IBM

繼2019年宣布推出高達64核心，代號為ROME的第二代EPYC伺服器處理器後，為因應資料中心日益成長的趨勢，AMD日前宣布近期策略，針對資料庫、商用高效能運算(HPC)，以及超融合基礎架構等三大領域，擴充其第二代EPYC伺服器7Fx2系列三款處理器。該系列新處理器除了高達64核心外，亦降低一半以上的總體擁有成本，同時亦維繫該公司生態系統，進一步拓展資料中心布局。 AMD伺服器業務部資深經理David Chang表示，現代企業需要一個現代的資料中心，進一步檢視該公司本次發布的新產品系列，他認為高儲存能力、高性價比、高跑分為其中的三大重要特性。 AMD推出三款新EPYC伺服器處理器 隨著5G時代的興起，促成電信業者及企業對於資料中心的需求，進一步推升伺服器的市場動能。環視企業中伺服器處理器平台的數量，從2017年的22個、2018年的50個，於2019年成長至110個，預估2020年將增至140個以上。針對未來資料中心的前景，AMD認為必須掌握效率、確保資料中心投資報酬率，以及追求更良好的設計。如此需提升資料庫效能及決策效率、降低人機互動(HCI)總成本，促進高效能運算(High Performance Computing, HPC)。 AMD表示本次發布的三款EPYC 7Fx2系列處理器皆搭載Zen 2核心，分別為8核心、TDP 180W、128MB L3快取的7F32，16核心、TDP 240W、256MB L3快取的7F52，以及24核心、TDP 240W、192MB L3快取的7F72，運作時脈分別介於3.7GHz~3.9GHz、3.5GHz~3.9GHz，以及3.2GHz~3.7GHz之間。 進一步深入企業市場比較市場同等競品，新品針對工作負載提供新效能並增進功能，包括比競爭對手產品高出達17% SQL Server效能的資料庫，而超融合基礎架構方面則在VMmark 3.1的跑分勝出對手達47%。至於商用HPC方面，每核心執行計算流體力學的應用效能更勝出對手高達94%。 放眼企業x86伺服器處理器技術於近年不斷蓬勃發展，本次推出的7Fx2系列EPYC處理器，將可使企業以更少的建置成本加速部署雲端。而近期該公司亦積極維繫其生態系，並與OEM及ODM夥伴多方進行商業布局，像是與IBM合作，提供具有高時脈頻率及高核心數的雙插槽裸機伺服器，同時近期也與美國勞倫斯利佛摩國家實驗室合作開發El Capitan超級電腦。除此之外，AMD生態系夥伴亦包含技嘉、微軟Azure、聯想、華碩、DELL、HPE等。

量子電腦是未來人工智慧(AI)的運算平台，而各國的量子專利數量可以反映該國在此領域的研發能力。根據光電協進會(PIDA)分析2019年的專利數，美國以110件保有領先地位，占世界量子專利數的52%，位居第二的中國僅有50件。另外，從申請歷史與總數來看，加拿大廠商D-Wave的實力也不容小覷。 圖　加拿大廠商D-Wave。圖片來源：D-Wave 量子電腦可處理急劇增長的數據，同時被視為終極運算工具與未來AI的運算平台，依據日本經濟新聞調查，美國仍是此領域的領頭羊。pida指出，2019年的量子專利中，美國即占全世界申請數的52%，達110件。相較之下，排名第二的中國只有美國申請量的一半(50件)，顯示美國的電子專利幾乎等於世界他國申請量的總和。 就公司的專利申請歷史與總數來看，加拿大的D-Wave是世界上第一家成功將量子電腦商業化的廠商，過去D-Wave的量子電腦專注於優化，例如選擇最短的商業路線以及創建飛機和火車的時間表，但近期發展落後於Google及IBM。 Google在量子電腦的技術發展，從2013年向D-Wave購買量子計算機後開始全力發展。2014年加州大學聖塔芭芭拉分校的John Martinis教授等人加入Google團隊，並著手開發商用的量子電腦，自此Google的研究逐漸超前。 目前Google量子計算雖已達到53個量子位元，但實際使用時還需要增加100或1000倍，技術仍有大幅進步空間，其他廠商如IBM已經透過雲端提供通用量子計算服務。日本方面，NEC則宣布對D-Wave投資1000萬美元，兩家公司將聯合開發軟體，力圖與Google競爭。

