3月12日，《黃仁勳傳》作者維特拜會研華產業雲暨影像科技事業群副總鮑志偉，透過兩人對話，讓你用不同角度看輝達與黃仁勳的成功。
繼首日「黃仁勳：AI領航者 科技論壇」引起轟動，《黃仁勳傳》作者史帝芬 ‧ 維特（Stephen Witt）訪台第二日首站，來到全球工業電腦市占龍頭「研華」位在桃園的AIoT智能共創園區參訪，並與研華產業雲暨影像科技事業群副總鮑志偉進行深入對談交流。
《黃仁勳傳》作者史帝芬 ‧ 維特參訪AIoT智能共創園區。蘇義傑攝
研華加大美國五倍產能，提升供應鏈韌性
研華是不少半導體大廠的主要供應商，隨著台灣半導體產業逐步在美國擴張，研華也計劃在美國擴大五倍產能，並在加州爾灣設置新基地，以滿足美國市場需求，並強化供應鏈韌性。
鮑志偉指出，台灣半導體產業彼此關係緊密，因此當製造商赴美設廠時，其他相關供應鏈也會同步前往，推動全球生產格局變遷。而在當前政經情勢變化之下，客戶愈來愈希望供應商能在地製造，降低關稅成本與其他風險。
因此，除了美國，研華也將在日本、馬來西亞、歐洲等地擴張，落實在地生產模式。然而，鮑志偉指出，由於生產、人力成本考量，多數製造仍會保留在中國、台灣，只在各地進行最後組裝。
與輝達合作，研華讓AI不用上雲端也能快速運算
談到AI與和輝達的合作，鮑志偉表示，研華在AI領域發展集中在邊緣AI（Edge AI），滿足工業應用，與傳統雲端AI有所不同。邊緣AI是把AI部署在終端設備上，減少延遲並提高效率。
例如，研華為MRI（核磁共振）等醫療設備提供AI方案，使其能在地端運行AI推理，不必依賴雲端計算。
研華與輝達合作，使用GPU來支援邊緣AI應用。當AI訓練完成後，企業可透過AI硬體設備把技術部署到工廠、醫院、交通等領域。隨著AI運算成本降低，AI應用將更普及，「推動下一波工業變革，」鮑志偉分析。
鮑志偉表示，研華在AI領域發展集中在邊緣AI（Edge AI），滿足工業應用，與傳統雲端AI有所不同。蘇義傑攝
AI降低台灣製造優勢？輝達新平台是可能解方
特別是在當前全球缺工之下，自動化發展可能會更快。鮑志偉觀察，目前工廠自動化程度平均僅兩到三成，未來十年內可提升至六至七成。
維特指出，特斯拉執行長馬斯克（Elon Musk）認為未來十年內，工廠將完全由機器人運作，可能會改變全球製造業版圖，使生產地點選擇不再受制於勞動力因素。
例如，一般認為台灣工程師素質高，生產效率高過美國，但隨自動化技術進步，優勢可能會縮小，影響台灣在全球製造業的地位。維特建議，台灣企業必須考慮如何適應此變化，發展遠端管理、高附加價值技術就是解方之一。
維特觀察，輝達的Omniverse平台，就被用來監測工廠員工行為，提升生產效率。透過這種「數位模擬」技術，企業將可優化員工動線、預測生產問題，甚至用來訓練機器人。
商業模式獨一無二，輝達打造強大開發者生態系
目前市場有很多企業都希望進入AI推理晶片市場，但和輝達相比，這些企業的生態系都偏小。維特觀察，輝達長期以來透過CUDA平台建立強大的開發者生態系，很多科學家、工程師都對其十分上手，使企業更願意採用輝達的產品。
維特觀察，黃仁勳在早期經歷過的種種，讓他更能洞察客戶需求。維特舉例，他在LSI Logic時，曾被調派到前線，因為只有他能理解客戶需求，並提供解決方案。
創立輝達後，黃仁勳依然維持這種特色與優勢，讓輝達可迅速回應市場變化，並透過全球業務運營執行副總裁普里（Jay Puri）這樣的高階主管來維繫和客戶的密切關係。
維特分析，反觀超微（AMD）、英特爾（Intel）的商業模式就比較傳統。像是英特爾和微軟合作建立「通用運算平台」，但在現在的加速運算時代，這種策略並不適用，因為客戶需要高度客製化的解決方案，「這正是輝達的強項，」維特強調。
搶食市占率為首要任務，輝達滾動式優化產品
但輝達的策略並非追求完美無懈的使用者體驗，而是搶先推出產品，先吃下市占率，並不斷優化後續版本產品，「與蘋果的產品策略不同，蘋果強調產品的美學與易用性，但輝達更專注在功能性與市場領先地位，」維特表示。
「黃仁勳就像是產業裡面的傳教士，用盡全力推動加速運算應用，」維特觀察，輝達也很積極投資學術領域，即便短期內無法獲利，也願意資助前沿研究，只為確保自己在新興領域的領先。
隨著AI和邊緣運算進步，低延遲計算能力將更普及。鮑志偉認為，醫療、交通、零售、倉儲等領域都將受益，未來AI設備的運算能力會不斷提升，成本也會降低，很多運算在地端就可完成，不用依賴雲端運算。
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