自深度學習（deep learning）技術問世後，許多人都相信這將是帶領我們逐步走入「通用 AI」（general AI）夢想的關鍵，企業領導者也都在演講中談及 AI 時代將會如何來臨，然而事情真的如此順利嗎？ 電腦視覺與 AI 領域專家 Filip Piekniewski 並不這麼認為，近日在部落格的一篇文章中，Piekniewski 也詳細談及對於現今 AI 發展進度的看法，在他看來，已經有許多跡象都顯示出 AI 產業的「凜冬將至」。Piekniewski 指出，在 ImageNet 獲得不錯的解決方案時，許多該領域的知名研究人員都積極的受訪並採用相同的論調表示：人們正處在一場巨大的革命前面，從現在開始，所有 AI 發展只會加速。然而許多年過去了，期待中的加速並未發生，這些受訪的研究人員也不再那麼活躍的鼓吹相同的想法，隨著情緒降溫，他們開始不將深度學習形容為終極演算法，AI 相關論文也從「革命」一詞逐漸改變為「進化」。相較起前者，進化聽起來要溫和且緩慢許多，而這似乎也更為符合 AI 發展的現實情況。Piekniewski 指出，包含 OpenAI 在內，許多知名研究單位近期都開始變得相對安靜，自 AlphaGo Zoro 問世後 Deepmind 也並未再展現任何更為驚奇的事物，甚至一些論述指出，Google 其實不太確定該如何處理 Deepmind，因為團隊得出的研究成果明顯不如原先預期的「那麼實際」。除此之外，Piekniewski 也觀察到一些大型科技企業的傑出 AI 研究人員，都開始從實際操作的研究負責人轉任至協助遊說政府資助的職務上，他認為這種細微轉變跡象顯示，像是 Google、Facebook 這些公司對 AI 研究的興趣實際上正在慢慢收斂。至於深度學習所面臨的瓶頸，Piekniewski 認為自動駕駛（self-driving）技術在現實世界的實際應用便是最明顯的例子，除了 Nvidia、Tesla 在發展自駕技術上都遇到困難， Uber 自駕車在亞利桑那州的死亡車禍更是能夠用來做最好的說明。從 NTSB 的初步報告中，除了能明顯看出系統設計的問題之外，最為驚人的莫過於發現系統花費了很長一段時間，去試圖判斷眼前的物體究竟是什麼（行人、腳踏車、車輛或其他），而不是做出在該情況下最重要、也是邏輯上唯一該做的決策：確保不會碰撞它。▲ 人在碰到危機時多半會先採取行動。（Source：pixabay）這與人對危機的處理方式並不相同。Piekniewski 指出，儘管人們經常在交通事故後說出當下的判斷標準，像是「我看到前方有騎士所以轉向左邊避開它」，但許多心理物理學（Psychophysics）文獻都曾經提出解釋，人們往往是在當下透過神經系統迅速將其判斷為障礙並採取行動，等到一小段時間過後才會意識到發生了什麼，並試著將其組織為言語進行說明。這並不僅限於駕駛行為，其實每天我們都會做出許多沒有言語化的的決定，因為言語化是「昂貴的」，需要花費時間，而現實生活中的許多情況並無法提供時間。這種生存機制來源已久，數十億年來都保護著我們的安全，而在駕駛車輛時，人們自然也就使用到這樣的原始反應，由於這些反應並非專為駕駛行為發展，自然偶爾也會因為這些反射神經引發一些事故。然而整體上來說，這種對空間、速度及周遭警覺的原始能力，對於人類安全仍舊有著許多保障。只是這種能力大多無法用言語來描述，也難以進行測量，這使得研究人員難以對機器進行這方面的系統改良，Nvidia 過去所提出的 End-to-End 方法雖然理論上可行，但從現實一些測試中我們也可知道情況並非這麼簡單。在 Piekniewski...