是德科技(Keysight)日前宣布其Ixia部門經強化的IIxFlow NetFlow metadata，已與IBM安全防護情報技術進行整合，以協助客戶即時因應瞬息萬變的安全威脅。 是德科技網路應用與安全事業群聯盟副總裁Scott Westlake表示，隨著網路攻擊的風險不斷提高，安全事件回應小組必須擁有綜觀混合網路全貌的可視度，以便搶先抵禦各種駭客威脅。Ixia經強化的IxFlow metadata可全面提高QRadar可視度，讓安全小組能準確偵測威脅、排定威脅處理優先順序，並加速執行安全措施，以減輕威脅事件帶來的衝擊。 IxiaVision網路封包代理程式(NPB)具有AppStack功能，可針對網路訊務產生增強的IxFlow NetFlow metadata，並藉此提供與應用、裝置、已知威脅及定位相關的詳細資料，以利IBM QRadar安全情報平台進行分析。該平台可即時分析企業內部所有IT基礎設施的資料，進而找出潛在的安全威脅。 適用於IBM QRadar的IxFlow App利用QRadar的開放應用軟體編程介面(API)，協助Ixia與IBM客戶串流IxFlow metadata，以便找出受惡意軟體、殭屍網路與網路攻擊影響的主機，並傳送至QRadar進行分析。此外，Ixia NPB提供QRadar封包級資料，方便客戶進一步掌握異常與警示詳情。 IBM Security App Exchange應用軟體平台讓業界開發人員能夠共享採用IBM安全技術開發的應用軟體。使用者可透過此平台免費取得適用於QRadar的IxiaIx Flow App。隨著網路威脅迅速演進，安全社群開始增進合作開發，以協助企業加速反制網路犯罪，並加快各項創新安全技術的發展。

貿澤電子(Mouser)日前發表讓創意化為現實系列的第二本電子書特定用途的原型建立，該系列為貿澤獲獎肯定的Empowering Innovation Together計畫的最新活動之一。在這本最新的電子書中，貿澤和電子產業的專家們逐步討論整個設計流程，內容包含工具、軟體流程、電路設計以及最終整合為實體原型建立。 貿澤電子行銷部門資深副總裁Kevin Hess表示，到了原型建立階段，創新者才能真正瞭解其創意的可行性以及最終成品可能有哪些不足。這本讓創意化為現實的最新電子書與系列中的最新影片做了很好的呼應，在影片中格蘭今原與Arduino技術長Massimo Banzi暢談原型建立對於從創新到生產流程的重要性。 最新的特定用途的原型建立電子書收錄來自技術專家深入的文章，像是人稱Wizard of Make的Microchip Technology資深主管工程師Bob Martin，一探成功原型建立所需空間、硬體和軟體。最新電子書的特約撰稿亦包含IBM英國與愛爾蘭分公司技術長Andy Stanford-Clark博士對概念驗證階段的探討，以及Magic Leap軟體工程師Akash Gujarati關於開發嵌入式軟體的最佳實務。 Empowering Innovation Together計畫始於2015年，為最知名且獲肯定的電子元件行銷計畫之一，重點介紹許多創新的技術發展，包括未來的物聯網與智慧城市，和機器人技術。

