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銅纜退潮,無線電成AI新引擎
訓練超大型新AI 模型的速度,歸根結底取決於兩個詞:向上擴展與向外擴展。在資料中心術語中,向外擴展(scaling out)指的是增加您可以連接在一起的 AI 電腦數量,以分塊處理一個大問題。另一方面,向上擴展(scaling up) 指的是在每台電腦中塞入儘可能多的 GPU,將它們連接起來使其像一個單一的巨型 GPU 一樣工作,並允許它們更快地處理更大塊的問題。這兩個領域依賴於兩種不同的物理連接。向外擴展主要依賴於光子晶片和光纖,它們可以將資料傳輸數百或數千米。而向上擴展形成的網路密度大約是前者的10 倍,它屬於一種更簡單、成本更低的技術領域 —— 通常跨度不超過一兩米的銅纜。但隨著製造更強大電腦所需的GPU 間資料傳輸速率越來越高,銅纜正面臨其物理極限。資料中心互聯初創公司 Point2 Technology 的產品行銷和業務開發副總裁 David Kuo 表示,當銅纜的頻寬需求接近每秒太位元(Tb/s)的領域時,物理定律要求它們必須做得更短、更粗。考慮到當今電腦機架內部的擁擠狀況,以及領先的 AI 硬體公司輝達(Nvidia)計畫到 2027 年將每個系統的最大 GPU 數量從 72 個增加到 576 個(增長八倍),這成為了一個大問題。“我們稱之為‘銅纜懸崖’(copper cliff)。”Kuo 說。業界正在研究各種方法來疏通資料中心,包括延長銅纜的傳輸距離,並將纖細、長距離的光纖更靠近GPU 本身。但 Point2 和另一家初創公司 AttoTude 則倡導一種介於這兩種技術之間、又完全不同的解決方案。他們聲稱,這項技術將兼具銅纜的低成本和可靠性,以及光纖的部分細徑和長距離優勢 —— 這種組合將輕鬆滿足未來 AI 系統的需求。01他們的答案是什麼?無線電(Radio)今年晚些時候,Point2 將開始製造支援 1.6 太位元 / 秒(Tb/s)的電纜背後的晶片。該電纜由 8 根細長的聚合物波導組成,每根波導使用 90 吉赫茲(GHz)和 225 吉赫茲(GHz)兩種頻率,能夠承載 448 吉位元 / 秒(Gb/s)的資料。在波導的兩端是外掛模組,用於將電子位元轉換為調製無線電波,再轉換回來。AttoTude 也在計畫本質上相同的事情,但工作在太赫茲(THz)頻率,並使用一種不同類型的纖細、靈活的電纜。兩家公司都表示,他們的技術在傳輸距離上可以輕鬆超越銅纜—— 在沒有顯著損耗的情況下跨越 10 到 20 米,這對於處理輝達宣佈的向上擴展計畫來說肯定足夠長。就 Point2 的情況而言,該系統的功耗僅為光纖的三分之一,成本也為三分之一,延遲可低至光纖的千分之一。據其支持者稱,與光子學相比,無線電的可靠性和易於製造性意味著它可能在將低能耗的處理器間連接一路延伸到GPU 的競賽中擊敗光子學,甚至在印刷電路板上也能取代部分銅纜。02銅纜出了什麼問題?一條傳輸速率高達1.6 太位元/秒的 e-Tube 電纜,其橫截面積僅為 32 號銅纜的一半,傳輸距離卻可達其 20 倍。那麼,銅纜出了什麼問題?只要資料速率不太高,傳輸距離不太遠,銅纜本身沒什麼問題。然而,在高速率下,像銅這樣的導體會受到所謂趨膚效應(skin effect)的影響。趨膚效應的產生是因為訊號快速變化的電流會產生一個試圖抵消該電流的變化磁場。這種抵消力集中在導線的中心,因此大部分電流被限制在導線的外邊緣 —— 即 “表皮”—— 流動,這增加了電阻。在 60 赫茲(許多國家的市電頻率)下,大部分電流位於銅纜外 8 毫米處。但在 10 吉赫茲下,“表皮” 深度僅為 0.65 微米。因此,要通過銅纜傳輸高頻資料,導線需要更粗,並且需要更多的功率。這兩個要求都不利於在更小的空間內封裝越來越多的連接以向上擴展計算能力。為了抵消趨膚效應和其他訊號衰減問題,各公司開發了在兩端帶有專用電子裝置的銅纜。其中最有前景的一種稱為有源電纜(Active Electrical Cables, AECs),其終端晶片被稱為重定時器(retimer)。