英國人也在研發名為「天眼」的監控技術。最近劍橋大學學者公布了一項基於人工智慧和無人機的研究──利用無人機拍攝人群影像，再使用人工智慧辨識人群中的暴力行為，並做到即時監控。他們還給這項研究取了名字「天眼」（Eye in the Sky）。學者使用 200 美元左右的四旋翼 Parrot 無人機為飛行平台掛載攝影機。攝影機拍攝到的畫面透過行動網路傳輸，由經過訓練的人工智慧辨識畫面，看是否與之前標記為「暴力行為」畫面相符。 ▲ 辨識暴力行為的原理。 目前可辨識的暴力行為主要有 5 種：勒、打、踢、射擊和捅人。不過這項研究的精準度還有待提高，因為用於訓練辨識系統的數據，並非來自真實的場景。他們召集了一些志願者，讓他們示範上面所說的幾種暴力行為，然後用無人機拍攝下來，再分析和標記志願者的動作。（Source：劍橋大學）在這些相對理想的測試場景下，這項研究在辨識單人暴力行為上，得到很高的辨識率：辨識單人的暴力行為，「踢」的辨識率為 94%，「打」的辨識率為 89%。然而當需要辨識的人數越高，成功率也開始變低。但之前的測試數據和測試環境，並不足以讓系統在現實場景有夠準確的辨識率，如果兩個人只是友好地相互擊掌，也有可能被鏡頭辨識為「暴力行為」。研究的負責人 Amarjot Singh 表示，他們將在印度即將到來的兩個節日試用這項研究成果，這些節日會有相當多人聚集在公共區域一起慶祝。使用人工智慧辨識和預測人類的行為，是機器學習領域一直在做的事。不過關於這項研究，雖說無人機成本一直在下降，行動網路傳輸的速度也在增長，但如果要在密集人群達到有效監測，需要解決的問題還很多。比如無人機受電池限制的短暫飛行時間、如何透過控制飛行高度及攝影機鏡頭像素保證影像清晰度，還有就是影像即時傳輸的資料傳輸率如何保證品質等。與此同時，這項研究也引起一些爭議。有人認為，如果這項技術現實中廣泛應用，那麼人們就可能陷入無所不在的監控。嗯，「反烏托邦」的世界，想像一下。研究者初衷是想利用技術和裝置，及時發現人群中的暴力行為，防止不良公共事件發生。他們還認為，這些研究將來可應用到辨識兒童綁架、邊境入侵等犯罪行為。（本文由 愛范兒 授權轉載；首圖來源：Parrot）延伸閱讀： 外媒測 7 分鐘被抓，中國 16 省市已佈建天網 中國監控新科技「步態辨識」，監視器下戴面具也知道你身分
過去 10 年，半導體矽晶圓因供過於求，使得價格不斷走跌。但是自 2017 年初起，情勢出現大反轉，供不應求推升矽晶圓的報價逐季飆漲。展望未來，隨著包括三星等半導體大廠產能持續擴充，以及中國相關廠商在 2019 年上半年陸續量產產品的情況下，矽晶圓供應仍呈現不足，使得報價將維持續漲走勢。這不但壓縮到晶圓代工廠的利潤，更使得二線晶圓代工廠醞釀新一波漲價潮。根據分析機構的分析報告指出，自 2017 年初起就出現矽晶圓供不應求的情況，造成整體矽晶圓報價調漲約達 20% 的情況。而造成矽晶圓漲價的主要原因，一是車聯網、物聯網、儲存、AI 和比特幣等應用的爆發，推升半導體需求大增。另一個是全球前五大矽晶圓廠商並未有擴充產能的計畫，使得矽晶圓市況持續供不應求，帶動報價大幅走高。而受到矽晶圓報價逐季上漲的衝擊，晶圓代工廠的毛利率也將受到影響。其中，龍頭台積電先前曾指出，因已簽定年度合約，2017 年受矽晶圓漲價影響較小，約影響毛利率 0.2 個百分點。但是在 2018 年矽晶圓價格上漲的情況下，影響可能擴大至 0.5 到 1 個百分點。市場預期，一線大廠在 2019 年重新進行矽晶圓的合約議價後，毛利率減損恐會擴大。而相較於一線晶圓代工大廠，在二線廠中 GlobalFoundries、世界先進、聯電、中國中芯與長江存儲等多家廠商，預計受衝擊程度恐將加大。