對量子運算領域的研究者來說，2019年無疑是非常令人振奮的一年。早在1926年，奧地利物理學家薛丁格(Schrodinger)發表論文，提出薛丁格方程式，奠定量子力學的基礎後，量子運算的概念就開始逐漸醞釀。在此後數十年，多位大師級學者先後從理論上證明，量子運算是可行的，而且有些證明十分優雅，其數學推導過程甚至不到半張A4紙就能寫完。這使得學術界對於量子運算的理論研究跟硬體原型建構，一直有很高的興趣。 量子狀態難維持　 系統/處理器設計考驗眾多 然而，理論歸理論，實務歸實務。量子運算在實作上非常困難，因為量子狀態本身極為脆弱，任何干擾，甚至只是試圖度量，都會使量子狀態難以維持，回復到古典(二位元)狀態。 其次，量子狀態得在接近絕對零度(攝氏-273.15度)的環境下才能維持，這使得人類開始試圖建造量子運算硬體的原型時，很自然地選擇超導體這條路徑。直到近年才開始有人探索新的設計架構，例如英特爾的自旋量子位元等基於矽晶的設計架構，或漢威聯合採用的離子阱(Ion Trap)架構(圖1)。 圖1　目前人類所發展出的六種量子運算原型系統，其中以基於超導體和半導體的系統最具發展潛力。 但這些新架構其實也無法有效解決量子運算長期以來最棘手的環境溫度問題。即便改用其他架構，可以稍微提高容許溫度，幅度也不大。舉例來說，超導量子位元必須在20毫克耳文溫度，也就是只能比絕對零度高20毫度的超低溫下才能運作。但基於矽晶的Tangle Lake，也只能把容許的溫度範圍從絕對零度往上提高一度。雖然這已能讓系統設計者在維持低溫環境方面省下許多努力，但從現實面來說，要長時間維持如此低溫的環境，還是一個很複雜的工程問題，也註定了量子運算系統必然是台龐然大物(圖2)。 圖2　Google量子電腦原型設備的局部照片。量子電腦不僅尺寸龐大，且線路非常複雜。 第三，基於超導體的設計方案很難像積體電路般微縮，這會使得量子處理器很難內建數量足以支撐商業應用的量子位元(Qubit)數量。不過，這也只是理論，實際上，Tangle Lake量子處理器的晶片尺寸還是高達三平方英吋，卻只內建了49個Qubit，低於Google在自然(Nature)期刊上發表的54Qubit超導量子處理器。這跟技術的成熟度有關，畢竟超導量子處理器的發展已經累積了數十年經驗，但矽基量子處理器的研究，是近幾年才開始。 Qubit數量對於量子運算能否實現商業應用極為關鍵。不管是54Qubit或49Qubit，都還不足以支撐真實的應用，只能用來執行實驗性質的演算法。這也是為何Google在自然期刊上發表其研究突破，聲稱實現量子霸權(Quantumn Supremacy)後，立刻引來IBM反駁的原因。 Google的研究使用了專為驗證其量子處理器所設計的演算法，因此才能在極短時間內完成超級電腦得花上萬年才能執行的運算量，但如果把Google所使用的演算法改寫成適合超級電腦執行的型態，超級電腦依然可以在幾天內跑完相同的運算任務。 撇開Google以專用的實驗性演算法來驗證其量子處理器設計不談，對任何運算設備來說，如果要進入實用階段，糾錯(Error Correction)能力是非常重要的機制，而這會需要大量的Qubit冗餘。根據英特爾、愛美科(imec)、CEA-Leti等領先企業跟研究機構的估計，如果要實現可執行商業應用，且具有糾錯能力的量子處理器，該處理器至少要整合100萬個Qubit。相較之下，目前最先進的量子處理器，離這個門檻都還有一段非常遙遠的距離。 而這也正是半導體業界為何對矽基量子處理器的前景充滿信心的原因。從物理層來看，一個量子位元的結構其實並不複雜(圖3)，在半導體製程已經可以在單一晶片上整合數億個電晶體的情況下，用半導體製程來生產整合了數百萬個Qubit的處理器晶片，具有很高的可行性。