這種積體電路在資料訊號和時鐘訊號從處理器到達時對其進行清理。然後,該電路將它們重新傳輸到銅纜通常包含的八對導線(或通道)上。(另一組用於反向傳輸。)在另一端,該晶片的配對晶片處理在傳輸過程中累積的任何噪聲或時鐘問題,並將資料傳送到接收處理器。因此,以電子複雜性和功耗為代價,AEC 可以延長銅纜的傳輸距離。為資料中心提供網路硬體的Credo 公司高級副總裁兼產品主管 Don Barnetson 表示,他的公司已經開發出一種 AEC,可以在 7 米的距離內傳輸 800 吉位元 / 秒(Gb/s)的資料 —— 隨著電腦達到 500 至 600 個 GPU 並跨越多個機架,這個距離很可能是必需的。AEC 的首次使用可能是將單個 GPU 連接到構成向外擴展網路的網路交換機。Barnetson 說,向外擴展網路的這第一階段很重要,因為 “它是網路中唯一的非冗餘躍點(hop)”。失去該鏈路,即使是瞬間的,也可能導致 AI 訓練運行崩潰。但即使重定時器能將“銅纜懸崖” 的到來稍微推遲一些,物理定律最終還是會佔上風。Point2 和 AttoTude 都押注這一點很快就會到來。03太赫茲無線電的傳輸距離AttoTude 脫胎於創始人兼首席執行長 Dave Welch 對光子學的深入研究。作為 2025 年被諾基亞收購的光通訊裝置製造商 Infinera 的聯合創始人,Welch 數十年來一直在開發光子系統。他非常清楚該技術的弱點:功耗太大(據輝達稱,約佔資料中心計算預算的 10%);對溫度極其敏感;將光匯入和匯出光子晶片需要微米級精度的製造;而且該技術缺乏長期可靠性是出了名的。(甚至有一個專門的術語來形容它:“鏈路抖動”(link flap)。)“客戶喜歡光纖。但他們討厭的是光子學。”Welch 說,“事實證明,電子學本質上比光學更可靠。”在諾基亞以23 億美元收購 Infinera 後不久,Welch 在考慮他的下一個創業項目時,問了自己一些根本性的問題,首先是 “如果我不必侷限於 [某個光波長],我應該選擇那裡?” 答案是可以純粹用電子學實現的最高頻率 —— 太赫茲頻段,即 300 至 3000 吉赫茲(GHz)。因此,Welch 和他的團隊著手建構一個系統,該系統包括一個與 GPU 介面的數字元件、一個太赫茲頻率發生器,以及一個將資料編碼到太赫茲訊號上的混頻器。然後,一個天線將訊號送入一根狹窄、靈活的波導中。至於波導,它由中心的電介質(用於傳輸太赫茲訊號)和周圍的包層組成。早期的一個版本只是一根狹窄的空心銅管。Welch 說,第二代電纜 —— 由直徑僅約 200 微米的光纖組成 —— 指向一個損耗低至每米 0.3 分貝的系統 —— 這只是承載 224 吉位元 / 秒(Gb/s)資料的典型銅纜損耗的一小部分。Welch 預測,這種波導將能夠傳輸資料長達 20 米。他說,這 “恰好是資料中心向上擴展的理想距離”。到目前為止,AttoTude 已經製造出了各個元件 —— 數字資料晶片、太赫茲訊號發生器、將兩者混合的電路 —— 以及幾代波導。但該公司尚未將它們整合到一個單一的可插拔形式中。儘管如此,Welch 表示,這種組合至少可以提供 224 吉位元 / 秒(Gb/s)的傳輸頻寬,並且該初創公司去年 4 月在舊金山舉行的光纖通訊會議(Optical Fiber Communications Conference)上展示了在 970 吉赫茲(GHz)下 4 米的傳輸。04無線電在資料中心的應用前景Point2 致力於將無線電引入資料中心的時間比 AttoTude 更長。這家由 Marvell、Nvidia 和三星的資深人士於九年前成立的初創公司已經獲得了 5500 萬美元的風險投資,其中最引人注目的來自電腦電纜和連接器製造商 Molex。Kuo 表示,後者的支援 “至關重要,因為他們是電纜和連接器生態系統的重要組成部分”。Molex 已經證明,它可以在不修改現有生產線的情況下製造 Point2 的電纜,現在,生產電纜和連接器的富士康互聯科技(Foxconn Interconnect Technology)也在與該初創公司合作。