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以 AI 台積電為目標 台智雲要建構台灣自己的雲

2022-04-01
分類 : 專欄
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林宏文

華碩日前宣布投資台灣智慧雲端服務公司(Taiwan Web Service Corporation,台智雲)5.4 億元,台智雲的目標是要加速發展國內 AIoT 與 5G 生態圈,並以結合 AI 與高效運算(HPC)的 AIHPC 雲端服務模式,提供各行各業發展 AI 所需的高效算力與大數據平台。

台智雲的成立,對於台灣軟體產業的發展,以及未來更具指標性的 AI 及雲端產業,都有很重大的意義。雖然建立台灣自己的雲端服務事業,是一項需耗費龐大心力的大工程,很可能也是一個需要忍受長時間虧損的沈重負擔,但這卻是台灣產業自主發展必經的過程,很高興華碩董事長施崇棠願意承擔這項重責大任。

先談一下台智雲成立的緣由。這個計畫是由前科技部長陳良基推動,華碩於2018年參與超級電腦台灣杉二號計畫,投入上百位 AI 雲端工程人員負責系統軟體的研發與整合,一路從 IaaS、PaaS 建到 SaaS,除了華碩,初期參與者還包括台灣大及廣達,另外超級電腦也採用輝達公司的 GPU,也讓輝達成為策略結盟夥伴一員。

台灣杉二號在2018年11月,躋身全球超級電腦前 20 名,並利用先進冷卻技術打進全球綠能超級電腦前 10 名。有台灣杉二號,當然也有台灣杉一號及三號,但這兩者目前都僅供學研單位使用,台灣杉二號則在經過公開招標後,由華碩取得五成產能使用權,台智雲也在去年三月就正式成軍。

如今,華碩進一步成為台智雲主要大股東,至於台灣大與富邦集團也會參與一部分投資,未來台智雲的各種 AI 大數據都需要借重 5G 行動通訊才能完成。

[ 2022年度CIO大調查報告下載 ]

分析目前活躍的雲端服務大廠,美系雲端業者有 Big 3,也就是亞馬遜、微軟及 Google,至於陸系業者也有阿里巴巴、騰訊及華為。以目前台灣的政治氣氛,沒有陸系業者的空間,不過即使台灣與美國關係緊密,但與政府相關的各種機敏資料,例如交通、電信、醫療、金融等領域,當然也不適合放在美系三大的雲端上。

講得更直白一點,台灣是民主國家,民進黨政府不一定能夠永遠執政,若國民黨政府上台,未來與美國外交關係生變,改與大陸政府交好,也是很可能發生的事。為了長久之計,台灣當然要建立自己的雲,才能把機密與核心資料留在自己手上,在地緣政治及俄烏戰爭的此刻,建立台灣自己的 native cloud,顯然有很大的必要性。

當然,要建構自己的雲,絕對不是容易的事。這其中硬體挑戰不大,因為美系三大廠的硬體大部分是台商供應,這點台灣沒什麼大問題,比較需要突破的是軟體,而且要從頭建立自己的軟硬體系統,對台灣來說一直是大挑戰。

當初在建構台灣杉二號時,科技部就已要求所有軟體都要開源(open source),靠台灣自己的工程師開發出來,當然也不能採用目前市面上各種商業軟體,只有做到這一點,才能做到不被別人左右,可以讓台灣自主運作的雲端服務。

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更長期來看,台智雲是要讓台灣的各行各業,都能練就出自己獨特的 AI 模型,解決各公司面對的難題,這也是在 AI 時代中,企業要提升競爭力的關鍵能力。為了達到這個目標,科技部還要求台智雲要提供每年 100 萬個 GPU 小時,免費開放給台灣 AI 新創團隊使用,協助台灣 AI 生態系的建構。

至於對客戶來說,雖然台智雲身負國家重要使命,但要談到與其他對手同台競爭時,當然要做到性價比可以超乎水準,並能夠與 big 3 同台較勁的程度。目前台智雲號稱在某些 AI 算力上已經可以比 big 3 快三成,至於價格則採取多樣化且具競爭力的策略,可以說是創業惟艱又用心良苦。事業發展初期一定很辛苦,但需要先吸引客戶上來使用,事業才能長久走下去。

另外在應用部分,目前已有包括台南市重要交通路口的車輛辨識及車流量管理、桃園捷運的雲平台,再到中研院的混合算力平台、客委會客語語音資料庫建構,還有醫療影像與圖檔判讀、製造業對於產線瑕疵品檢測,以及協助台灣產業新藥開發、疫苗研究與精準醫療等國家級任務已經著手進行。

最後,或許也可以拿台智雲與台積電做一個小小的對比。台智雲公司在 AI 及雲端的布局,有一點像是 AI foundry(人工智慧代工)的概念,就像台積電最初成立時,先向工研院租用示範工廠,然後再逐步建立自己的晶圓代工技術與廠房,如今台智雲也從租用台灣杉二號的產能開始,逐步建立自己在雲端軟硬體服務的布局及影響力。

而且,三十多年前成立的台積電 tsmc,是台灣進入半導體晶圓代工專業領域的一大步,目標是幫很多 IC 設計公司生產晶圓並抓住各種商機,如今台智雲 twsc 的成立,也是要幫很多想藉由 AI 完成各種任務使命的客戶,這是台灣進入 AI 及雲端時代的重要一步,未來台智雲能否發揮帶動台灣 AI 及雲端產業發展的力道,相當令人期待。


(本文授權非營利轉載,請註明出處:CIO Taiwan)

標籤: AI台智雲台灣杉高效能運算高速運算
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