現在它們「非常難搞」。這些晶片成為淘金熱的鎬和鏟。

2022 年,黃仁勳第一次嘗試使用 ChatGPT,他讓它寫一首關於輝達的詩。ChatGPT 回覆的結果讓他很滿意:

輝達迎接挑戰。
憑藉強大的 GPU 和人工智慧,
正在拓展科技的邊界。

看到這首詩,黃仁勳開心的笑了,他知道自己賭對了。

隨著 AI 訓練的最大規模大約每 6 個月增加一倍,輝達成為這場戰爭裡唯一的「軍火商」。幾年後,隨著 ChatGPT 的走紅和輝達市值突破 3 兆美元(截至 2024 年 10 月),馬斯克和黃仁勳出神的看著這台超級電腦的照片在網路上流傳,背後是奧特曼寫在牆上的那句名言。那句名言的後半句是:「我們每個人都有責任把世界的命運寄託在自己身上。」

時代的鐘聲從遠處傳來,當演算法(Transformer模型)、算力(輝達)和資料(網際網路)都萬事俱備的時候,一扇新時代的大門打開。

奧特曼後來回憶,在一個夏日涼爽的黃昏時分, OpenAI 研究團隊完成一個關於規模法則的實驗,這個實驗呈現出用於訓練人工智慧的運算能力與其結果能力之間的關係,並產生一系列「完美、平滑的曲線」,這些指數曲線看起來更像是宇宙基本定律,而不是實驗數據。

奧特曼和一群研究人員走到辦公室外,望著遠處的夕陽。他們共同意識到,通用人工智慧不僅可能實現,而且它的來臨可能比先前預期要快得多。奧特曼後來回憶說:

我們都在想,這一切真的會發生,不是嗎?
這就像是科學史上的一個轉捩點。
我們已經洞悉一種全新的事物,即將向全人類宣告它的來臨。

本文授權轉載自 《奧特曼傳:OpenAI執行長開啟生成式AI變革時代》,周恒星著,天下文化出版

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關鍵字: #Nvidia #openai
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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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