專訪科技部長陳良基:台灣應參考 NVIDIA 路線,成為全世界「AI 軍火商」

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相信不少讀者已看過「科技部拚 AI」的相關新聞。日前科技部長陳良基為推動台灣人工智慧大環境,宣布成立創新研究中心、架設高速雲端主機等一系列相關措施,喊出四年內追上國際發展進度的口號,是目前政府 AI 相關政策中最大型的計劃。不過這計畫到底怎麼執行?又真的適合台灣現有發展嗎?

為深入理解這可能左右台灣科技業未來的重大政策,INSIDE 特別專訪到陳良基本人,透過 Q&A 報導方式,為讀者帶來本計畫最完整、最縝密的第一手資訊。不過本文可先快速濃縮成三個重點:1. 計畫有「雲端服務及大數據運算平台(AI 主機)」、「AI 創新研究中心」兩大部分預算各 50 億,總共加起來 100 億。2. 科技部對台灣 AI 產業的未來想像是參照 NVIDIA 路線,著眼商用部分成為全世界的「AI 軍火商」。3.「AI 創新研究中心」最終目的不是單純科研,而是要這些參與計劃的人實實在在成立公司去。

Q1:是否能請部長介紹,科技部 AI 計畫的大致全貌與預算分配方式?

A1:蠻多人都有點搞混了,其實科技部的計畫主軸有 AI 主機(雲端服務及大數據運算平台)、AI 創新研究中心兩項,這兩個計劃各有 50 億經費,所以加起來是 100 億。這 50 億 AI 主機計劃是在前瞻計畫的基礎建設裡,專門提供國內深度學習的雲端計算平台,也希望可以一起找國內的廠商來建置,目標起碼每秒 Flops(浮點運算次數)要達到 10 個 peta(千兆,10 的 15 次方)以上,記憶體到 150 peta Bytes 左右。

這個目的可以譬喻成如果要培養很多音樂家,首先要有好樂器一樣。主機本體會放在科技部旗下的科學園區,會以國家實驗研究院代理經營的方式,一半提供給學界,另一半給業界。如果一切順利,八月底就可以採購建置,今年底前就可以開始用了,讓有深度學習需求的人可以學得快一點。

如果學界要使用就得先提出計劃,但業界申請的方式我們還在規劃。不過依照我們觀察,業界要能導入這部主機的公司目前還很有限,就連國內許多製造大廠,他們使用人工智慧主機的需求也都還太小。但我們的理想目標是協助國內中小企業,未來讓他們都能夠上來這個平台。

所以我們也會另找一組服務設計團隊去建構這個 AI 主機平台的模式,成員同時徵招一般企業成員與科技部人馬,來幫助中小企業可以順利使用,最後他們也會獨立出來,變成國內設計 AI 服務設計的專業團隊,不過人選現在還沒辦法定調,因為前瞻預算還沒完全過。

不過前瞻總共是四年預算,我們現在也考慮用延展性預算讓它每兩年升級一次,找國內有能力的公司一起參與,去滿足未來不斷增速的雲端 AI 需求。(筆者提問 NVIDIA 有嗎?)NVIDIA 當然是有的,上次黃仁勳回台就表示會大力支持。

Q2:但目前商用公有雲像 AWS、Google Cloud Platform 也都備有頂尖的 AI 供客戶使用,這台國內的 AI 雲端主機跟它們比起來差別或定位在哪?

A2:AWS 或 Google 這些雲品質已經那麼好,在商用領域這台主機自然不會跟它們拼 ;但國內廠商在這台主機上可以試著跟學界一起做一些前瞻性的實驗計劃,將來商業用你可以再丟出去。但實際上目前對很多國內廠商來說,光他們懂用 AWS 就是一大障礙了。這些廠商我們也希望在科技部的協助下,讓他們知道雲端 AI 運用的訣竅在哪,將來要營運去國外商業雲會更順利。

Q3:目前科技部了解學界對雲端計算的需求很迫切嗎?遇到什麼瓶頸?

A3:就是運算量。我自己還在學校做 AI 的時候,光訓練兩個模型可能就要一兩天了。AlphaGO 我聽黃士傑博士講,也是 Google 提供 TPU 後才能提升起速度。現在台灣學界整體運算能力僅到 0.17 peta Flops

Q4:另一個大計畫「AI 創新研究中心」喊出號召 300 位專家學者投入,並培育 3,000 名 AI 相關人才,但這計畫跟過去科技部或國科會時代的計劃有什麼差?