這種支援對於作為 Point2 客戶的超大規模資料中心營運商來說可能是一個很大的賣點。輝達的GB200 NVL72機架式電腦依靠大量銅纜將72個處理器連接在一起。Point2 的電纜名為 e-Tube,其兩端各包含一個單一的矽晶片,用於將傳入的數字資料轉換為調製毫米波頻率,以及一個向波導輻射的天線。波導本身是一個帶有金屬包層的塑料芯,全部包裹在金屬遮蔽層中。一根名為有源無線電電纜(Active Radio Cable, ARC)的 1.6 太位元 / 秒(Tb/s)電纜由 8 個 e-Tube 芯組成。其直徑為 8.1 毫米,體積僅為同類 AEC 電纜的一半。Kuo 說,工作在射頻(RF)頻率的好處之一是,處理這些頻率的晶片可以在標準矽晶圓廠製造。今年發表在《IEEE 固態電路雜誌》(IEEE Journal of Solid-State Circuits)上的一篇由 Point2 和韓國科學技術高級研究院(Korea Advanced Institute of Science and Technology)的工程師合作的論文,使用了 28 奈米 CMOS 技術,該技術自 2010 年以來就不再是尖端技術了。05向上擴展網路市場儘管他們的技術聽起來很有前景,但Point2 和 AttoTude 將不得不克服資料中心行業長期使用銅纜的歷史。“你從無源銅纜開始,”Credo 的 Barnetson 說,“並且只要有可能,你就會想盡一切辦法使用無源銅纜。”他說,資料中心計算中液體冷卻的興起就是證據。“人們轉向液體冷卻的全部原因就是為了繼續使用無源銅纜進行 [向上擴展]。” 為了使用無源銅纜在向上擴展網路中連接更多 GPU,它們必須以空氣冷卻無法單獨處理的密度進行封裝。Kuo 認為,通過毫米波 ARC 連接分佈更分散的 GPU 組來實現相同的向上擴展規模,將減輕對冷卻的需求。與此同時,兩家初創公司也在追逐一種將直接連接到GPU 的技術版本。輝達和博通最近部署了與處理器封裝在同一封裝內的光學收發器,將電子裝置和光學裝置之間的距離從釐米或米縮短到微米。目前,該技術僅限於連接到向外擴展網路的網路交換機晶片。但大公司和初創公司都在努力將其應用範圍一直延伸到GPU。Welch 和 Kuo 都表示,他們公司的技術在這種收發器 - 處理器封裝中可能比光學技術具有很大優勢。輝達和博通 —— 各自 —— 都做了大量的工程工作,才使其系統能夠製造出來,並足夠可靠地與非常昂貴的處理器共存於同一封裝中。眾多挑戰之一是如何以微米級精度將光纖連接到光子晶片上的波導。由於波長較短,紅外雷射必須與光纖纖芯(直徑僅約 10 微米)非常精確地對準。相比之下,毫米波和太赫茲訊號的波長要長得多,因此連接波導時不需要那麼高的精度。Kuo 說,在一個演示系統中,這是手工完成的。可插拔連接將是該技術的第一個用途,但與處理器共封裝的無線電收發器才是“真正的獎品”,Welch 說。 (環球老虎財經app)
銅纜退潮,無線電成AI新引擎
無線電接棒銅纜與光纖。訓練超大型新AI 模型的速度,歸根結底取決於兩個詞:向上擴展與向外擴展。在資料中心術語中,向外擴展(scaling out)指的是增加您可以連接在一起的 AI 電腦數量,以分塊處理一個大問題。另一方面,向上擴展(scaling up) 指的是在每台電腦中塞入儘可能多的 GPU,將它們連接起來使其像一個單一的巨型 GPU 一樣工作,並允許它們更快地處理更大塊的問題。這兩個領域依賴於兩種不同的物理連接。向外擴展主要依賴於光子晶片和光纖,它們可以將資料傳輸數百或數千米。而向上擴展形成的網路密度大約是前者的10 倍,它屬於一種更簡單、成本更低的技術領域 —— 通常跨度不超過一兩米的銅纜。但隨著製造更強大電腦所需的GPU 間資料傳輸速率越來越高,銅纜正面臨其物理極限。資料中心互聯初創公司 Point2 Technology 的產品行銷和業務開發副總裁 David Kuo 表示,當銅纜的頻寬需求接近每秒太位元(Tb/s)的領域時,物理定律要求它們必須做得更短、更粗。