事實上，在過去的一波漲價潮中，二線晶圓代工廠的受惠程度是高於台積電等一線晶圓代工廠的。原因是一方面晶圓代工需求旺盛，部分訂單不得不選擇從一線晶圓代工廠向二線晶圓代工廠轉移。另一方面，前段時間晶圓代工價格上漲幅度遠高於矽晶圓等材料的成本上漲幅度，這使得二線晶圓代工廠還能夠繼續維持。只是，在當前矽晶圓價格仍持續看漲的情況下，二線晶圓代工廠的毛利率也已經開始面臨壓力，因此不得不開始醞釀新一波的漲價潮。而且，在這波二線晶圓代工廠漲價後，下游的晶片業者也只能有默默接受的份。下游晶片業者只能默默吞下漲價結果的原因，是過去晶圓代工成本的上漲，原本可順勢轉移給下游晶片廠商，進一步推動晶片漲價，來換取較高的利潤。然而，在這波漲價潮中，下游晶片廠商可能無法藉晶片漲價來消化或吸收來自上游代工業者漲價所帶來成本。因為中國的晶片廠商與台灣的晶片廠商正在瘋狂搶奪市場。若台灣晶片廠商採取順勢漲價的策略，將成本上漲的壓力轉嫁給客戶，很可能失去絕大多數中國客戶。這對於包括希望毛利潤能回歸到 40% 水準以上的聯發科等晶片廠商來說，同樣有著壓力。因此市場預估，面對這次上游矽晶圓的漲價潮，台灣晶片業者很可能採取不漲價的策略。只是，二線晶圓代工廠醞釀漲價的情況，短期內似乎無濟於晶圓短缺，價格高昂的情況解決。全球第二大矽晶圓廠商日本 SUMCO 之前表示，在 12 英吋矽晶圓的部分，預估 2018 年價格將如預期價格將再上揚約 20%，使得 2018 年第 4 季的矽晶圓價格將較 2016 年第 4 季高出 40%。且預估 2019 年價格將持續回升。這樣的趨勢下，也使得顧客開始關心確保能否取得所需的矽晶圓數量，且已開始就以後的合約進行協商。另外，在 8 吋晶圓的部分，因為供應量增加有限，今後可能長期呈現供需緊繃狀態，這使得當前顧客對於採購 8 吋矽晶圓的危機感已經高過於 12 吋產品。至於 6 吋晶圓的部分，當前供應不足情況也浮現。價格雖然已經回升，但是中長期的情況依舊不明朗。（首圖來源：shutterstock）
近年來專注在人工智慧（AI）技術發展，使得業績突飛猛進、股價蒸蒸日上，成為美國最賺錢科技公司之一的輝達（NVIDIA），在創辦人兼執行長黃仁宣來台舉辦 GTC 技術大會的同時，美國總部也宣布了新辦公總部的建立計畫。預計將在 2021 年落成的新總部，將與當前 NVIDIA 的總部奮進號（Endeavor）一樣，以太空船旅行者號（Voyager）來取名，預計整體面積將是目前 Endeavor 的 1.5 倍大。事實上，NVIDIA 在 2017 年底才搬遷到當前新落成的總部 Endeavor。只是預料到之後的人員成長與業務需求，這才會決定沒多久後就將就要再建一座比當前 Endeavor 總部大樓面積大 1.5 倍的總部，並且取名為 Voyager。當前 NVIDIA 的總部 Endeavor 是在 2013 年，公司為了慶祝創立 20 周年，由黃仁勳宣布斥資 3 億美元所新建總部大樓。當時選擇了全球知名建築設計公司來打造興建，外形設計非常科幻。不過，由於當時的 NVIDIA 的業績有所起伏，總部興建曾經暫停過一段時間，之後投資也做了調整後，在 2015 年重新動工興建，總部由 2 座面積 25,000 平方英尺的大樓組成，到了 2017 年底正式完工啟用。而細數從宣布 Endeavor 總部大樓興建到現在，也已經過了 5 年，NVIDIA 的員工人數也一直在持續成長中。截至目前為止，NVIDIA 已經有 1.15 萬名員工，其中，在矽谷總部就有超過 5,000 人的團隊。因此，為了容納更多的員工工作，NVIDIA 不得不再宣布新的總部大樓見識計畫。預計設計仍交由同樣的建築設計團隊來操刀，其總面積將達到 75,000 平方英尺，是現在總部面積的 1.5 倍。預計...