英特爾的研究團隊就估計，理論上，1平方毫米的晶片面積可放置十億個自旋量子位元，且自旋量子位元與傳統電晶體在結構上有很高的相似性，因此自旋量子位元可能有助於將量子運算系統的規模擴充至估計數百萬個量子位元。CEA-Leti的研究團隊則已經訂下目標，希望在2024年之前，製造出內建100個Qubit，基於半導體製程的量子處理器。 圖3　超導量子位元與半導體量子位元的實體結構。 量子運算成熟還需十年　大廠動作頻頻為哪樁？ 其實，按照許多技術研究單位跟科技大廠的預估跟規畫，量子運算是2020~2030年這段期間的重點研發題目。換言之，即便研發進度超前，量子運算進入實用階段，最快恐怕也得等到2020年代的下半葉。那麼，為何量子運算的議題提前在2019年引爆？ 答案在於高效能運算的效能成長空間，已經出現瓶頸。由於功耗、通訊頻寬等限制運算效能成長的因素，本質上都跟物理有關，因此高效能運算相關的晶片業者，均急於尋求突破效能天花板的辦法，而量子運算則是其中之一。 量子運算會帶來前所未見的運算能力，可模擬和分析自然現象，從而迅速找出這類問題的解答。現今的超級電腦必須花費大量時間才能為這類問題求解，因此業界預期，量子運算會在各領域促成突破性發展，包括個體化遺傳醫學、天體物理學等。 不過，這並不意味著量子電腦會是一個通用運算系統。據CEA-Leti量子運算計畫總監Maud Vinet(圖4)指出，目前高效能運算在許多方面都已經面臨極限，要進一步提高效能的難度只會越來越高。但量子運算是領域專用型運算，無法像超級電腦般，靈活地執行各種不同類型的運算任機構合力進行的研究，從量子裝置開始擴大建構，納入諸如錯誤修正、硬體和軟體型控制等機制，以及用來發展量子應用程式的方法和工具。 但即便上述工程挑戰均獲得解決，也無法保證量子運算能獲得普及應用。由於量子運算先天上就不適合當作通用運算任務的執行平台，因此量子運算的應用會受到相當多限制。即便是在適合使用量子運算的領域，由於量子運算的效能極為驚人，全世界可能只需要一到兩台量子電腦，就足以滿足運算需求。將這些因素加總起來，量子電腦很可能無法創造出夠大的經濟規模，驅動其成本下滑，而這會進一步對量子運算的商用化進程造成阻礙。 圖4　CEA-Leti量子運算計畫總監Maud Vinet指出，量子運算並非通用運算，無法完全取代超級電腦。 旺宏電子總經理盧志遠日前在SEMICON Taiwan 2019展會期間，針對量子電腦的商業化挑戰，做出了很精闢的總結。他表示，對現有的半導體產業而言，量子運算無疑是一項破壞性創新，但一個破壞性創新技術要成功，除了工程、材料、設備機台等生態系統的配套要同步到位之外，最重要的還是應用。有廣大的應用，才能讓一項技術變成一個產業。 量子運算對高科技、工業、化學製藥、金融及能源產業都有可能帶來巨大的顛覆，但現在看來，量子運算要應用在這些領域，也還有諸多技術及工程上的難題需要克服。在量子運算真正起飛之前，必然會經歷一段炒作周期(Hype Cycle)，只有撐到最後，把主要問題解決的廠商，才能享受到量子運算的豐碩果實。

因應全球製造轉型升級的趨勢，凌華科技與IBM聯手出擊，搶攻工業4.0商機，以智慧製造「5C成熟度模型」為行動藍圖，提供資訊技術(IT)、營運技術(OT)與人工智慧(AI)的匯流整合方案，力助台灣業者推動台灣製造(MIT)轉型。凌華科技與IBM一同勾勒的智慧製造應用全景，協助客戶從經營觀點進行規劃、進一步萃取生產最前線最具效益的資料，透過數據分析展現資料價值、輔助決策，為企業帶來可實現投資效益與規模化的營運架構。 凌華科技智慧工廠事業中心資深協理阮北山表示，我們希望能協助客戶更容易地體現以資料導向為中心的工業4.0的思維架構，包括現有設備資料擷取、機台維護預測、機器視覺檢測方案，都能提供客戶可擴充、易整合的方案。