考慮到當今電腦機架內部的擁擠狀況,以及領先的 AI 硬體公司輝達(Nvidia)計畫到 2027 年將每個系統的最大 GPU 數量從 72 個增加到 576 個(增長八倍),這成為了一個大問題。“我們稱之為‘銅纜懸崖’(copper cliff)。”Kuo 說。業界正在研究各種方法來疏通資料中心,包括延長銅纜的傳輸距離,並將纖細、長距離的光纖更靠近GPU 本身。但 Point2 和另一家初創公司 AttoTude 則倡導一種介於這兩種技術之間、又完全不同的解決方案。他們聲稱,這項技術將兼具銅纜的低成本和可靠性,以及光纖的部分細徑和長距離優勢 —— 這種組合將輕鬆滿足未來 AI 系統的需求。他們的答案是什麼?無線電(Radio)今年晚些時候,Point2 將開始製造支援 1.6 太位元 / 秒(Tb/s)的電纜背後的晶片。該電纜由 8 根細長的聚合物波導組成,每根波導使用 90 吉赫茲(GHz)和 225 吉赫茲(GHz)兩種頻率,能夠承載 448 吉位元 / 秒(Gb/s)的資料。在波導的兩端是外掛模組,用於將電子位元轉換為調製無線電波,再轉換回來。AttoTude 也在計畫本質上相同的事情,但工作在太赫茲(THz)頻率,並使用一種不同類型的纖細、靈活的電纜。兩家公司都表示,他們的技術在傳輸距離上可以輕鬆超越銅纜—— 在沒有顯著損耗的情況下跨越 10 到 20 米,這對於處理輝達宣佈的向上擴展計畫來說肯定足夠長。就 Point2 的情況而言,該系統的功耗僅為光纖的三分之一,成本也為三分之一,延遲可低至光纖的千分之一。據其支持者稱,與光子學相比,無線電的可靠性和易於製造性意味著它可能在將低能耗的處理器間連接一路延伸到GPU 的競賽中擊敗光子學,甚至在印刷電路板上也能取代部分銅纜。銅纜出了什麼問題?一條傳輸速率高達1.6 太位元/秒的 e-Tube 電纜,其橫截面積僅為 32 號銅纜的一半,傳輸距離卻可達其 20 倍。那麼,銅纜出了什麼問題?只要資料速率不太高,傳輸距離不太遠,銅纜本身沒什麼問題。然而,在高速率下,像銅這樣的導體會受到所謂趨膚效應(skin effect)的影響。趨膚效應的產生是因為訊號快速變化的電流會產生一個試圖抵消該電流的變化磁場。這種抵消力集中在導線的中心,因此大部分電流被限制在導線的外邊緣 —— 即 “表皮”—— 流動,這增加了電阻。在 60 赫茲(許多國家的市電頻率)下,大部分電流位於銅纜外 8 毫米處。但在 10 吉赫茲下,“表皮” 深度僅為 0.65 微米。因此,要通過銅纜傳輸高頻資料,導線需要更粗,並且需要更多的功率。這兩個要求都不利於在更小的空間內封裝越來越多的連接以向上擴展計算能力。為了抵消趨膚效應和其他訊號衰減問題,各公司開發了在兩端帶有專用電子裝置的銅纜。其中最有前景的一種稱為有源電纜(Active Electrical Cables, AECs),其終端晶片被稱為重定時器(retimer)。這種積體電路在資料訊號和時鐘訊號從處理器到達時對其進行清理。然後,該電路將它們重新傳輸到銅纜通常包含的八對導線(或通道)上。(另一組用於反向傳輸。)在另一端,該晶片的配對晶片處理在傳輸過程中累積的任何噪聲或時鐘問題,並將資料傳送到接收處理器。因此,以電子複雜性和功耗為代價,AEC 可以延長銅纜的傳輸距離。為資料中心提供網路硬體的Credo 公司高級副總裁兼產品主管 Don Barnetson 表示,他的公司已經開發出一種 AEC,可以在 7 米的距離內傳輸 800 吉位元 / 秒(Gb/s)的資料 —— 隨著電腦達到 500 至 600 個 GPU 並跨越多個機架,這個距離很可能是必需的。AEC 的首次使用可能是將單個 GPU 連接到構成向外擴展網路的網路交換機。Barnetson 說,向外擴展網路的這第一階段很重要,因為 “它是網路中唯一的非冗餘躍點(hop)”。失去該鏈路,即使是瞬間的,也可能導致 AI 訓練運行崩潰。但即使重定時器能將“銅纜懸崖” 的到來稍微推遲一些,物理定律最終還是會佔上風。Point2 和 AttoTude 都押注這一點很快就會到來。