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科學人/科學人才應具3特質 技嘉董座葉培城談未來變革 SEO軟體

技嘉科技(GIGABYTE)董事長葉培城不藏私地與我們分享他對科學、科技的獨特見解:科學密切影響了他的個人成長與企業發展,而「觀察力」是洞悉過程中變化的重要能力。

技嘉科技由過去廣為人知的主機板、顯示卡公司,轉變成今天全球頂尖的高效能計算(HPC)和高密度伺服器的領導者,葉培城認為科學人才應具備熱情、理想和創新三種基本特質。「能否為了共好而妥協」是評斷一家科技企業能否站上領導地位的要素之一,業界必須彼此信任,整個產業才能提升。

高效能計算將人工智慧(AI)推向高峰,AI已經對各領域產生顯著影響,將為社會帶來極大的變革,葉培城認為我們應該樂觀看待這 長尾關鍵字 些發展。

林詠翔(以下稱Vincent):你認為個人的成長和產品的開發有 SEO 什麼相似之處?通往卓越的那把鑰匙是什麼?

葉培城(以下稱葉):我覺得產品的開發跟個人成長有很多相似之處,都是一塊一塊累積出來的。然而,什麼時間要開發什麼產品、要學習什麼技能、需要哪些人脈、資金或資源的挹注?追根究柢都源自於「觀察」。我們無法提早準備好所有事情,但若能時刻關注成長過程中的各種需求,注意每個當下的啟示,或許當時會有一些疑慮,但一直觀望不會讓你成長,只有真正投入,才是成長的開始。

窮時獨善其身,達則兼善天下,個人成長之後,可以試著開始關心周遭的需求,這也是技嘉科技從個人電腦跨足到伺服器的原因之一,因為我們看見技嘉的產品服務需要伺服器的技術。事實上不只是技嘉需要伺服器,台積電、輝達(NVIDIA)、台大醫院、台灣高鐵、電動車……也都需要伺服器,我們很早就在耕耘伺服器領域,只是這幾年才等到市場需求大爆發。

Vincent:技嘉科技跨足的產品領域極為廣泛 SEO排名軟體 ,你認為科學或科技產業的人才應具備哪些特質?

葉:對於喜歡科學的人,我認為熱情、理想和創新是三種至關重要的特質。更進一步說,懂產品、懂技術,能夠建立產品和技術的連結,可以成為不錯的工程師;能夠運用想像力,看透市場供需關係,就會是優秀的產品經理;產品實現之後,有能力回歸到人的實用面,向大眾推廣產品的價值,才能躋身傑出企業之列,到這個層次,最關鍵的是反而是「信任」。

信任,是所有產業要成氣候的關鍵特質,不論是合作夥伴、支持者,還是整個生態圈,如果要共好,就必須能在一些環節上妥協,而妥協的前提是因為信任,唯有互相信任,才能在這個非零和遊戲裡得到全域最優解。

Vincent:技嘉科技這幾年參與美國羅威爾天文台尋找太陽系外外星生命計畫,協助德國航空太空中心(DLR)擴建資料中心,機房採用技嘉的高密度伺服器搭配液冷散熱技術。這些合作計畫結合伺服器與AI,把「運算」推向前所未有的高度。能否分享你對未來運算的看法?

葉:AI的未來會因為不同產業有不同需求,因而出現各式各樣的操作型定義,所以很難一言以蔽之。如果一個技術有廣泛的應用,對整個產業都是好事,對於伺服器來說也是。伺服器在未來的需求除了雲端計算,邊緣運算(edge computing)在用戶端(例如行動裝置)的應用,也是發展的方向。把運算過程盡可能靠近資料來源,以減少延遲和頻寬的使用,降低集中至遠端(例如「雲」)執行的運算量,從而最大程度分配異地用戶端和伺服器之間的通信量。意思就是,簡單的計算一般裝置即可處理,較高複雜度的計算才交由遠端的高效能計算機處理。有廣泛的應用是好事,百家爭鳴的發展,對整個產業都是好事。

Vincent:技嘉科技還有哪些產學合作的案例?

葉:國內我們跟台灣大學資工系教授施吉昇的研究團隊合作,開發能夠模擬路況的「高精準車流模型」。利用AI解決交通困境,未來可用於測試自駕車,也能觀察易肇事路段,找出交通事故背後的因素。我們與清華大學賽車工廠(NTHU Racing Team)打造學生方程式賽車,「清華六號」從設計階段的有限元素法分析、流體力學模擬與分析等步驟,到賽前駕駛模擬與新科技應用,皆使用技嘉工作站完成。「清華六號」從零加速到時速100公里只需3.3秒,超越美國麻省理工 SEO工具 學院等頂尖學府,越來越接近特斯拉Model S零百加速2.6秒的業界高標。我們也提供四台伺服器給成功大學的超級電腦團隊,協助同學在「亞太地區高效能計算及人工智慧競賽」(Asia-Pacific HPC-AI Competition)獲得冠軍。

國際上我們支援日本早稻田大學研究氣候變遷、西班牙巴塞隆納大學理論與計算化學研究所籌設新的運算叢集、歐洲核子研究組織(CERN)處理 SEO工具 大強子對撞機(LHC)次原子粒子實驗的龐大數據,透過圖形加速卡的多核心加強運算效能,拓展高能物理學的研究視野。

Vincent:技嘉的企業宗旨是「創新科技,美化人生」(Upgrade Your Life),事業版圖都與人有關。在你看來,未來人類社會可能發生哪些重大變革?

葉:AI在2023年爆炸性成長,預計短期內,頻寬、算力、演算法這些相關技術都會繼續進步。AI影響的層面已經包含了人類生活的所有領域,就連醫師的用藥方式也都可能改變。同樣的病症,新開發的藥物或許療效更好且副作用更少,但是臨床上沒有經驗,許多醫生通常不太主動嘗試。AI則沒有這種包袱,它可以數據化所有藥物的作用和副作用,以大局觀的視角評比綜合效果,給出治癒率最高、風險最低、副作用最輕微的處方,並且可以隨時更新資料庫,保持最新、最妥善的醫療品質。

隨著時代進步,過去認為難以實現的事,現在都因為科技的發展而逐步突破,我們對於這些發展也都保持樂觀的態度。

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(本文出自2024.01.29《科學人》網站,未經同意禁止轉載。)

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