科學人／科學人才應具3特質 技嘉董座葉培城談未來變革

影像來源：大江生醫 陳鬱婷、龔真

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。

技嘉科技由過去廣爲人知的主機板、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，葉培城認爲科學人才應具備熱情、理想和創新三種基本特質。「能否爲了共好而妥協」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，將爲社會帶來極大的變革，葉培城認爲我們應該樂觀看待這些發展。

林詠翔（以下稱Vincent）：你認爲個人的成長和產品的開發有什麼相似之處？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，注意每個當下的啓示，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，纔是成長的開始。

窮時獨善其身，達則兼善天下，個人成長之後，可以試着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，因爲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，臺積電、輝達（NVIDIA）、臺大醫院、臺灣高鐵、電動車……也都需要伺服器，我們很早就在耕耘伺服器領域，只是這幾年纔等到市場需求大爆發。

Vincent：技嘉科技跨足的產品領域極爲廣泛，你認爲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，我認爲熱情、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，可以成爲不錯的工程師；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，有能力迴歸到人的實用面，向大衆推廣產品的價值，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，不論是合作伙伴、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，而妥協的前提是因爲信任，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臺尋找太陽系外外星生命計劃，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。這些合作計劃結合伺服器與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的未來會因爲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。把運算過程儘可能靠近資料來源，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：國內我們跟臺灣大學資工系教授施吉升的研究團隊合作，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。我們也提供四臺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，但是臨牀上沒有經驗，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。

隨着時代進步，過去認爲難以實現的事，現在都因爲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。）