太赫茲無線電的傳輸距離AttoTude 脫胎於創始人兼首席執行長 Dave Welch 對光子學的深入研究。作為 2025 年被諾基亞收購的光通訊裝置製造商 Infinera 的聯合創始人,Welch 數十年來一直在開發光子系統。他非常清楚該技術的弱點:功耗太大(據輝達稱,約佔資料中心計算預算的 10%);對溫度極其敏感;將光匯入和匯出光子晶片需要微米級精度的製造;而且該技術缺乏長期可靠性是出了名的。(甚至有一個專門的術語來形容它:“鏈路抖動”(link flap)。)“客戶喜歡光纖。但他們討厭的是光子學。”Welch 說,“事實證明,電子學本質上比光學更可靠。”在諾基亞以23 億美元收購 Infinera 後不久,Welch 在考慮他的下一個創業項目時,問了自己一些根本性的問題,首先是 “如果我不必侷限於 [某個光波長],我應該選擇那裡?” 答案是可以純粹用電子學實現的最高頻率 —— 太赫茲頻段,即 300 至 3000 吉赫茲(GHz)。因此,Welch 和他的團隊著手建構一個系統,該系統包括一個與 GPU 介面的數字元件、一個太赫茲頻率發生器,以及一個將資料編碼到太赫茲訊號上的混頻器。然後,一個天線將訊號送入一根狹窄、靈活的波導中。至於波導,它由中心的電介質(用於傳輸太赫茲訊號)和周圍的包層組成。早期的一個版本只是一根狹窄的空心銅管。Welch 說,第二代電纜 —— 由直徑僅約 200 微米的光纖組成 —— 指向一個損耗低至每米 0.3 分貝的系統 —— 這只是承載 224 吉位元 / 秒(Gb/s)資料的典型銅纜損耗的一小部分。Welch 預測,這種波導將能夠傳輸資料長達 20 米。他說,這 “恰好是資料中心向上擴展的理想距離”。到目前為止,AttoTude 已經製造出了各個元件 —— 數字資料晶片、太赫茲訊號發生器、將兩者混合的電路 —— 以及幾代波導。但該公司尚未將它們整合到一個單一的可插拔形式中。儘管如此,Welch 表示,這種組合至少可以提供 224 吉位元 / 秒(Gb/s)的傳輸頻寬,並且該初創公司去年 4 月在舊金山舉行的光纖通訊會議(Optical Fiber Communications Conference)上展示了在 970 吉赫茲(GHz)下 4 米的傳輸。無線電在資料中心的應用前景Point2 致力於將無線電引入資料中心的時間比 AttoTude 更長。這家由 Marvell、Nvidia 和三星的資深人士於九年前成立的初創公司已經獲得了 5500 萬美元的風險投資,其中最引人注目的來自電腦電纜和連接器製造商 Molex。Kuo 表示,後者的支援 “至關重要,因為他們是電纜和連接器生態系統的重要組成部分”。Molex 已經證明,它可以在不修改現有生產線的情況下製造 Point2 的電纜,現在,生產電纜和連接器的富士康互聯科技(Foxconn Interconnect Technology)也在與該初創公司合作。這種支援對於作為 Point2 客戶的超大規模資料中心營運商來說可能是一個很大的賣點。輝達的GB200 NVL72機架式電腦依靠大量銅纜將72個處理器連接在一起。Point2 的電纜名為 e-Tube,其兩端各包含一個單一的矽晶片,用於將傳入的數字資料轉換為調製毫米波頻率,以及一個向波導輻射的天線。波導本身是一個帶有金屬包層的塑料芯,全部包裹在金屬遮蔽層中。一根名為有源無線電電纜(Active Radio Cable, ARC)的 1.6 太位元 / 秒(Tb/s)電纜由 8 個 e-Tube 芯組成。其直徑為 8.1 毫米,體積僅為同類 AEC 電纜的一半。Kuo 說,工作在射頻(RF)頻率的好處之一是,處理這些頻率的晶片可以在標準矽晶圓廠製造。今年發表在《IEEE 固態電路雜誌》(IEEE Journal of Solid-State Circuits)上的一篇由 Point2 和韓國科學技術高級研究院(Korea Advanced Institute of Science and Technology)的工程師合作的論文,使用了 28 奈米 CMOS 技術,該技術自 2010 年以來就不再是尖端技術了。