然而，客戶需要更為宏觀的規劃，才能讓資料蒐集轉換成具商業效益的價值。IBM擁有豐富的系統整合經驗，透過與IBM合作，可協助雙方客戶精準擷取生產線現場稍縱即逝的資料，轉化為邊緣運算的智慧動能。 台灣IBM全球企業諮詢服務事業群合夥人李立仁表示，在工業 4.0 時代中，IBM 攜手凌華科技透過OT、IT及AI的整合服務，協助客戶共創智慧製造解決方案。首先，突破從老舊設備獲取數據的障礙、打造數據經濟規模與建構具明確投資報酬率(ROI)的AI應用場景，進而透過即時動態模擬，優化生產排程與供應鏈計畫，實現可快速產生商業價值與規模化的智慧製造全場景。 當前許多智慧製造專案都面臨成效不彰或進度停滯不前的困境，主要原因在於各行其是的小型專案，例如OT、IT及物聯網在各自的領域進行驗證，缺乏整體目標或長期願景，欠缺整合價值展現，而且也難以進一步擴大部署至跨廠或跨場域應用。製造業對精度、良率、稼動率的要求愈來愈高，必須升級為智慧製造才能因應，引進AI的第一關就是正確且完整的資料基礎，但這不僅需要OT和IT的串連，更需要縱觀全局、由上而下的擘劃。 台灣IBM現正協助電子業客戶執行轉型工業4.0的長期計劃評估案，凌華科技從概念驗證階段參與合作，協助評估設備資料萃取的現況及問題。除了電子業之外，包括連續製造類別的產業如金屬、化工，也將是雙方合作的目標市場。凌華科技與台灣IBM的合作落實了M2B(Machine to Business)的整合，可以讓台灣製造業確實掌握智慧製造的全貌、建立經濟規模、達成數位分身(Digital Twins)，進而創造實質且全面的投資效益。

中興事件結束之後不到兩年，中美貿易戰白熱化，這次有更多中國科技廠商遭到禁運處置。然而中國在這兩年間並沒有發展出真正意義上完全自有的產品，舉例來說，現時所謂自有處理器架構，基本上都還是來自於Arm、MIPS或者是X86的授權。 AI方案火熱，雖然中國業者紛紛設計自己的加速晶片，但上面執行的依然是來自Google、Facebook的框架，而自產AI加速晶片依然是以老舊的脈動陣列(Systolic Array)架構為主，只是在周邊或者是記憶體的使用進行調整，沒有獨有的專利或其他特殊之處，因此在中國市場，即便針對雲端AI運算的ASIC加速方案此起彼落，但NVIDIA的GPU方案依然占據高達九成的市場。 中國前兩年的自有潮流雖不能說完全沒有發揮作用，但效果相當不明顯。 也因此，當出現了RISC-V這個彈性高、免授權費，且商用機會大的架構之後，整個市場也紛紛投入研究與開發，推動相關生態的發展。 RISC-V衝擊既有處理器IP授權生態 前面也提到，在核心的處理器架構方面，Arm、MIPS以及X86仍是中國處理器方案的主流，2017年之前總和占據接近百分之百的市場。 不過在2018年，情況開始有了改變，RISC-V正式進入中國市場，雖然在此之前就有部份中國晶片業者使用RISC-V指令集設計產品，但因為市場不熟悉該架構，應用並不廣。而隨著中國RISC-V聯盟的成立，以及SiFive攜手晶心進入中國市場，SiFive也在中國成立SiFive China獨立子公司，主導在中國的業務發展，一時之間掀起了廣大的開源架構風潮。 SiFive或晶心賣的是已經設計好的IP，採用他們設計好的架構需要支付授權費，但是SiFive以及其他RISC-V的IP供應者，都只收取一次性的授權費用，往後晶片生產就不需要根據銷售量額外支付一定比重權利金。而若廠商技術能力足夠，也可以直接拿RISC-V指令集來發展自己的架構，而RISC-V指令集還定義了擴展指令集，只要符合規定，廠商可以自行定義相關指令集的內容和形式，形成高度客製化的方案。 