科學人／AI應走向哆啦A夢 耐能智慧創辦人劉峻誠：要解決問題，先看清本質

攝影／尤理

當全球科技巨頭都在爲了人工智慧（AI）的算力搶奪珍貴的電力資源，甚至提議建造核電廠以維持AI的運作，來自臺灣的新創公司「耐能智慧」（Kneron）研發出可讓AI走向低功耗、高效率的獨特核心技術，並以此拿下德國與沙烏地阿拉伯的「主權AI」標案。本期我們專訪耐能智慧的創辦人兼董事長劉峻誠，技術出身的他親自爲我們揭開神經處理器（neural processing unit, NPU）的秘密，以及爲什麼他堅持AI的未來是走向「哆啦A夢」而非「魔鬼終結者」、堅持用技術爲AI開創更永續、更良善的道路。

林大涵（以下稱林）：耐能是如何以臺灣公司的身分，取得其他國家主權AI（sovereign AI）的標案?

劉峻誠（以下稱劉）：其實我也覺得滿奇特的，我一直以爲在自己家鄉是最容易的，但事實卻是顛倒，我們先取得主權AI授權的國家是德國跟沙烏地阿拉伯。這兩個國家有一些特色，例如沙烏地阿拉伯的水很貴，是水比石油還要貴的國家。

大家應該知道：AI運算，如果使用純的圖形處理器（GPU）架構，耗電量非常大，碳排放量也非常大；用GPU跑GPT伺服器等級的主權AI，一年的碳排放量幾乎等於新加坡一國的碳排放量，這樣等級的耗電量幾乎要一座核電廠來供應。耐能提供的方案是一個NPU+CPU架構，相較於純GPU架構，這種架構最大特色是功耗很低。沙烏地阿拉伯建得起核電廠，但核電廠需要大量冷卻水，這種天然的限制就是個困難，這應該是我們能拿下沙烏地阿拉伯訂單的主因。至於德國，我覺得最大原因也是他們的核電廠已經除役很久了。

林：能不能也幫我們介紹NPU 的架構?

劉：NPU 就是在模擬人腦，我把它稱爲「可重構」（ reconfigurable）的架構。人腦非常大，有數百億個神經元，其中有視覺區、嗅覺區、聽覺區等不同的區塊。NPU 的做法是收集大腦神經元訊號，有些媒體會說耐能做的是樂高積木式的AI 晶片，意思就是我們建構大腦中的許多區塊，每個區塊都有最基本的功能，所以並不需要建造整個大腦。例如我要做視覺的AI 的時候，我就把中間這一塊組成視覺皮質的形狀，大小可能只有整個腦的十分之一。它的單位小，當然功耗就低。下次如果要做聽覺，我可以全部拆掉，因此稱之爲可重組、可重構。

能這麼做，是因爲我們清楚神經運算的本質，包含技術的本質以及解決問題的本質。GPU 做圖像識別可以做得很好，因爲這項技術的本質就是一格一格去比對；NPU 的底層邏輯就是模擬大腦的神經元連結，基本組成就像神經元，只在指令上多加一些「黏土」，再把它捏成其他「形狀」，很快就能微調出客戶想要的產品。

林：你的博士論文主要就是研究NPU，當時是什麼原因，讓你決定走上NPU這條路？

劉：有很多因素，其中一個帶有一點個人情懷。我一直覺得真正的AI應該是離線式的，概念上類似個人設備裡有一個自己的AI，就像我有我的大腦、你也有你的大腦，我們的大腦並沒有連到一個更大的腦，然後全知全能，對吧？這就是NPU的方向。目前人類幻想的AI有兩種走向，一種是雲上的AI，就像電影魔鬼終結者、駭客任務。從道德或人類文明來看，這個方向好像滿危險的。

另外一種走向是什麼？就是哆啦A夢、星際大戰裡的R2-D2或C-3PO，讓好的機器人跟好的人類相處在一起，這個方向比較安全。當然機器人也有壞的，但是人類本來就有好人與壞人，文明之所以能持續，大概就是好人總是能活到最後。如果有一個全知全能的AI，它可能會超出人類的控制能力，所以我覺得，AI的方向應該是要走向「端」（終端、邊緣）的AI。當我們把AI帶到端，它畢竟是一個封閉系統，不會受到刻意操弄的雲上的資訊污染，它的良善才是可控的。

林：除了端跟雲的AI革命，還有其他AI革命嗎?

