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NVIDIA與雲達:成功是因選了條難路走!

  • 黃逸平
黃仁勳提到他做AI與自駕車時根本沒考慮ROI,事實上,創新跟ROI一點關係都沒有,他要make impact,ROI是之後的output,自然會發生,不該是input!李建樑攝

上週同一天(10/26)NVIDIA在台北舉行GPU技術大會(GTC Taiwan),而廣達旗下雲達科技在矽谷舉辦Q.synergy 2017,談Data center transformation。兩家公司是往來密切的合作夥伴,抓到了雲端與AI的市場大勢而成為明星企業,NVIDIA與雲達台美兩地的撞日巧合其實頗有值得玩味思索之處。

10/26下午4點到5點,黃仁勳把時間留給了產業分析師,在艾美寒舍5樓與10餘名分析師進行閉門Q&A section,黃仁勳整場重複最多次的訊息並非AI,而是一再重述他經營企業的理念:

Rule No. 1:做有影響力且只有我能做的事

Rule No. 2:努力工作,做到最好

Rule No. 3:樂在其中

黃仁勳相信AI與自駕車可以對人類社會帶來重大影響,所以他可以成立一個龐大人力的labeling center,花了整整一年時間幫龐大道路影像資料label物體以供機器學習之訓練使用(他說不願意再來一次這種苦差事),而NVIDIA在還看不到何時回收前,迄今已投了30億美金到自駕車項目,接下來還打算再砸20億美金。

黃仁勳說了段話頗值得台灣公司思索,他說,他做AI與自駕車時根本沒考慮ROI,事實上,創新跟ROI一點關係都沒有,他要make impact,ROI是之後的output,自然會發生,不該是input!

用黃仁勳的經營理念來看雲達,做白牌/代工伺服器不難,有許多人會做可做想做,但楊晴達帶領的事業團隊選擇了獨特的道路,不只做伺服器產品而做伺服器、儲存與交換器完整的硬體解決方案,再進而與VMware等業者結盟及自己開發軟體,提供軟硬整合整體解決方案。此外,雲達決心推動品牌而甘願承受與既有客戶衝突的掉單陣痛。

也因走了難走的路,才讓雲達乃至廣達集團未來發展的局變得開闊,除了網路業者外,亦可從電信業者、大企業私有雲找到成長力道。未來局面尚不僅於此,隨邊緣運算趨勢漸興,雲端業者也開始提供分散式的邊緣運算資源,如AWS的Snowball Edge,過去未能搶食雲端服務XX-as-a-service市場的電信業者也希望透過Mobile Edge Computing或Cloudlet與雲端業者分庭抗禮,邊緣運算有機會帶動下一波成長力道。

在Q&A Section中,我問了黃仁勳一個長問題:「Jensen,監督式學習需要dataset,那是否在每個領域擁有最多data的公司,如Google、Facebook、Amazon等將會成為市場贏家?另一方面,台灣很難擁有很多data,非監督式學習不需labeled data、遷移學習僅需small data、增強學習不需data,是否這些領域更會是台灣機會所在?」他的回覆是:「我不需回答你的問題,你已經回答了你自己的問題!」

我想,真正的問題是,我們能夠像NVIDIA與雲達般,選一條難走的路,並一步一腳印的認真把路走好嗎?