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不久前，創新工場董事長李開復的一篇文章，掀起橫跨學界、業界關於「台灣到底能不能做AI？」的激烈網路論戰。

面對浩浩蕩蕩駛來的AI列車，台灣有沒有機會？優勢、劣勢又各自在哪？在五月三十日開始、以「人工智慧」為主題之一的二○一七年台北國際電腦展（Computex）會場，可看出端倪。

例如，今年最受注目的指標性AI公司、繪圖晶片大廠輝達在君悅飯店的會場。

因為推出能支援AI大量高速運作的新款GPU處理器，過去兩年間，輝達股價已經飆漲六．五倍，現在八五九億美元的市值，已逼近手機晶片霸主高通。

輝達創辦人黃仁勳的演講，也因此未演先轟動，預定開始時間之前半小時，場內已經擠滿人。連幾個科技大老，包括研華科技董事長劉克振、英業達董事長李詩欽、前科技部長徐爵民都坐在第一排仔細聆聽。

挾GPU 推電腦業典範轉移

「經過三十年，摩爾定律已經形同停止，即便電晶體密度持續每年成長五○％，CPU效能的進化遇到瓶頸，只剩下約一○％的效能成長，」身穿黑色皮衣的黃仁勳，一上台就挑戰了摩爾定律。

他指出，反觀GPU的運算能力，能將效能翻倍，達到十至五十倍的效能提升。因此對於深度學習、人工智慧，GPU運算速度的持續提升，「讓AI革命成為可能，」黃仁勳說。

針對AI，黃仁勳發表基於自家Jetson晶片的全新機器人開發平台，「機器人是終極的AI，」他強調。

除了產品體積小、省電之外，該平台另一大特徵，就在於可在全VR環境下，讓機器人開發者進行大量自我模擬訓練，而不用耗費硬體成本投入實際測試，就跟AlphaGo後期靠著自我對弈提升棋力一樣。

更受注目的是採用台積電最新十二奈米製程的GPU──Tesla V100。這不但是史上最複雜的GPU，還內建針對深度學習的Tensor Core架構高效能加速器。

最與台灣相關的，則是輝達與微軟共同開發的AI超級電腦──HGX開放運算架構，其中有八顆GPU可以互相溝通，提高整體運算效率。

黃仁勳當場宣布，台灣電子大廠包括鴻海、廣達、英業達、緯創，都將提供基於HGX架構的伺服器。他甚至以英特爾在一九九五年為PC主機板所推出的「ATX架構」與之比擬。至今二十多年來，全世界多數個人電腦都依照ATX標準打造，堪稱影響深遠。

這位台裔科技老將的野心昭然若揭。在這場電腦業的典範轉移浪潮當中，他要取代英特爾的地位，為人工智慧建立一套以GPU為核心的資料中心業界標準；並希望台灣電腦廠商繼續扮演代工製造的「藍領」角色。

這像是歷史重演，當年微軟與英特爾聯手打造的個人電腦平台，催生出席捲全球的個人電腦革命，卻也讓台廠長久淪於「微軟、英特爾吃肉，我啃骨頭」的價值鏈底層。

然而，研華科技董事長劉克振卻認為，這次不一樣。

「這種代工和以前電腦代工相比，是進入另外一種game。以前是在消費者端，現在很多是在垂直領域的用途（編按：例如自駕車、智慧工廠），價值比較高、領域也很廣，」帶領研華成為工業電腦龍頭廠，劉克振認為台灣科技硬體廠在AI時代仍有價值。

TPU群雄並起 台灣缺席

而且，輝達的AI江山也還未穩固。

剛上任的英特爾人工智慧產品事業部首席技術長柯斯洛沙希在最近一個訪問中，公開向輝達嗆聲，表示現行GPU架構的大部份電路，用在機器學習都是多餘的，半導體業需要全新的AI專屬處理器（業界泛稱為TPU），例如英特爾還在研發中的Lake Crest。

Google也早在自家雲端中心大量採用自己設計的機器學習加速晶片TPU，並將架構公開，希望加速推動技術進步。

IC設計領域也已出現一股AI新創熱。專做設計服務的世芯科技總經理沈翔霖表示，中國、日本、以色列都有新創公司投入人工智慧專用的IC設計。因為這類產品門檻高，開發成本可高達五千萬美元，「台灣業者比較保守，多數還在觀望，」他說。

人工智慧，被公認是智慧型手機之後的下一個大潮，也是台灣科技業向上升級的大好機會，為什麼聯發科、凌陽等台灣IC設計大廠，步伐跟不上其他國家？

「其實台灣廠商幾年前就在看這個，但有沒有能力又是另外一個問題，」擅長雲端運算、與多家台廠合作的台大資工系教授洪士灝說。

他表示，要將複雜的機械學習軟體加速，「這個門檻不低，比過去手機晶片門檻都高很多。」

一位外資分析師表示，台灣大概只有聯發科有足夠資源投入昂貴的AI晶片研發，但目前自駕車等主流應用才剛開始，市場規模太小。總習慣「後發制人」的台廠，投入意願自然不高。

顯而易見，台灣部份老牌科技廠，面臨新科技浪潮，已經逐漸失去過去的冒險心。台灣的AI未來，恐怕還是得看新創公司。

在本次電腦展首度亮相、由一批台大資工系老鳥成立的慧景科技，便定位在AI、深度學習的B2B垂直領域應用。例如，利用監測器蒐集產業垂直領域的資料，透過演算法，就可以預測工廠機具、馬達、發電機等的耗能，並預測機具維修時間。

「工業應用是少量多樣的特質，且台灣有產業鏈，這是搭在台灣過去的優勢上繼續發展，是B2B的模式，」擅長人工智慧的台大資工系教授徐宏民分析。

要跨入AI的領域，像百度、Google做的當然不是台灣能做的，「但可以像歐洲國家，母市場雖然小，但可以把產業領域的技術、應用做很扎實，這是台灣可以走的方向，機會還是很多，」徐宏民觀察。（英文版請見english.cw.com.tw）