HomePod 第一季銷量失意並沒有影響蘋果在智慧音箱市場的腳步。距離 WWDC 2018 不到一週，風險投資公司 Loup Ventures 的知名蘋果分析師 Gene Munster 預測，屆時蘋果可能會發表一款支援 Siri 的 Beats 品牌智慧音箱，售價是 250 美元。這與之前蘋果將發表一款 Beats 版平價 HomePod 的傳聞相符。據市場研究機構 eMarketer 最新報告，2017~2019 年智慧音箱用戶的年複合增長率為 47.9%，增長速度比智慧手機以來任何科技產品都快，且今年用戶數量將會超過可穿戴裝置用戶。一方面是當下市場增長最快的科技產品，一方面有潛力成為行動網路的下一個重要進入點，甚至還是人工智慧的重要載體，有三重身分的智慧音箱蘋果無論如何也不想放棄。Strategy Analytics 公布的 2018 Q1 全球智慧音箱出貨量資料，除了合計超過 70% 市占率的亞馬遜和 Google ，蘋果 HomePod 60 萬台出貨量甚至落後阿里巴巴，與出貨量前五的 4 個品牌（亞馬遜、Google、阿里巴巴、小米）相比，蘋果 HomePod 349 美元售價僅次 Google 旗下 399 美元的 Google Home Max。但與 Google 相比，蘋果又缺少像 129 美元的 Google Home 這種入門級產品，蘋果在這市場的空白很可能由掛 Beats 品牌的 Siri 智慧音箱填補。儘管蘋果不太可能將入門產品的價格降到 Google Home mini 和亞馬遜 Echo Dot 那樣誇張的 49 美元，但一款價格顯著低於 HomePod 的平價產品還是很有必要。與此同時，2 月才正式上市的新產品，HomePod 也在一步步顯露潛力。這幾天推送的 iOS 11.4 正式版，HomePod 終於有立體聲功能，透過第二代 AirPlay 可讓用戶將兩台以上 HomePod 串聯。在這之前，有 6 個麥克風陣列、4 英吋低音砲和 7 個底部揚聲器的 HomePod 無法發揮音質方面的優勢。29 日晚間，蘋果宣布 HomePod 將於 6 月 18 日在加拿大、法國和德國正式開售，這也是 HomePod 第二批上市的國家。進入更多市場、改善產品功能，HomePod 將代表蘋果繼續征戰高階智慧音箱市場。而 HomePod 之下的廣闊平價智慧音箱市場，蘋果是否會推出 Beats 品牌智慧音箱跟進，要等到下週 WWDC 2018 才能揭曉。（本文由 36Kr 授權轉載；首圖來源：蘋果）延伸閱讀： iOS 11.4 更新：訊息雲端同步、HomePod 立體聲配對、AirPlay 2 音訊播放 傳蘋果將推平價 HomePod，採用聯發科晶片？ 蘋果 HomePod 首季出貨僅 60 萬台，慘輸亞馬遜與 Google
