人工智能(AI)已经开始在各种垂直应用领域展现其应用潜力,往边缘节点移动的趋势也越来越明显。对于过去十多年一直大力推展 GPU 运算,并且在超级电脑、高效能运算、AI 等领域已有卓越成就的 NVIDIA 而言,往边缘运算推进固然是势在必行,但该公司将会非常策略性地只专注在某些应用上。


NVIDIA 执行长黄仁勋认为,简单的题目不值得做,只有高难度的课题才值得该公司投入。对科技公司来说,追求获利固然重要,但更重要的是为推动科技进步做出贡献。


十多年前,NVIDIA 决定从一家图形芯片公司转型成运算公司,并开始一砖一瓦地建构出促进 GPU 运算普及所需的基础建设跟生态系统。十多年后的今天,公司转型的成果已经有目共睹。从最尖端的物理、医学研究,到当前最热门的人工智能、自驾车开发,NVIDIA 的平台不断为开发人员提供更高的运算效能,也成为推动科技进步的引擎。


展望未来,AI 无处不在的时代很快就会到来,并为科技业者带来可观的机会。以 NVIDIA 自身为例,资料中心相关产品已经是该公司的第二大营收来源,而且该部门最新一季的营收仍缴出年成长 71%的好成绩。AI 需求的成长力道之强劲,由此可见一斑。AI 革命才刚开始而已,未来 AI 的训练跟推论不只会在资料中心执行,手机、音箱甚至冰箱等边缘装置,也会支援机器学习(ML)推论。


黄仁勋指出,边缘运算将是一个非常庞大的市场,NVIDIA 一定不会缺席。但该公司会慎选切入市场的路径,不会什么都做。举例来说,手机、智能音箱或家电这类应用,未来虽然都会有机器学习推论的需求,市场规模也不小,但这类产品对 AI 的需求其实很单纯,不值得 NVIDIA 投入。各种自主机器(Autonomous Machine),像自驾车、智能机器人、智能制造这种高复杂度的题目,才是 NVIDIA 想挑战的课题。


事实上,看似复杂的各种 AI,本质上做的事情都一样:让机器拥有学习能力,进而让软件自动编写新的软件来解决问题,实现更高程度的自动化。因此,NVIDIA 对各种复杂的自动化应用,都有很高的兴趣。


因此,黄仁勋认为,虽然 NVIDIA 目前将资源优先投注在运输、医疗等领域,但制造业的 AI 应用也是很有潜力的市场,未来该公司将有所布局。现在的制造业的自动化大多还很僵固,设备只能做固定、重复的工作,但倘若生产设备导入 AI,制造业将会变得更灵活,更有效率。