重要的是，採用此法設計出來的處理器產品完全不需要支付任何授權費或者是支付權利金，相較之下，如果使用同樣的授權方式，採用Arm的指令集來客製化自己的處理器，以最高階的方案為例，入門費用和授權費用可能就需要高達數千萬美元，更不用說後續權利金的收取。 然而，指令集雖免費，還是需要有其他外部成本的配合才能形成產品，且多數中國晶片設計業者都沒有自行使用指令集來設計處理器架構的能力，因此最終還是只能買現成的IP，但不論如何，較低的授權費，以及不需要權利金的先天優勢之下，開源架構的概念在中國瞬間火紅了起來，包含華為海思、阿里巴巴等超過300家科技業者都加入相關的聯盟或者是投入架構發展。 Arm首當其衝　因應策略效果仍待觀察 既然看到「免費」商機，既有的處理器IP業者也緊張了起來，Arm在處理器IP供應市場中獨占鼇頭已久，當免費指令集當道，自然受傷也最重。 對客戶而言，一來隨著晶片銷售額的成長，如影隨形的權利金會成為獲利殺手，另一方面，客戶其實也不願意讓Arm藉由收取權利金的理由對自己的銷售成績瞭若指掌。採用免授權金的架構，那麼一來節省成本，二來又可以確保市場成績不被Arm知悉。 為了因應挑戰，Arm在授權策略也進行了一定的調整和改變，比如說過去客戶選擇一種特定的晶片設計方案時，必須預先支付一定數量的許可費，價格可能從幾萬美元到數百萬美元，之後在晶片投產後按晶片數量再收取授權費以及權利金。 但對於晶片公司來說，準備好送到晶片代工工廠的最終設計方案可能需要半年至一年的時間才能完善，客戶在晶片實際開始交付之前很久就支付了大筆預付款，對營運成本造成壓力，中大型企業可能還有其他業務收入支撐，小型企業可能根本無法負擔。 為此，Arm宣佈了一項新收費模式，晶片製造商可以較低的一次性費用獲得約該公司四分之三的技術和晶片設計方案組合。後續，只有當晶片準備好生產並開始發貨時，才需要向Arm支付許可證費用和專利費。 作為IP授權業界的老大哥，Arm在生態、開發工具以及製造方面的支援不是免費架構所能相提並論，但如果坐看競爭者蠶食市場，那最終生態優勢可能會被翻轉過來，為此而進行的策略轉變看來只是收費順序的轉換，多數IC設計業者可能不會有太多感覺，但是在中小型業者身上應該可以發揮一定作用，只是效果仍待觀察。 MIPS與IBM跟進免費授權 也由於免費指令集掀起廣泛的討論，業界也認為其可創造的商業價值不下於傳統的Arm授權方式，就連過去也走Arm授權模式的MIPS和Power Architecture也加入了免費指令集的行列。 MIPS是個具有非常悠久歷史的架構，過去在高性能運算、網通設備以及各類嵌入式架構產品中非常普遍，而在特定的技術領域方面，比如說單一核心多執行緒的設計也要優於Arm。然而在Arm架構的侵略之下，市場不斷喪失，加上商業策略失敗，導致目前僅能退守少數應用領域，且仍不斷被Arm架構所侵蝕。 而在遭遇市場挫折之後，一度被Imagination所收購，但Imagination在MIPS生態上並沒有很好的開發出更廣泛的應用，加上和蘋果的合作將在不久候終止，可能會喪失大筆收入來源的Imagination也只好斷尾求生，將MIPS買給美國新創公司Wave Computing，隨後也將自己賣給了中資公司。 MIPS在今年稍早提出了指令集免費授權方案，同時也免除了權利金的收取，同時也將中國市場的經營權授權給芯聯芯，這個作法其實和SiFive在中國創立獨立公司，以及Arm在中國創立Arm mini China有著異曲同工之妙。 而IBM也在8月宣布透過OpenPower基金會開放Power Architecture，同樣採用類似RISC-V的授權模式。二者除了指令集免費授權以外，也提供了既有的IP授權模式，但同時免除了權利金的收取，希望能仿照RISC-V掀起的熱潮，藉此取得更大的市場空間。 