回顾2016年科技产业,最具话题的公司之一就是英伟达(NVIDIA),该公司以图形处理器(GPU)为主要产品,由于近年来成功地将GPU产品及相关技术从游戏拓展到数据中心(Data Center)、人工智能(AI)、自驾车(Self-driving Car)及虚拟实境(VR)等最夯的应用,加上近期业绩亮丽,2016年截至12月28日,NVIDIA市值成长231%,远胜过S&P 500及Nasdaq指数的年度增幅(分别10.1%及8.6%)。
「人工智能」在50多年前在美国开启研究风潮,在1980年代「日本第一」口号盛行,日本通商产业省(现称经济产业省) 于1982年提出所谓「第五代电脑」大型国家重点研发计划,希望开发出具备人工智能、像人类一样有学习、判断、思考及推理能力的超级电脑,一举超越美国在电脑发展方面的先行者优势,但最后无法达标,于10年后黯然终止。相对地,个人电脑(PC)产业于1980年代起崛起,反而带动美国及台湾在PC相关产业的飞跃成长。
人工智能可分多个领域,机器学习是最多厂商投入的,其次是自然语言处理及图像办识。机器学习内也有各种派别,目前是「深度学习」(Deep Learning)最热门,原则上学习模型的结构越深,分析或预测的准确性越高,然而需要的数据量及电脑运算能力也越多,正好今天世界上随时有大量的数据产生中,而演算法及GPU能力也已大幅进步。人工智能目前在语音识别及图像识别的正确率均已超过人类,NVIDIA的人工智能电脑一秒钟已可识别1.3万张照片,也比一般服务器快170倍,未来在医疗、金融服务、自动驾驶车、机器人、企业行销等领域备受期待。
在PC之后,带动科技产业的关键产品与技术是智能手机、网际网络,台湾在这两大浪潮中载浮载沉,成绩相对平淡。有人说,2016年是人工智能再兴起的元年,从Google的AlphaGo电脑4胜1负大胜知名人类棋士,到IBM华生电脑越来越多的商业化案例,再看到脸书、英特尔、苹果、亚马逊、百度、腾讯、阿里巴巴等各知名厂商一齐大举投入此一领域,可看到人工智能今后有机会引领新的浪潮。
NVIDIA 目前在全球发展人工智能扮演重要的催化角色,其主力产品GPU内可有百个以上核心,适合同时大量处理影像数据,较目前的CPU有更高处理能力且较为省电。在2013年全球有100个组织与NVIDIA在「深度学习」领域进行合作,2015年跃升至3,409家,2016年更超越1.9万家,深度学习炙手可热的情形可见一斑。
将GPU用于人工智能,虽比目前的CPU方案更有效率,然而毕竟GPU还是有其设计上的限度,Google、英特尔、IBM等厂商积极投入学习性能达目前市面GPU 10倍~1000倍的人工智能专用型芯片,以因应未来需模拟更复杂神经网络的需要,至于普及型人工智能芯片,可安装在客户端例如一般人的手机或可携式装置上,不必事事都丢到云端去处理,真正达到实时、高效率的虚拟助理目标。
市场研究公司Tractica预估,2016年人工智能用GPU/CPU市场规模约14亿美元,到2025年合计将达714亿美元,成长50倍。其他机构多也看好未来10年人工智能相关营收年复合成长率可达40%以上,也就是10年后市场规模将达到约30倍以上。另一方面,白宫最近3个月内连续发布报告,呼吁政府及民间提早准备,因应人工智能及自动化将来对工作与人口就业上难以避免的冲击。
现阶段人工智能的软、硬件技术,就其长期潜力而言,目前还只是于初期阶段,未来人工智能发展不仅仅会大幅改变我们生活及工作方式,也将牵动不少科技厂商到底未来能够10倍规模成长(包括相关处理器、存储器及各种服务)或是被时代潮流所淘汰。
黄铭章为DIGITIMES 半导体产业及市场领域提供市场动向见解及谘询服务,近年来在车用半导体、宽能隙(Wide Band Gap;WBG)半导体产业分析上有所投入。
在职业生涯初期,黄铭章曾在宝来证券、崇越科技担任上市辅导及产业分析工作,奠定对台湾科技及半导体产业生态系的理解,其后于DIGITIMES担任研究分析及谘询工作达25年。 黄铭章的教育背景包括东吴大学电子计算机科学系(Computer Science)学士、清华大学工业工程(Industrial Engineering)研究所硕士。
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