PayPal 除了營運其付款平台，也提供很多不同的週邊服務，其中包括行銷解決方案。最近 PayPal 收購了人工智慧零售預測公司 Jetlore，為這個服務加入更強大的功能。被 PayPal 收購的 Jetlore 是一間新創公司，由史丹佛大學的學生在 2011 年創立，使用機器學習分析顧客的資料和產品數據，包括尺寸、顏色、剪裁和風格喜好，以及品牌和物料等，進而帶來個人化的零售服務，讓顧客更快找到自己想要的產品。目前其客戶已經包括 Uniqlo 和 Nordstrom Rack。他們的分析結果可以整合於電郵通訊、網頁和手機 App 中，使用不同的互動方式吸引顧客。據稱這樣的預測可以在每個電郵或網頁瀏覽中提升約 60% 至 70% 的平均盈利。另外他們也有提供預測排名服務，基於其喜好，讓顧客可以看到可能會喜歡的產品排名。在收購 Jetlore 之後，這些都會納入 PayPal 行銷解決方案產品之中，這些解決方案也包括行銷分析和測試，針對使用 ooCommcer、BigCommerce、Shopify 等工具配合 PayPal 平台付款服務的企業。 PayPal acquires AI predictive retail startup Jetlore （本文由 Unwire Pro 授權轉載；首圖來源：Paypal）
硬體界和電信業大廠中的三位董事長，齊聚台北科技大樓的會議室，究竟是何事呢？今日 (6/1) 廣達董事長林百里、華碩董事長施崇棠以及台灣大哥大董事長蔡明忠，由科技部長邀請過來，一向媒體宣布國家網路中心的 AI 雲端平台建置誓師儀式，將在今年 12 月完成台灣第一個自用自製 AI 雲端平台。科技部推動 AI 小國大戰略的五大策略中，建置 AI 雲端平台是重要的一塊，並且是擅長硬體製造的台灣廠商能立即著手進行的事情。這次國網中心的 AI 雲端平台，採公開招標方式找來願意建置的廠商，最後由廣達、華碩與台灣大哥大團隊拿到標案。AI 雲端平台具體的分工方面，案子委託方國網中心負責設計監造，台灣大哥大負責建置符合國際標準的高規格機房和電信級資安維運，廣達負責 AI 運算和資料儲存平台，華碩則負責雲端服務平台、雲端伺服器及 AI 應用整合。 ▲ 國網中心 AI 雲端平台的分工規畫。(Source：科技部)國網中心的 AI 雲端平台的運算效能規劃有 2,000 片 GPU，共 7 PELOPS 運算能力，50 PB 儲存容量的整合主機，能服務需要 AI 運算資源的學術單位或是企業。預估 AI 雲端平台啟用之後，能夠在世界 500 大超級電腦排行中，進入前 30 名。 ▲ AI 雲端平台的規畫效能。(Source：科技部)時程方面，國網中心規劃今年 8 月完成 AI 機房的基礎配置，9 月完成計算主機硬體建置，10 月完成軟體佈建， 12 月完成系統測試。廣達董事長林百里致辭時表示，他當初找來華碩、台哥大董事長一同合作來做這次...