Power架構過去在高性能計算領域一直擁有重要地位，只是市場參與者太少，基本上就是IBM自己在玩，雖然在不少技術特性方面可和英特爾一較高下，但巧婦難為無米之炊，截至目前為止，其在相關市場的占有率也不過在1%左右。 過去Power架構一直是由OpenPower基金會在推動，提供類似Arm架構的授權方式，在收費方面一直也都比Arm架構低，但因為應用冷門，且缺乏廣泛的軟體支援，市場應用者少之又少，而其近年在中國市場的耕耘也被其他如RISC-V等聲量更大的開放架構所掩蓋，為了避免進一步被邊緣化，IBM也決定跟隨RISC-V以及MIPS的腳步，開放其指令集。 而這次所謂的開放，就是要效法RISC-V，在指令集層級的使用方面完全免除版稅。另一方面，為了強調Power架構在周邊IP的完整性，同時讓指令集授權可以更快速轉換成可商用產品，除了開放原始碼的Power架構指令集之外，IBM 還將提供多種其它技術，包括 Power架構的軟核實現(Softcore Implementation)、與架構無關的開放式相干加速處理器介面(OpenCAPI)、以開放式記憶體介面(OMI)的參考設計。 國際IP授權商在中國展開切割布局 目前貿易戰打得火熱，這些IP業者，除了Arm以外，其原始指令集架構的發明都是來自美國，而即便是Arm，也有多個IP研發團隊在美國，因此，不論是指令集，或者是IP架構，都可能會踩到美國的貿易限制，如果貿易戰全面開打，那麼以上這些IP授權業者恐怕必須馬上退出中國市場。 為了避免這種最壞的狀況發生，這些公司採用了在中國設立獨立運作的公司，或者將經營權授權給當地公司，若母公司受到禁運限制，那麼理論上在中國的子公司還能持續以現有的指令集基礎開發IP，並提供授權服務。 RISC-V基金會曾表示，即便在最壞的情況下，指令集不會遭受禁運限制。而在此前提下，若自行以開源指令集開發IP，不論未來貿易戰發展到什麼程度，基本上都不會受到影響。 目前SiFive就在中國開設了一家獨立營運的公司，而MIPS則是將IP的授權及營運授權給中國本地的公司，就如Arm在中國和當地政府合資創立Arm mini China子公司一樣，都是為了規避貿易戰風險。 然而是否真能完全避免貿易戰的影響，恐怕還是要取決於美國對技術輸出的態度，若連上游製造都涵蓋進去，即便有獨立的經營體系，恐怕還是難逃制裁。 RISC-V發展最快　MIPS/IBM仍待觀察 目前RISC-V架構在中國已經建立起聯盟，進入中國市場的相關IP供應者也有不少，台灣晶心、芯原，以及最近最受關注的SiFive，都已經積極布局相關市場，提出不少方案。前不久阿里巴巴旗下的平頭哥發表基於RISC-V的高性能IP玄鐵910，可以達到16核配置，並可在2.5GHz的時脈下運作，而其IP和自訂的擴充指令集都將完全開放，這也代表中國隊RISC-V，除了既有IP供應業者之外，也積極布局完全自有的IP，這對SiFive之類的業者而言也都是挑戰。 雖然平頭哥的架構與IBM或者Arm的高性能架構比較起來還是明顯不足，但也已經是RISC-V中少見的高性能架構了。不過目前該架構仍然還在驗證與測試階段，短時間之內沒有商用的可能，但這也已經代表中國廠商希望以RISC-V布局更廣應用的決心。 若以整體局勢觀察，RISC-V目前氣勢的確強大，但實際商用腳步仍僅限小規模低功耗產品，整體市場表現以及相關產值仍遠遠落後於Arm，而MIPS及IBM之所以推出開放指令集授權方式，截擊的意味極重。 但考慮到目前RISC-V已經聚集了Google、高通、NVIDIA、三星、WD等一線半導體大廠，背後潛藏的研發能量極為龐大，若再慢一步，恐怕不久之後就連高性能計算也可能被RISC-V所取代，而這也是IBM決定在MIPS之後，跳進開放指令集架構處理器授權市場中的最大原因。 