向上擴展網路市場儘管他們的技術聽起來很有前景,但Point2 和 AttoTude 將不得不克服資料中心行業長期使用銅纜的歷史。“你從無源銅纜開始,”Credo 的 Barnetson 說,“並且只要有可能,你就會想盡一切辦法使用無源銅纜。”他說,資料中心計算中液體冷卻的興起就是證據。“人們轉向液體冷卻的全部原因就是為了繼續使用無源銅纜進行 [向上擴展]。” 為了使用無源銅纜在向上擴展網路中連接更多 GPU,它們必須以空氣冷卻無法單獨處理的密度進行封裝。Kuo 認為,通過毫米波 ARC 連接分佈更分散的 GPU 組來實現相同的向上擴展規模,將減輕對冷卻的需求。與此同時,兩家初創公司也在追逐一種將直接連接到GPU 的技術版本。輝達和博通最近部署了與處理器封裝在同一封裝內的光學收發器,將電子裝置和光學裝置之間的距離從釐米或米縮短到微米。目前,該技術僅限於連接到向外擴展網路的網路交換機晶片。但大公司和初創公司都在努力將其應用範圍一直延伸到GPU。Welch 和 Kuo 都表示,他們公司的技術在這種收發器 - 處理器封裝中可能比光學技術具有很大優勢。輝達和博通 —— 各自 —— 都做了大量的工程工作,才使其系統能夠製造出來,並足夠可靠地與非常昂貴的處理器共存於同一封裝中。眾多挑戰之一是如何以微米級精度將光纖連接到光子晶片上的波導。由於波長較短,紅外雷射必須與光纖纖芯(直徑僅約 10 微米)非常精確地對準。相比之下,毫米波和太赫茲訊號的波長要長得多,因此連接波導時不需要那麼高的精度。Kuo 說,在一個演示系統中,這是手工完成的。可插拔連接將是該技術的第一個用途,但與處理器共封裝的無線電收發器才是“真正的獎品”,Welch 說。 (半導體產業縱橫)
Runway to Future:啟動桃園新引擎,鏈結世界未來產業版圖
記者李婉如/綜合報導當全球供應鏈重組、AI技術加速改寫產業版圖與人才流動形塑城市競爭格局,具備整合產業與城市能量的桃園航空城,正站上發展關鍵節點。由桃園航空城公司主辦的《Runway to Future|鏈結未來產業・啟動未來城市》論壇,於(21)日在桃園會展中心盛大舉行,匯聚產、官、學、研代表,共同對話航空城在新一輪產業轉型與城市布局中的戰略角色。產官學對話聚焦三大主題 描繪航空城未來藍圖本屆論壇以「Runway to Future」為主軸,從產業戰略、科技創新到人才布局三大面向展開,聚焦航空城在全球產業重組下的關鍵角色與未來藍圖。論壇規劃三大主題:「經濟 × 科技:未來產業的智匯基地」,探討航空城如何透過產業鏈整合與創新科技導入,成為連結全球的新經濟節點;「AI × 創新:驅動全球競爭力」,解析AI如何成為推動城市與產業升級的關鍵引擎;以及「人才 × 城市:共築新世代舞台」,強調打造宜居宜業的環境、匯聚青年與企業菁英的重要性。論壇集結產官學界重量級講者齊聚一堂,展開跨領域對話。歐洲商會理事長張瀚書則從國際視角剖析全球產業重組下的新契機,為論壇奠定宏觀格局。桃園市副市長兼桃園航空城公司董事長王明鉅先以「啟動未來:航空城下一頁篇章」為題,擘畫航空城的嶄新願景,展現航空城在全球經濟中的關鍵定位。並與桃園國際機場公司董事長楊偉甫、遠雄自由貿易港區董事長葉鈞耀帶來精彩對談,從戰略規劃、建設營運與產業佈局等多個面向提出洞見,描繪航空城作為新一代產業基地的藍圖。下半場則聚焦AI與人才兩大主題,AI大聯盟召集人李立國、英業達人資長林世斌等產業代表,分別就科技導入與人才策略分享關鍵觀察,並於「人才×城市」壓軸座談中,從企業需求與城市願景展開深入對話,凸顯航空城在未來城市競爭力布局上的關鍵角色。本次論壇不僅是產業與城市戰略的交流舞台,更是航空城邁向下一階段的重要起點。桃園市政府表示,未來將持續推動航空城的前瞻布局,攜手產業界與人才,共同打造具全球競爭力的城市新引擎。(更多活動訊息請至活動網站:https://www.cw.com.tw/feature/event/2025aerotropolis )
2兆豪賭:AI巨頭究竟在造什麼?
