輝達（NVIDIA）執行長黃仁勳於6月2日晚間7點在台大體育館發表主題演講，現場吸引6500人到場。(圖片來源：NVIDIA)
被稱為「AI教父」、輝達（NVIDIA）執行長黃仁勳於6月2日晚間7點在台大體育館發表主題演講，為2024台北國際電腦展（COMPUTEX）進行暖身，會中宣告「新的運算正在開始」，並火力展示各種AI應用，包含數位攣生地球（Nvidia Earth-2）、數位人類（Digital Human）與機器人工廠，這場約2小時演說，黃仁勳提到哪些加速運算趨勢？以及加速運算如何解決AI推升用電量的問題?
趨勢一：加速運算可解決「算力通膨」的問題
一開場，黃仁勳提到從1964年IBM推出360中央處理器（CPU）以來，電腦產業已經有60年歷史，但隨著運算處理需求呈現指數成長，CPU擴充速度大幅降低，導致算力通膨（computition inflation）」問題，意味資料中心使用的電力增加，運算成本也跟著上升。
為解決算力通膨的問題，NVIDIA透過開發繪圖處理器（GPU），以及提供CUDA編程工具，讓開發者利用GPU加速各種運算任務，包含資料處理、深度學習等應用。黃仁勳強調搭配GPU加速運算可以省下更多成本，為資料中心節省大量成本與能源，達到「買越多、省越多」的效果。
黃仁勳強調搭配GPU加速運算可以省下更多成本，為資料中心節省大量成本與能源。（圖片來源：iStock）
黃仁勳提到「加速運算是永續的運算（sustainable computing），」透過GPU結合CPU，可以實現高達100倍的加速，但是功耗僅增加3倍，每瓩（kilowatt）的能效是單純使用CPU的25倍。
趨勢二： AI晶片運算效能越強，能源與時間成本也跟著降
黃仁勳提到以每年推出一款新AI晶片為目標，最新的Blackwell被譽為「地表最強AI晶片」，它讓AI運算能力在8年內增加1000倍，「當GPU運算能力越強，它的成本也會下降。」黃仁勳說明，使用Blackwell來訓練大型語言模型GPT-4系統，因算力的提升，所需要消耗的電力，大概是原來的1/350。
黃仁勳手上的Blackwell被喻為是「地表最強AI晶片」，它讓AI運算能力在8年內增加1000倍。（圖片來源：NVIDIA）
過去若訓練AI大型語言模型（LLM），可能需要1000GWh耗電量，但目前全球連一個GW等級的資料中心都沒有，且運算時間約一個月起跳；有了加速運算晶片Blackwell後，從需要1000GWh耗電量減少至3GWh，「只需要1萬個GPU，約在10天就能搞定運算，」黃仁勳說。
趨勢三：AI應用齊發，氣候科技、數位人類、機器人
此外，輝達也把加速運算的概念實際落地應用，其中被形容最具有野心的計畫——數位孿生地球（Nvidia Earth-2），直接模擬一個地球分身，透過AI預測氣候的變化，協助國家、企業來應對極端氣候的影響。
據悉Nvidia Earth-2該生成的圖像解析度比當前數值模型高出12.5倍，速度提高1000倍，能源效率提高3000倍，可以更好地分析、規劃與模擬天氣的影響，目前台灣的交通部中央氣象屬已用來預測颱風登陸更精確位置。
此外，未來數位人類（Digital Human）將改變各行各業，透過生成式AI實現數位護士、客服、老師等，白話來說就是「未來電腦可以像人類一樣流暢地互動」，像是AI室內設計師可以提供裝潢建議，並採購材料與家具。
最後黃仁勳點出：「人工智慧下一波浪潮是物理人工智慧（physical AI），理解物理定律的人工智慧，可以和人類一起工作。」
目前台灣已有多家電子大廠如鴻海、台達電、和碩、緯創等，將輝達的自動化機器人（autonomous robotics）整合到旗下工廠，透過數位孿生技術規劃工廠與訓練機器人，用來提高生產效率與降低成本，「未來所有的工廠將是機器人工廠，這些機器人將製造機器人的產品，」黃仁勳預言。
