NVIDIA創辦人暨執行長黃仁勳在GTC 2024春季場的媒體訪談中暢談對AI產業發展的觀點，並強調將持續擴大與TSMC的合作。

從函數庫進化至微服務

黃仁勳在GTC 2024春季場的開幕演說與媒體訪談中介紹了多樣新產品、服務，並敘述了許多對AI產業發展的想法與觀點，筆者將針對部分重點進行說明。

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黃仁勳先前曾多次提出AI工廠的概念，如同水力發電場輸入水源並產生電力，AI工廠能在輸入資料後產生「智慧」（即透過AI訓練產生AI模型），並利用得到的「智慧」解決我們遇到的問題。

黃仁勳也多次表示NVIDIA是「運算公司」，除了提供GPU（繪圖處理器）、CPU（中央處理器，如Grace CPU）等硬體產品之外，各式軟體也是重要業務，舉例來說能夠加速AI運算的cuDNN、能夠協助半導體製程中光罩開發的cuLitho等函數庫（Library）都是實際成果。

黃仁勳在訪談中回答媒體提問時，說明函數庫的未來是微服務（The Future of library is microservice），呼應了這次隨著AI Enterprise 5.0上市所推出的NVIDIA Inference Microservice（NVIDIA AI推論微服務，以下簡稱NIM）。

NIM的特色是整合了AI推論所需的軟硬體服務，並將與多間AI模型供應商合作的預先訓練模型、最佳化推論引擎、專屬程式、API（應用程式介面）、預先編譯的容器（Container）打包，並可選擇每GPU每小時美金1元或每GPU每年美金4,000元的資費租用（費用包含雲端硬體與軟體），能夠簡化與加速AI應用的部署，也很適合沒有硬體機房、團隊新創公司發展AI應用服務，或是透過與手機App結合使用，開發者也能上傳權重調整或LoRA（Low-Rank Adaptation，低秩調整）等方式對現有模型進行微調，以提升使用彈性與客製化功能。

在被問到NIM是否會與生態系中的雲端服務供應商（CSP，如ASW、Google、Microsoft）等夥伴演變成競爭關係時，黃仁勳以AI運算伺服器為例，NVIDIA最瞭解自身產品的特色，能夠協助Dell等合作夥伴設計產品，而NVIDIA自己也推出產品伺服器的目標在於開創市場需求（Demand），引導更多開發者利用NVIDIA的GPU進行各種加速運算的應用，進而產生擴大市場的效果。而NIM的目標也與此類似，由自己先投入並做大市場，並與合作夥伴推出更多能夠滿足市場需求的微服務產品。

▲ 黃仁勳在GTC 2024春季場媒體訪談時段與來自全球的媒體進行問答。

▲ 黃仁勳於GTC 2024春季場開幕演說發表NIM NVIDIA AI推論微服務。

▲ NIM整合了AI推論運算所需的一切軟、硬體，並以微服務的型式讓開發者能夠輕鬆使用。

▲ NIM將容器化的執行環境放至於雲端伺服器，大幅簡化AI應用的部署。

▲黃仁勳於GTC 2024春季場開幕演說中發表NIM的片段（影片1:16:08處）。

與TSMC密切合作

NVIDIA在GTC展前簡報中，說明與半導體代工廠商TSMC（台積電）、電子設計自動化（EDA）廠商Synopsys合作研發的cuLitho運算微影平台（Computational Lithography）已在生產Blackwell GPU時投入使用，能加速半導體製造中運算密集的光罩繪製等工作負載45~60倍。更多詳細資訊可參考NVIDIA官方部落格文章。

黃仁勳在訪談中以「我們做得相當賣力、台積電做得很好」（We do very hard. TSMC does very well）來讚揚TSMC，並在回應媒體詢問是否如傳言將TSMC CoWoS先進封裝下單量提升3倍時，雖然沒有回答明確數字，但表示今年的先進封裝需求很高，而明年還會更高，展現樂觀氣氛。

另一方面，黃仁勳也在開幕演說中以CorrDiff為例，展示與台灣中央氣象署合作，透過AI模型預測颱風路境的成果，透過AI加速天氣模擬達1,000倍，並將預測精細度由25公里提升至2公里，且提升3,000倍能源效率，再次讓台灣躍上國際舞台。

▲ 黃仁勳在媒體訪談環節展現與TSMC緊密的合作關係。

▲ 舞台前方擺放的最新GB200 Superchip即為TSMC代工的產品。

▲ GB200 Superchip上的Grace CPU為已上市產品，採用TSMC 4 N節點製程。

▲ Blackwell GPU則採用TSMC 4 NP節點製程，目前尚未上市。

▲NVIDIA與台灣中央氣象署合作，透過CorrDiff模型預測台灣周邊颱風路境之說明影片。（開幕演說影片1:09:36處也提及此研究成果）

筆者撰稿時GTC 2024仍在進行中，有興趣的讀者可以參考官方網站瞭解更多實體與線上活動資訊，或是觀看開幕演說的重播影片。