劉：晶片的革命。這就是爲什麼我們要創造NPU這個名詞。PU、CPU、GPU和NPU是一種技術的迭代：CPU在人類歷史上已經有60幾年的歷史，最有名的公司就是英特爾（Intel）；GPU在人類歷史上也30幾年，但GPU晶片最早是爲遊戲而生，並不是專爲AI而生，因爲是舊的技術、舊的架構，所以跑ChatGPT需要核電，才能支持這麼龐大的耗電量；NPU能從最根本解決問題，就是把原本在雲上的AI或者用舊架構設計的AI，用一個低成本、輕量級的晶片達成這項邏輯計算。這就是NPU要走的方向。其實就是看事物的本質，NPU能從根本解決這個問題，我們就覺得它一定會起來，因爲凡事離不開本質！

林：你在韓國的三星和臺灣的晨星半導體的工作經驗，對於創業有沒有幫助?

劉：三星是一家非常有制度的公司，有很多機會，那段時間我上了很多商業的課程，讓我對經營管理甚至組織架構都有很好的訓練。我在晨星的團隊是做手機的觸控晶片，則讓我第一次感受到海外跟臺灣文化的不同。臺灣很習慣做「快老二」，跟着別人做，然後把成本降低，再用很便宜的勞力成本去生產。那時我把某顆晶片大幅改造，最後也做出了一顆晶片，而且應該是晨星有史以來銷量最高的晶片，但是對我來講是很大的文化衝擊。

林：如果現在耐能的晶片突然出現在某些產品裡，你覺得會澈底改變大家對這件事情的認知嗎?

劉：其實耐能的晶片已經在某些產品裡了。在美國、日韓的報導中，我們耐能已經是權威，韓國的LG、現代汽車、Naver，以及韓國最大的國防工業公司韓華，其AI攝影機50%以上用的是耐能的晶片。

我覺得這問題還是回到臺灣的民族自信心。我們的血液裡好像就覺得，臺灣人沒辦法做最前沿的研發，即使我在海外已得到許多證明，連美國最好的大學都使用我寫的教課書《深度學習—硬體設計》（Deep Learning-Hardware Design）。這不是事實證明的問題，我們可以打進德國、沙烏地阿拉伯，但在臺灣卻這麼難，這是我們自己的文化問題。

林：你現在這麼忙，你的時間怎麼分配？你還有在做研發嗎？

劉：我每天晚上還是會看一下最新的學術論文，我寫的課本最近也要推出新版，我把每件事情都透徹到能理論化甚至公式化，更要求裡面的內容深度足夠。我認爲凡事離不開本質，本立纔會道生，公司的本質要好，跟技術一定有關。在高科技產業，強的公司都有很硬的技術，所以纔有很好的產品。高通（ Qualcomm ）的分碼多重存取（CDMA）技術夠強，所以它在無線通訊纔是霸主；Google 的搜尋引擎夠好，它才能獨佔搜尋的市場。

林：很多人在談AI 的時候，會談到虛擬智能或是虛擬的自己。耐能已經把邊緣AI 做得這麼極致了，你們有做一個虛擬的老闆嗎？

劉：有時候我工作很忙，或是要出差幾天，我會把自己以前的對話，甚至包含了我的聲音，寫成一個虛擬的我。因爲做了這件事，更讓我反思我們前面討論的問題：AI 技術繼續發展下去，可能就是人與所謂的道德層面或者是文明層面，到底會怎麼發展的問題。我舉一個AI 與陪伴有關的例子，如果有個人想要跟你取得聯繫，而他聯絡到的是AI的你，但他仍然能從這個AI 裡感覺到自己正在把愛傾注在你身上，這種AI 陪伴應該會是很好的服務。但如果AI 在雲上學到太多負面資訊，就可能提供負面想法，甚至失控；設計必須是良善的、沒有被雲上的資訊污染，提供的陪伴與照顧纔可能是好的。

林：你怎麼看待自己幾經波折的工作以及創業經驗？

劉：我覺得是我的人生經歷造就了我，我待過很小的公司，也待過大公司分拆的新創公司，我也在高通或是三星這種跨國企業做過最前沿的研發。不同規模的團隊，管理制度都不一樣，這些經驗也讓我學習怎麼經營現在的團隊。我人生的每一個階段，其實都給了我足夠的養份，最後造就了我今天的樣子。

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