當亞馬遜、Google、Meta、微軟和OpenAI一年豪擲3250億美元(約合人民幣2.31兆元,比歐洲發達國家比利時的年度財政預算還要高出7000多億元)押注人工智慧時,一個問題愈發尖銳:他們到底在造什麼?是能秒殺Google搜尋的新引擎,還是取代白領的辦公工具?是陪伴人類的虛擬朋友,還是足以顛覆世界的超級智能?在瘋狂擴張與巨額投入的背後,AI巨頭們究竟是在塑造未來,還是在豪賭未知?本文分為6個小節(六大願景),共3500多字:願景一:更聰明的搜尋引擎願景二:讓辦公更高效(甚至替代白領)願景三:無處不在的“萬能助手”願景四:虛擬AI朋友願景五:科學的巨大突破願景六:與人類智慧比肩甚至超越的AIOpenAI首席執行官薩姆·奧特曼毫不掩飾公司在AI上的雄心。他直言,未來幾年,OpenAI將在資料中心建設等方面投入“數兆美元”。這些龐大設施是支撐人工智慧系統運轉的核心基礎。奧特曼甚至預言,這樣的投入必然會引來經濟學家的擔憂,認為這種做法“瘋狂”甚至“魯莽”。但他態度堅定:“讓我們去做自己的事吧。”然而問題是,這些公司到底要造什麼?隨著一塊塊農田被改造成資料中心、AI研究人員成為美國最炙手可熱的高薪職業,科技行業依然難以清晰解釋:巨額資金背後的終極目標到底是什麼。是要創造媲美人類智能的超級AI?是可能改變世界、甚至帶來風險的“類神機器”?還是只是在升級已有幾十年歷史的軟體工具?抑或是投入巨資去製造虛擬朋友和更精準的廣告?亦或只是害怕錯過同行的競賽?為此,《紐約時報》梳理出幾種正在被追逐的願景——有的現實可期,有的則近乎幻想,我們一起來看看。願景一:更聰明的搜尋引擎當下的聊天機器人,與傳統搜尋引擎相比,有著截然不同的互動方式。它們不再提供一排藍色連結,而是直接生成自然語言的回答。理論上,這種方式能更快、更直觀地解決問題。但現實是,AI經常答非所問,甚至“編造”資訊。為什麼要做這個?Google搜尋引擎長期以來是全球最賺錢的網際網路業務。如果能用AI提供更便捷的資訊檢索方式,就意味著有機會搶佔覆蓋數十億使用者的市場。離現實有多遠?數億人已經在使用AI聊天機器人獲取資訊。僅ChatGPT一項,每月活躍使用者就超過7億。不過,要讓這門生意真正盈利並不容易。營運聊天機器人遠比傳統搜尋消耗資源,而且這種新技術很難完全復刻搜尋廣告的成熟模式。目前,OpenAI通過每月20美元(約合人民幣142.29元)的ChatGPT訂閱服務來覆蓋運行成本,但付費使用者不到總使用者數的6%。至於免費使用者帶來的巨大流量,OpenAI還未真正啟動廣告變現。反觀Google,其搜尋業務每天服務20億人,每季度帶來高達540億美元(約合人民幣3841.75億元)的廣告收入。兩者之間的差距,短期內難以撼動。願景二:讓辦公更高效(甚至替代白領)支撐ChatGPT的底層技術,並不僅僅是“答題機器”,它還能生成程式碼、總結文件和會議、起草郵件,甚至直接操控其他應用,如電子表格和日曆。換句話說,AI已經成為潛在的“超級辦公助理”。為什麼要做這個?科技公司高管相信,AI將徹底改變職場生態,滲透進律師事務所、醫院、新聞編輯部等各類機構。微軟和OpenAI已經憑藉AI程式設計助手獲得了可觀收益。亞馬遜首席執行官安迪·賈西透露,今年五大科技公司在資料中心的投入將超過3250億美元(約合人民幣2.31兆元),比比利時的年度財政預算還要多出1000億美元(約合人民幣7114.35億元)。其中,約10%的基礎設施用於AI研發,而80%至90%將用於AI的分發和應用。離現實有多遠?目前,很多企業已經開始小規模嘗試AI工具。但真正的全面落地仍未到來。如果亞馬遜、Google、OpenAI等公司無法持續提升技術,AI在企業端的普及速度可能遠低於預期。根據麥肯錫的研究,近八成企業已嘗試使用生成式AI,但同樣比例的企業表示,AI並未帶來顯著的收益改善。人工智慧初創公司Hugging Face的研究員薩莎·盧喬尼(Sasha Luccioni)警告稱:“這就像一座紙牌搭建的房子,遲早會開始坍塌。投入的資金和回報之間根本不成比例。”願景三:無處不在的“萬能助手”科技公司正努力將聊天機器人式的AI技術嵌入各種消費產品與服務中。他們設想,未來AI會像隨叫隨到的數字助理,在任何需要的場景中出現。Meta正在把AI技術裝進旗下的智能眼鏡,使用者走在街頭時能識別地標,出國旅行時則能即時翻譯路牌。亞馬遜則希望用AI升級其電商網站和Alexa語音助手,為使用者提供更貼身的服務。為什麼要做這個?一旦使用者習慣使用數字助理,背後的公司就掌握了更多吸引注意力和銷售產品的機會。