一場發表會騙過全球眼睛,NVIDIA為何只想當「軍火商」?
一場發表會騙過全球眼睛,NVIDIA為何只想當「軍火商」?
2022.11.01 | 區塊鏈

2021年4月,NVIDIA(輝達)執行長黃仁勳在一個廚房場景裡,揭開年度GTC(GPU Technology Conference)開發者大會序幕,發表多款新產品與技術進展。但直到4個月後,全世界才知道NVIDIA撒了個彌天大謊。他們發布30分鐘影片揭露當時畫面有哪些蹊蹺:觀眾眼前的整座廚房都是3D影像模擬呈現,連黃仁勳本人也在中途被調包14秒鐘。

他們總計製作了6,000~8,000個3D物體,替整座廚房打造出數位分身;為了在演講中途調包黃仁勳,還拍攝了上千張照片,用於塑造3D模型,再透過AI(人工智慧)深度學習(deep learning)技術,維妙維肖地模擬出他的動作。

最重要的是,這場大會上所有的一切,都是在NVIDIA的影像擬真3D設計協作平台Omniverse內製作。

NVIDIA
2021年的年度GTC,創辦人黃仁勳在廚房前發表多款新產品。四個月後才對世界揭曉:那是用3D影像模擬建造的廚房,甚至連黃仁勳本人都曾調包為虛擬分身。
圖/ NVIDIA

Omniverse是一個用於虛擬協作及實體同步模擬的模組化開放平台,以皮克斯(Pixar)工作室的「通用場景描述」(Universal Scene Description, USD)打造。這是一種3D領域的開源格式,能夠連接數十種開發工具,結合NVIDIA影像技術,讓開發者可以跨軟體合力打造逼真的虛擬世界。

不過,NVIDIA並不打算憑藉Omniverse建構自己的元宇宙,而是希望成為元宇宙的「軍火商」,為開發者提供工具。

NVIDIA在揭露GTC真相時透露,「我們剛開始打造Omniverse時,就深知無法靠一己之力完成元宇宙。」在他們的想像裡,未來每個公司都會建構不同虛擬世界,而NVIDIA目標是串聯所有世界,讓開發者們都能一起工作。

黃仁勳
虛擬世界的經濟規模將比現實大上許多,元宇宙將為企業省下數百億美元成本。

黃仁勳解釋,這種策略讓他們可以省下關鍵資源,並專注推動產業發展。推出僅一年,Omniverse已有10萬名創作者加入,後續NVIDIA更向旗下RTX系列GPU(繪圖晶片)用戶免費開放Omniverse,號召更多人一起建造元宇宙。

德國車廠BMW已經率先與NVIDIA合作,利用Omniverse建立一座虛擬工廠,用來規畫及改良整個生產線流程。BMW每年發表大量新車款,且高達99%車輛都是客製化生產,工廠也必須定期配合調整。有了這座虛擬工廠,員工不必再奔波世界各地,產線規畫效率也較以往提升30%。

Omniverse Replicator for DRIVE Sim.jpg
NVIDIA的AI技術系統已開發出許多專業功能,Omniverse Replicator能產生相當擬真且龐大的數據資料,以訓練深度的AI神經網絡。
圖/ NVIDIA

透過在元宇宙中預先模擬工廠、電網等現實世界裡「試錯成本巨大」的項目,不但可以大幅減少資源浪費,也有助於提升企業營運效率。黃仁勳預估,虛擬世界開發者將超過4000萬人,Omniverse每年可從每人手中獲得1000美元收入,換算年收入高達400億美元,遠超過NVIDIA過去一年來(2021年)約269億美元的營收。

NVIDIA能在元宇宙浪潮受到矚目,憑藉的不只是Omniverse平台,他們多年來在GPU、運算、AI等技術領域的積累,才是領先對手的關鍵。

以「運算」為核心,讓NVIDIA贏在起跑點

電玩遊戲向來被視為距離元宇宙想像最近的世界,而遊戲視覺體驗,以及未來在元宇宙中所見一切的繪圖技術,正是NVIDIA的強項。

身為高階GPU市場領導者,研究公司Jon Peddie Research報告指出,2021年第3季NVIDIA獨立顯卡出貨占比達83%。如同遊戲必須具備令玩家沉浸其中的逼真場景和豐富元素,未來要在虛擬世界裡構建無窮無盡的內容,勢必要仰賴AI的輔助。在創投公司a16z畫分的元宇宙內容創作4階段中,終極願景就是完全由AI創造虛擬世界的內容。

NVIDIA Canvas便是一項利用AI輔助創作的工具,只要繪製粗略的形狀或線條,AI就會將之轉變為栩栩如生的雲朵或青草,大幅加快構築虛擬世界。

GPU也在AI運算及深度學習領域扮演要角,NVIDIA的AI晶片已深入資料中心、電動車等產業,近年更持續推出如AI Enterprise等解決方案。2021年第4季財報中,NVIDIA的資料中心業務營收32.6億美元、年增71%,並占當季營收的42%。

《時代》(TIME)雜誌曾在訪談中詢問,從電玩遊戲起家的NVIDIA,如今卻為各大領域提供運算能力,是否出乎黃仁勳的意料?他回應「正好相反」,聲稱NVIDIA徹頭徹尾都是一間運算公司,遊戲則是他們的第一款殺手級應用。

NVIDIA黃仁勳
NVIDIA執行長黃仁勳發展影像擬真3D設計協作平台Omniverse,讓元宇宙落實工業場景;握有GPU軟硬體視覺和AI等高速運算技術,有望成為元宇宙軍火商
圖/ NVIDIA

在前亞馬遜工作室(Amazon Studios)全球策略負責人馬修.鮑爾(Matthew Ball)勾勒的元宇宙框架中,運算正是元宇宙七大核心要素之一,虛擬世界的物理運算、渲染(render;或稱彩現)、AI到動作捕捉等功能,都需要強大運算能力支撐。

黃仁勳曾在GTC大會表示,「虛擬世界的經濟規模將比現實世界來得更大。」未來元宇宙將多如繁星,比現在的網站數量還要驚人。如同電玩遊戲剛起步時,NVIDIA就嗅出背後的巨大商機,這家重要性與日俱增的晶片大廠,如今押注元宇宙,勢必又有可觀機會在前方等待發掘。

責任編輯:吳佩臻、林美欣

關鍵字: #元宇宙
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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