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NVIDIA与云达:成功是因选了条难路走!

  • 黄逸平
黄仁勋提到他做AI与自驾车时根本没考虑ROI,事实上,创新跟ROI一点关系都没有,他要make impact,ROI是之后的output,自然会发生,不该是input!李建梁摄

上周同一天(10/26)NVIDIA在台北举行GPU技术大会(GTC Taiwan),而广达旗下云达科技在硅谷举办Q.synergy 2017,谈Data center transformation。两家公司是往来密切的合作伙伴,抓到了云端与AI的市场大势而成为明星企业,NVIDIA与云达台美两地的撞日巧合其实颇有值得玩味思索之处。

10/26下午4点到5点,黄仁勋把时间留给了产业分析师,在艾美寒舍5楼与10余名分析师进行闭门Q&A section,黄仁勋整场重复最多次的讯息并非AI,而是一再重述他经营企业的理念:

Rule No. 1:做有影响力且只有我能做的事

Rule No. 2:努力工作,做到最好

Rule No. 3:乐在其中

黄仁勋相信AI与自驾车可以对人类社会带来重大影响,所以他可以成立一个庞大人力的labeling center,花了整整一年时间帮庞大道路影像资料label物体以供机器学习之训练使用(他说不愿意再来一次这种苦差事),而NVIDIA在还看不到何时回收前,迄今已投了30亿美金到自驾车项目,接下来还打算再砸20亿美金。

黄仁勋说了段话颇值得台湾公司思索,他说,他做AI与自驾车时根本没考虑ROI,事实上,创新跟ROI一点关系都没有,他要make impact,ROI是之后的output,自然会发生,不该是input!

用黄仁勋的经营理念来看云达,做白牌/代工服务器不难,有许多人会做可做想做,但杨晴达带领的事业团队选择了独特的道路,不只做服务器产品而做服务器、储存与交换器完整的硬件解决方案,再进而与VMware等业者结盟及自己开发软件,提供软硬集成整体解决方案。此外,云达决心推动品牌而甘愿承受与既有客户冲突的掉单阵痛。

也因走了难走的路,才让云达乃至广达集团未来发展的局变得开阔,除了网络业者外,亦可从电信业者、大企业私有云找到成长力道。未来局面尚不仅于此,随边缘运算趋势渐兴,云端业者也开始提供分散式的边缘运算资源,如AWS的Snowball Edge,过去未能抢食云端服务XX-as-a-service市场的电信业者也希望透过Mobile Edge Computing或Cloudlet与云端业者分庭抗礼,边缘运算有机会带动下一波成长力道。

在Q&A Section中,我问了黄仁勋一个长问题:「Jensen,监督式学习需要dataset,那是否在每个领域拥有最多data的公司,如Google、Facebook、Amazon等将会成为市场赢家?另一方面,台湾很难拥有很多data,非监督式学习不需labeled data、迁移学习仅需small data、增强学习不需data,是否这些领域更会是台湾机会所在?」他的回覆是:「我不需回答你的问题,你已经回答了你自己的问题!」

我想,真正的问题是,我们能够像NVIDIA与云达般,选一条难走的路,并一步一脚印的认真把路走好吗?