雖然你可能沒有感覺，但 AI 技術的應用正在不斷的滲透到我們的日常生活中，最近日本電信龍頭 NTT 和就正與科技公司 Earth Eyes 合作，希望透過 AI 來打擊一個幾乎與人類社會本身一樣古老的犯罪行為：偷竊。根據 NTT 的調查，日本零售企業每年因為偷竊事件損失的金額約達到 4,000 億日圓（約台幣 1,100 億元）以上，幾乎沒有任何店家可以免於第三隻手的危害，除了貼出聲明警告事情嚴重性，過去一直都沒有足夠強大的技術來有效對付這項犯罪行為。但這種情況或許即將出現轉變。NTT 和 Earth Eyes 合作，近日正式推出一套全新的監視系統「AI Guardman」，將透過搭載有 AI 技術的監視器來揪出扒手的異樣行為。AI Guardman 的工作方式非常簡單，雖然一般人可能不會注意到，但扒手在各種商店中經常都有著慣用的手法，像是在超市中尋找監視器盲點，或在書店中持續查看周遭環境，而 AI Guardman 便是透過關注商店內的這些典型行為，來揪出這些第三隻手的意圖。當 AI Guardman 發現有可疑情況時，便會向店員的智慧型手機發送警報，並傳送嫌疑者的照片及所在位置，接著店員便可以前往進行禮貌性關切：「你好，需要任何協助嗎？」這樣友好的問候除了可以有效防止潛在的盜竊意圖，也可以在 AI 誤判的情況下為客戶提供有效的服務──畢竟除了偷竊行為以外，這些左顧右盼的行為也可能是客戶正在苦惱於尋找需求的特定商品。無論結果為何，店員都可以透過智慧型手機記錄下結果，最終數據將會傳送給店家和 AI Guardman 共享，透過持續學習提升系統未來的安全性，即使偷竊者未來開始改變戰術，AI 也能夠持續進化並追上它們。在連鎖電器商 Bic Camera、販售藥妝的 Kirindo、體育用品 Xebio 等大型零售商店進行的初步測試中，AI Guardman 得到了相當熱烈的反應。其中一家大型賣場還透露，在使用了 AI Guardman 的半年期間，因為偷竊損失的金額約從 890 萬日圓（約台幣 245...
最近，《自然》表示將在 2019 年推出 AI 專門期刊。然而這本期刊還沒上市，就有超過 3,000 名相關學者出面抵制。《自然》預定明年發新刊隨著研究領域越來越廣泛，現在有越來越多針對各個專門領域的學術期刊上市。前陣子，自然出版集團（Nature Publishing Group）表示，計劃從明年 1 月起發行人工智慧（artificial intelligence，AI）的學術期刊《自然人工智慧》（Nature Machine Intelligence）。自然出版集團表示，這本新期刊將由前《自然》物理領域編輯擔任主編，內容會蒐集人工智慧領域最棒的研究成果，還會加入關於 AI、機器學習和機器人技術的未來發展方向。AI 期刊未出版先轟動然而，雖然這本期刊還沒有正式出版，自然出版集團也還沒對外公告《自然人工智慧》售價為何，但已有超過 3,000 名資訊工程、AI 相關研究領域的學者連署抵制這本期刊，原因就在於它要花錢買。這份連署書寫道，他們認為在機器學習（Machine learning）領域，最先進的研究一直都是免費、對外開放給所有人。▲ 2017 年 3 月，加拿大總理杜魯道（Justin Trudeau）前往魁北克（Quebec）參訪機器人公司 Kinova Robotics，並和展示的機械手臂擊掌。（Source：達志影像）「學術期刊應該要滿足知識界的需求」連署書引述了 2001 年《機器學習期刊》（Machine Learning Journal）的編輯委員會集體請辭的話：「……學術期刊應該要滿足知識界的需求，特別是要讓所有人──不分國界──都能立即取得這些協助當代科技的學術文章。」當年因為《機器學習期刊》編輯群請辭，而促成現在免費、任何人都能點閱的平台《機器學習研究雜誌》（Journal of Machine Learning Research，JMLR）。有了《機器學習研究雜誌》當 AI 領域開放式學術交流平台的先驅，其他機器學習期刊也都是免費、開放形式。連署，絕不幫忙新期刊連署書接著寫：「有鑑於此，最近自然出版集團宣布將出版封閉式的學術期刊《自然人工智慧》，以下列出的研究人員在此聲明，他們不會在這本新期刊發表文章，或參與審閱、編輯該期刊。」「我們認為，機器學習研究領域的未來，封閉式或提供稿費的出版品沒有用。我們也認為，如果將這本新期刊當作機器學習社群集大成之地，這是一種退步。反之，我們歡迎各種關於人工智慧或機器學習零成本、開放式的學術期刊或研討會。」▲ 德特里奇認為，傳統出版業跟不上 AI 研究領域的變動速度，新期刊又要付費，這會讓資源匱乏的研究員更難接觸 AI 研究成果。（Source：Marco Goran Romano）花錢是一道門檻美國奧勒岡大學（University of Oregon）電腦科學家德特里奇（Thomas Dietterich）表示，他 4 月就已參與這項連署。他表示自己抵制《自然人工智慧》的原因是，他認為花錢會提高研究資源匱乏的科學家接觸這個研究領域的門檻。AI 研究領域變動快 出版業跟不上德特里奇認為，AI 的研究領域相對傳統出版業來說變動太快。他進一步解釋，AI 領域雖然能帶來巨大利益，但也有潛在巨大損害，所以 AI 比起傳統出版業更適合全面對外開放，才能即時修正。他也說到當年第一期《機器學習期刊》因訂閱費太高，出版商對作者又沒有提供像校稿、文字編輯等服務，因此才有不少編輯選擇離開。AI...