因此,科技巨頭們正在將AI技術儘可能融入更多裝置和服務中,試圖掌控人們使用網際網路的方式。“AI將改變一切,這不是實驗室裡的科學項目。”亞馬遜高級副總裁羅希特·普拉薩德(Rohit Prasad)強調。離現實有多遠?Meta的AI眼鏡依然屬於小眾產品,僅有數百萬使用者嘗鮮。Alexa雖然在使用者規模上更大,但相比全球電腦和手機的體量,仍然算不上主流。事實上,Alexa自十多年前推出以來一直是虧損項目,更多是為了推動其他產品和服務。亞馬遜近期用AI技術對Alexa進行了全面升級,並免費提供給所有Prime會員。AI有望讓Alexa更受歡迎,但要成為盈利引擎,短期內依然困難重重。願景四:虛擬AI朋友Meta與一批初創公司(包括Character.AI和埃隆·馬斯克創立的xAI)正在推出提供陪伴功能的AI機器人。使用者可以像在社交網路中與朋友互動一樣,與這些虛擬角色進行交流。祖克柏在一次播客採訪中表示:“普通人希望獲得比現實中更多的連接與陪伴。”為什麼要做這個?作為社交網路的掌舵者,祖克柏和馬斯克顯然希望利用“虛擬朋友”來收費。馬斯克已經通過訂閱服務提供AI陪伴,價格高達每月300美元(約合人民幣2134.30元)。Meta未來也可能通過訂閱收費的方式來推廣虛擬朋友,就像OpenAI對ChatGPT所做的那樣。不過,Meta長期以來更依賴廣告收入來保持增長。例如,最新實驗發現,AI生成的廣告讓使用者點選率提升了近7%。離現實有多遠?部分使用者已經把聊天機器人當作朋友。但AI陪伴也遭遇越來越多的批評。批評者擔心,它可能削弱人類之間的真實關係,甚至導致使用者沉迷虛擬互動,出現危險的幻覺式依賴。目前,這類技術距離形成真正的市場還有數年時間。對企業而言,這只是眾多探索路徑之一。矽谷風投公司紅杉資本合夥人大衛·卡恩(David Cahn)指出:“過多的權力集中在少數人手裡,他們正像下棋一樣移動棋子,而這場遊戲的結果將影響到所有人。”願景五:科學的巨大突破OpenAI的競爭對手Anthropic首席執行官達里奧·阿莫代伊(Dario Amodei)相信,在未來幾年,AI可能會像“一個存放在資料中心的天才國家”,協同解決人類社會面臨的最大科學難題。為什麼要做這個?在阿莫代伊看來,這樣的AI有望重塑人類生活。他在去年發表的一篇長達1.4萬字的文章中預測,AI未來可能治癒癌症、消除貧困,甚至實現世界和平。他還大膽預測,十年之內,AI將把人類的平均壽命延長一倍,達到150歲。離現實有多遠?目前,這種宏大的願景依然沒有清晰的實現路徑。科學界甚至無法確定這些設想是否真正可能。不過,Google高級副總裁詹姆斯·馬尼卡(James Manyika)認為,追逐遠大目標的同時,也會帶來眼前可用的技術。例如,Google開發的AlphaFold系統已在加速藥物研發方面展現了價值,並因此獲得諾貝爾化學獎。Google旗下的衍生公司Isomorphic Labs則試圖通過幫助製藥企業應用相關技術來實現商業化。願景六:與人類智慧比肩甚至超越的AI祖克柏以及GoogleDeepMind負責人德米斯·哈薩比斯(Demis Hassabis)等科技領袖公開表示,他們正追求“通用人工智慧”(AGI),即能與人類大腦能力相匹敵的機器,甚至是超越人類的“超級智能”。為什麼要做這個?對許多科技人士來說,超智能是他們能想像到的最高目標。自20世紀50年代人工智慧誕生以來,這一直是業內最宏大的夢想。離現實有多遠?AGI與超級智能的定義本身就模糊不清。科學界甚至無法就“人類智能”達成統一標準。因此,真正具備人類大腦能力的機器仍可能需要數十年,甚至更久。更現實的問題是,沒有任何公司能夠明確說明如何通過這類技術盈利。但這並未阻止矽谷巨頭們豪擲數千億美元建設資料中心,他們把這場追逐視為一場信仰式的豪賭。人工智慧研究機構艾倫研究所(Allen Institute for AI)創始首席執行官奧倫·埃齊奧尼(Oren Etzioni)直言,推動這些豪賭的動力往往是“貪婪、虛榮,以及害怕被突如其來的突破所取代”。他總結說,如果要用一個詞來解釋,就是——FOMO(害怕錯過)。但害怕錯過的代價極其高昂。奧特曼也承認,在這場競賽中,投資人可能會出現嚴重的資金誤投,研究者也許會找到更低成本的AI路徑,使用者可能對巨頭們開發的產品興趣不大,技術進步甚至可能停滯。更大的風險是,宏觀經濟隨時可能發生變化,讓整個賭局瞬間失效。“最終,有的競爭者會大獲成功,有的會徹底失敗。這就是資本主義的遊戲規則。”奧特曼說,“我幾乎可以肯定,有人會在這場競賽中輸掉一筆天文數字般的錢。” (量子號)