2024年3月6日 星期三

闕志克/輝達縱橫AI產業的啟示

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◆  闕志克/輝達縱橫AI產業的啟示
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闕志克/輝達縱橫AI產業的啟示


2024-03-06 00:00  聯合報/ 闕志克(作者為清華大學合聘教授)
比之上年同一季,輝達最近一季的營收成長了三倍。美聯社


比之上年同一季,輝達最近一季的營收成長三倍利潤飆升近十四倍,如此驚人的業績爆發力使其股價大幅飆漲,整體市值從民國一一二年(二○二三年)初的四千億美元成長到最近的一八,三○○億美元,變成美國市值第三高公司。與輝達緊密合作的台灣AI伺服器代工廠商雨露均霑,包括廣達、仁寶、緯創、緯穎、英業達、鴻海在內的六大伺服器代工廠,民國一一二年(二○二三年)總市值增長超過一點四四兆元

輝達令人歎為觀止的成功,究竟是時勢造英雄一時運氣?還是十年磨一劍後實至名歸揚眉吐氣

AI 產業生態鏈最上層,是與使用者直接互動應用服務商,如 OpenAI、Stable Fusion Anthropic,這些廠商運用最先進訓練演算法開發出AI模型,提供終端用戶功能強大、大幅提升生產力的應用服務。第二層則是雲端服務商,如亞馬遜、微軟與谷歌,提供 AI 應用服務商訓練 AI 模型,和基於這些模型服務用戶所需的巨大運算資源第三層AI 運算解決方案商,如輝達、超微與英特爾,提供雲端服務商專門為 AI 模型的訓練與推理所設計的高速運算系統。AI 產業鏈的最底層則是台積電與三星,所有AI運算系統供應商使用的高效能運算晶片,均由他們製造生產

輝達今天在資料中心 AI 運算解決方案領域獨占鰲頭市場占有率約為超微與英特爾總和的十倍以上,且在未來幾年將持續如此。輝達可以盤據主導市場地位,原因有三。首先,輝達從民國一○一年(二○一二年)起就開始優化原有繪圖處理器架構,以加速深度神經網路計算,不但大幅增加其運算平行度,更特別強調高頻寬記憶體搭配,以確保運算資料可以源源不斷送入處理器,以及可以連結多個處理器作協同運算與資料同步高速低延遲網路

其次,輝達很早就投入軟體函數庫與編譯工具開發,大幅降低開發者將高階AI模型,轉化為可在輝達處理器上執行之程式碼所需的工作量。由於容易使用和網路外部(network externality)性效應,這些支援系統軟體吸引了大批AI模型開發者使用其開發平台,並形成互相切磋支援的社群,最終變成輝達捍衛其AI處理器市場份額最重要的護城河。

最後,輝達不滿足於AI晶片供應商角色,將觸角擴大到所有與AI運算相關的市場,包括AI運算模組用於超算中心高速超級電腦系統甚至直接提供終端用戶租用的AI運算雲端服務。這樣的眼光和野心不但極大化營收潛力,也讓輝達得以獲取各式AI硬體使用客群第一手問題痛點與需求

雖然台灣晶片設計業名列世界前三,但技術含金量仍有很大進步空間。晶片愈需最先進的製程,其設計難度愈大,價值也愈高。台灣晶片設計業裡,有量產產品用到台積電七奈米以下製程的公司,只有聯發科而已。相比之下,具有同等製程需求的大陸晶片設計公司至少五家以上。聯發科到今天為止尚未能開發出自己的手機 GPU,而華為則後發先至,在 Mate 60 Pro 就展示了自己開發的 GPU。

政府最近啟動十年三千億晶創計畫,目標之一就是增加台灣晶片設計業使用台積電高階製程的產品數,但整個計畫似乎缺乏技術挑戰明確、商業價值顯著、具世界競爭力的高階晶片標的(如伺服器級的生成式AI處理器),因此兩三年後很容易就鬆散失焦無以為繼。輝達邁向 AI 硬體霸主的成功之術,值得我們再三咀嚼借鏡。