NVIDIA（輝達）業績、股價一再創歷史新高，但創辦人黃仁勳依舊有兩大煩惱，一是上季業績成長的比特幣泡沫正快速退潮，二是今年美國出現自駕車撞死人事件，讓自駕車發展急踩煞車，部分外資因此點名輝達股價過高。繪圖晶片大廠 NVIDIA（輝達）創辦人黃仁勳今年在 GPU 技術大會（GTC），演講更賣力了！走動式演說不稀奇，搭上抑揚頓挫的語氣、上下揮舞的手勢，穿著戰鬥力十足的皮衣在台上不斷奔走、指著超大螢幕的簡報，暢談 AI 大未來。他甚至以無尾熊抱姿、趴在首度在台北亮相的 NVIDIA DGX-2 系統上，說這是「世界上最強、有史以來最大 GPU」，並以熱情無限的口吻解釋：這台的效能堪比 300 台雙 CPU 伺服器，卻只賣 39.9 萬美元（約台幣 1,200 萬元），「好便宜啊！」有「AI 教父」之稱的台南囝仔黃仁勳化身超級銷售員，用台語說產品「就水ㄟ（超漂亮）、「就俗ㄟ」（超便宜），」又對著台下與會業者 Google、亞馬遜 AWS、鴻海旗下鴻騰科技、電信龍頭中華電信、研華、英業達、廣達等代表，以及慕名而來的國內外軟硬體開發者，高喊「買越多、省越多！」但輝達股價、業績日前才雙創新高，黃仁勳為何還要如此用力「叫賣」？在記者會被問到「競爭關係」（例如 Google、英特爾）時，他甚至開玩笑地指著鞋後跟的尖刺裝飾，向後踢了踢。▲ 首度在台北亮相的 NVIDIA DGX-2 系統，輝達創辦人黃仁勳宣稱是世界上最強、有史以來最大 GPU。挑戰一：合作夥伴 Uber 自駕車撞死人，路試喊卡去年 AI（人工智慧）話題崛起，讓輝達股價水漲船高，超越美國博通、高通、IBM 等科技大廠，今年 5 月中旬又攀抵 260 美元之上、市值突破 1,500 億美元，再創歷史新高。黃仁勳近期更被美國財經雜誌《霸榮》（BARRON’S）點名為全球 30 名最佳執行長之一，躋身「有遠見的創辦人」之列，與波克夏執行長巴菲特、亞馬遜執行長貝佐斯、Facebook 創辦人馬克祖克柏等人齊名。但台北這場大會，也因公司股價又創新高，不少華爾街分析師提出「股價過高」疑慮，憂心輝達後續業績動能，再加上日前輝達合作夥伴 Uber 自駕車在美國撞死行人的事件陰影未散，讓黃仁勳面臨新的挑戰。時間拉回 3 月 18 日，美國 Uber 自駕車在亞利桑那州撞上一名正在過馬路的婦人，是首起自駕車撞死人案例，消息曝光後讓 Uber 合作夥伴輝達首當其衝、股價接連重挫，從 3 月 16 日收盤價 250.48...