A4:科技部原本的任務是給資源,讓教授進行前瞻性研究。但這計畫是要進入 AI 領域的「全端研究」,不管原本老師擅長主題是什麼,現在進入計劃就一定要跟 AI 與機器學習有關,確保 AI 所有層面都能培育人才出來。

第二個考量是我現在手上有些另外的資源與經費規畫,要求學校一定要成立產學聯盟,一定要把業界一起進來做研發,這個模式會參考國外直接把工程師送到學校實驗室,那種很緊密的產學合作方式進行。最後科技部會篩選這些團隊,如果真有好的商業模式可行性,就會直接叫他們出來成立新公司,不要待在實驗室。

Q5:這三至四個「AI 創新研究中心」目前設立地點尚未決定,那麼會什麼指標或評判標準,作為選址依據?

A5:我們對外已經有舉辦一些說明會了,而且有幾百位教授都已經知道我們怎麼篩選案源了。這些中心不是讓各校自己組成研究中心來申請,而是反過來,我們先成立計畫辦公室邀請十幾位業界人士,用「專家來挑專家」,鎖定一些有重大發展性的好題材,作為這些中心的不同主題。

(筆者補問:那會顧慮台灣地區產業或地域性,例如北中南東各設一個嗎?)站在科技部立場其實不會刻意去迎合地域性,這把台灣做小了。這是要讓國際人材來台 PK 的計畫,一個基地太孤單了,這些中心彼此之間是要互相競爭的,有點像當年半導體是靠台積電與聯電互相競爭拼上來的概念,把它營造成一個國際知名「AI 聖地」。所以中心題目是世界級的高度,最終要把一些國際上 AI 重要的資源或會議帶進台灣來。

▲陳良基認為台灣在 AI 產業鍊最大機會,應就是發揮過去 ICT 產業優勢,走「軍火商」路線。REUTERS/Lee Jae-Won

Q6:剛比較集中在討論學界的部分,那計劃怎麼協助台灣科技產業?

A6:現在全世界 AI 都靠 NVIDIA 一間「軍火商」在供應,但他的資源大部分都在台灣,背後供應鏈都是台灣在供應他;而且許多雲端主機也正是台灣廠商生產。從整個世界分工體系下來看,台灣在 AI 產業鍊最大機會應就是發揮過去 ICT 產業累積下來的優勢,參考 NVIDIA 針對市場需求,走快速的「軍火商」路線。

的確,很多新點子、新商業模式是在矽谷發想、誕生的,不是說應用面不重要。但 舉個例子,如果未來我是個想專攻特定 niche 市場的業者,我想要用很獨特的 AI 模組,晶片我也不要用 NVIDIA 的 GPU,得要用自己的晶片打這場仗。怎麼做?找台灣供應鍊,而且直接在台灣組一個團隊可能是最快的方式

這幾個 AI 創新研究中心會有各自專精的特定主題,理想中研究能力高度也足夠吸引國外廠商過來,讓國外廠商知道台灣不只供應鏈強,還有這些 AI 研究中心一併讓他們可以就地取材,找到符合他們的 AI 解決方案。另外我們發展應用這一層的確比較弱,這要承認,但還是要給新創團隊空間,讓他們有機會發展應用產品,挑戰國際。

所以一方面人才薪資當然配合國際水準,這點在法源上我們都解決了;而且我們比中國安全,在台灣不用怕被抄襲,未來成立公司的技術股、緩課稅配套措施也都準備好了。最後這些在 AI 創新研究中心的團隊我們會大力推動他們成立公司並且幫忙軟著陸過程,最後藉由國發會的機制拿取一些股份。

Q7:機器、深度學習需要非常大量的數據,這方面科技部是否會給研究中心參與者任何資料上的協助?

A7:我們對中心與主機大致構想是這樣:先訓練一個比較完善、複雜的基礎通用 AI 模組,然後針對不同應用範圍去改變其中訓練的層次。如果是個別團隊想在商用上獲取特定市場的資料,那得自己去買;不過我們的確會同步協助學術界增加資料庫,首先第一步就是累積各類情境的中文語音大數據,用於中文語音辨識與語意理解技術再開放給大家,7 月 26 日宣布的「科技大擂台與 AI 對話」競賽就是為了這個目的。

Q8:現在說要培養新人才,那科技部有沒有調查過去 AI 人才的去向?

A8:其實這蠻難的,一方面其實過去幾十年 AI 研究沒那麼受重視,有點被污名化了;另一方面其實學電腦科學的人其實或多或少都學過 AI,所以這比較難推算。(追問:不會像當年說推生技產業的狀況發生嗎?)不會的,事實上現在沒有普遍學電腦科學人容易失業的情形,國內很多高端製造商都已經到達工業 4.0 的階段,背後都是這些人去幫助產業改進製程。


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