回顧2016年科技產業，最具話題的公司之一就是英偉達(NVIDIA)，該公司以圖形處理器(GPU)為主要產品，由於近年來成功地將GPU產品及相關技術從遊戲拓展到資料中心(Data Center)、人工智慧(AI)、自駕車(Self-driving Car)及虛擬實境(VR)等最夯的應用，加上近期業績亮麗，2016年截至12月28日，NVIDIA市值成長231%，遠勝過S&P 500及Nasdaq指數的年度增幅(分別10.1%及8.6%)。
「人工智慧」在50多年前在美國開啟研究風潮，在1980年代「日本第一」口號盛行，日本通商產業省(現稱經濟產業省) 於1982年提出所謂「第五代電腦」大型國家重點研發計畫，希望開發出具備人工智慧、像人類一樣有學習、判斷、思考及推理能力的超級電腦，一舉超越美國在電腦發展方面的先行者優勢，但最後無法達標，於10年後黯然終止。相對地，個人電腦(PC)產業於1980年代起崛起，反而帶動美國及台灣在PC相關產業的飛躍成長。
人工智慧可分多個領域，機器學習是最多廠商投入的，其次是自然語言處理及圖像辦識。機器學習內也有各種派別，目前是「深度學習」(Deep Learning)最熱門，原則上學習模型的結構越深，分析或預測的準確性越高，然而需要的資料量及電腦運算能力也越多，正好今天世界上隨時有大量的資料產生中，而演算法及GPU能力也已大幅進步。人工智慧目前在語音辨識及圖像辨識的正確率均已超過人類，NVIDIA的人工智慧電腦一秒鐘已可辨識1.3萬張照片，也比一般伺服器快170倍，未來在醫療、金融服務、自動駕駛車、機器人、企業行銷等領域備受期待。
在PC之後，帶動科技產業的關鍵產品與技術是智慧型手機、網際網路，台灣在這兩大浪潮中載浮載沉，成績相對平淡。有人說，2016年是人工智慧再興起的元年，從Google的AlphaGo電腦4勝1負大勝知名人類棋士，到IBM華生電腦越來越多的商業化案例，再看到臉書、英特爾、蘋果、亞馬遜、百度、騰訊、阿里巴巴等各知名廠商一齊大舉投入此一領域，可看到人工智慧今後有機會引領新的浪潮。
NVIDIA 目前在全球發展人工智慧扮演重要的催化角色，其主力產品GPU內可有百個以上核心，適合同時大量處理影像資料，較目前的CPU有更高處理能力且較為省電。在2013年全球有100個組織與NVIDIA在「深度學習」領域進行合作，2015年躍升至3,409家，2016年更超越1.9萬家，深度學習炙手可熱的情形可見一斑。
將GPU用於人工智慧，雖比目前的CPU方案更有效率，然而畢竟GPU還是有其設計上的限度，Google、英特爾、IBM等廠商積極投入學習性能達目前市面GPU 10倍~1000倍的人工智慧專用型晶片，以因應未來需模擬更複雜神經網路的需要，至於普及型人工智慧晶片，可安裝在客戶端例如一般人的手機或可攜式裝置上，不必事事都丟到雲端去處理，真正達到即時、高效率的虛擬助理目標。
市場研究公司Tractica預估，2016年人工智慧用GPU/CPU市場規模約14億美元，到2025年合計將達714億美元，成長50倍。其他機構多也看好未來10年人工智慧相關營收年複合成長率可達40%以上，也就是10年後市場規模將達到約30倍以上。另一方面，白宮最近3個月內連續發布報告，呼籲政府及民間提早準備，因應人工智慧及自動化將來對工作與人口就業上難以避免的衝擊。
現階段人工智慧的軟、硬體技術，就其長期潛力而言，目前還只是於初期階段，未來人工智慧發展不僅僅會大幅改變我們生活及工作方式，也將牽動不少科技廠商到底未來能夠10倍規模成長(包括相關處理器、記憶體及各種服務)或是被時代潮流所淘汰。
DIGITIMES Research研究總監。國立清華大學工業工程研究所畢業，研究領域包括半導體市場、顯示器產業以及新興科技趨勢，相信科技是推動人類社會進步的一大動力。
