社論.我們距離發展AI的路還很遠

人才培育、挽留與引進人才是大馬的當前急務，否則再宏大的遠景藍圖，包括“全球半導體研發中心”只會是一堆白紙。曾在大馬經歷過投資失敗的“隨身碟之父”潘健成談及大馬電子科技市場時，曾點出缺乏人才儲備是大馬往高科技產業發展時面對的痛點；是的，大學生偏好商科及薪資太低是我們留不住人才的主因，更是大馬的軟肋。

國際貿易及工業部前副部長王建民也表示，在馬中建交50年之際，在首相安華領導下，我國應該推出能夠實踐長遠發展及馬中互惠互利目標的策略與行動方案。我們有發展“全球半導體研發中心”的願景，但也要有計劃的落實去做。

科技大老黃仁勳的演說誰聽了？

6月2日晚，美國人工智慧（AI）晶片霸主輝達（Nvidia）執行長黃仁勳在臺灣大學發表精闢演說，2個多小時的演講全是“硬貨”。他把今年3月在美國聖荷西舉辦的GTC（輝達GTC向開發者召開之全球人工智慧會議）搬到臺大。他早在個把月前就表示，這場演說很重要！當大馬天天高唱要發展AI、半導體、資訊產業，但高官們是否透過視訊聽了這場全球聯播，事關AI產業發展的今天與明天？

黃仁勳在演說中兩度提到臺積電，Nvidia與臺積電已經緊密合作。包括在介紹CUDA（統一計算架構）軟體平臺時，表示臺積電已經在使用cuLitho微影資料庫，以整合雙方的軟硬體系統與製造流程，加速生產下一代先進晶片。在說明AI願景時，Nvidia與臺積電已經將格局開拓到共同探索萬物極限的領域。Nvidia與臺積電（一家全球技術領先的晶圓廠）的合作是門當戶對，此時大馬是否應該要有企業“共襄盛舉”？

不只是臺積電，世界級大廠鴻海集團在AI的下一波革新中，也在Omniverse（Nvidia的計算機圖形與仿真模擬平臺）打造工廠的數位版孿生版，規劃並調整實體工廠。亦即鴻海透過數位工廠打造輝達AI超級電腦，之後又回頭來訓練實體工廠的機器人。這是尖端科技產業合作的具體實例。

黃仁勳演說中說明全新AI的應用以及新一代GPU架構介紹，他強調，“臺灣是全球半導體產業供應鏈的中心，是世界科技產業的頂樑拄，臺灣企業與全球頂尖的科技業者共同推動了行業的振興與發展。”所以大馬可以合作的對象還很多，包括臺灣的半導體與AI產業。

今天，我們在談“半導體研發中心”，Nvidia已經聯手9家臺灣廠商（準合作伙伴達43家）打造輝達最新世代GPU架構Blackwell處理器系統。經由技術垂直（或水平）整合，共同建立AI工廠和資料中心，以推動新一代AI的發展。合作企業都將利用輝達GPU和技術，推出雲端、地端、嵌入式和邊緣AI系統。

黃仁勳眼中的AI新願景，包括利用AI打造“數位人類（digital human）”，未來將廣泛應用在客服、廣告和遊戲，也可以成為室內設計師、醫生、品牌大使等，而機器人則是最為具體而且已經全面應用。“物理AI”則是下一波AI趨勢，物理AI能理解指令、在現實世界中執行復雜任務，驅動機器人學習、感知周遭世界，並計劃如何應對。

黃仁勳也透露下一世代GPU平臺代號“Rubin”的最新架構。2026年問世的Rubin GPU將搭載高頻寬記憶體HBM4，並同步推出Vera CPU。

何謂Rubin？這是以美國“研究暗物質”的女天文學家，被稱為宇宙暗物質之母 薇拉·魯賓（Vera Rubin）命名。顯然，我們的認知與AI世界距離很遠很遠，今天是到了“坐而論道，不如起而行”的關鍵時刻了！