Arm壓力大　業務模式被迫調整 至於背腹受敵的Arm，雖然憑藉著成熟生態積極展開行銷戰，但既有授權模式以及指令客製化彈性的缺乏，使其面對這些開源架構，也逐漸落於下風，其主要客戶都已經逐漸轉向RISC-V。 雖然主要的運算核心，如高階Cortex-A系列仍然統治著行動運算領域，但低階的M系列，甚至針對即時運算的R系列，都面臨極嚴苛的挑戰，在RISC-V的壓力下，當初軟銀收購Arm時所誇下的海口，恐怕會複製當初伺服器市占宣言的窘況：Arm在幾年前曾宣稱要在2021年占據伺服器市場25%的比重，但至今仍未超過1%。 為了保住IoT市場的優勢，或許Arm會在未來提出更激進的授權計畫，不僅要打入更大的市場，也同時要阻擋免費架構繼續攻城掠地，影響Arm的市場布局。 在中國市場，Arm mini China主要針對的就是IoT市場，除了有自己的架構研發團隊，在授權條件上也要優於Arm全球的其他市場，然而中國市場雖大，如果因為其對中國市場的授權優惠而影響了其他國家的客戶，對Arm而言恐怕也是得不償失，也因此，或許Arm應該考慮改變授權形式，將預期營收來源轉移至其他服務部份。 事實上，Arm已經宣布有限度地支援客製化的指令集，與RISC-V頗有異曲同工之妙。通過Arm強大的設計能力來對抗RISC-V的其他IP競爭者，當然，這對於保守的Arm，肯定會是一大挑戰。

為拓展AIoT商機並推動硬體創新力道，IBM日前宣布開源POWER PC指令集架構(ISA)，這對於POWER上運行的軟硬體的協同定義具有至關重要的影響。隨著 ISA以及其他技術被納入開源社區，開發者將擁有構建革新性新型硬體的利器，這些硬體將可借助POWER領先的企業級能力來處理資料密集型工作負載，為人工智慧(AI)和混合雲創建新的軟體應用，獲得獨特的硬體優勢。 IBM OpenPOWER總經理Ken King表示，POWER指令集架構的開源，意味著該公司在透過開源技術和開源驅動產業創新又邁出了重要的一步。IBM已於近期成功收購紅帽(Red Hat)公司，加上POWER指令集架構的開源，使得該公司成為唯一擁有從基礎硬體到上層軟體的全開放系統的處理器供應商，而POWER也成為了唯一具有完全開放式系統的商用架構。” 隨著AI和記憶體內分析等計算密集型工作負載的需求增加，商業系統廠商一直在努力提升自身產品性能，但摩爾定律所預測的極限已經逐漸顯現。中央處理器(CPU)可能無法再單獨應對這種飆升的性能需求，而IBM的異構系統能夠最大化CPU與連接設備之間的針對特定工作負載的資料流程。 為了引領這些技術進入下一個開源發展階段，IBM還與OpenPOWER基金會合作，宣佈OpenPOWER將轉移至 Linux 基金會運行，並將嚴格依照Linux基金會的開源治理原則運行。 在IBM將POWER ISA授予Linux基金會並遵守其治理之後，OpenPOWER基金會將能夠在廣泛的開源社區內增強這項技術的驅動力，推動社區生態系統提出創新、採納創新。IBM對POWER ISA的開源，包括相關專利權的授予，將促使硬體開發者基於一款商業驅動的CPU架構大顯身手，且該架構擁有可供企業運用的特性與安全性，並且在此過程中開發者可以免繳專利費。 另外，Linux基金會內部的治理模式，使得軟體發展者在開發AI和混合雲原生應用時，既可以充分利用POWER豐富的特性集和最佳的開源計算軟硬體生態體系，也可以保證其良好的相容性。 除此之外，IBM還將向開源社區貢獻其他技術，其中包括POWER ISA的軟核實現以及與架構無關的開放式一致性加速器介面(OpenCAPI)和開放式記憶體介面(OMI)的參考設計。OpenCAPI有助於提高處理器和所連接設備之間的資料頻寬及存取速度，OMI則有助於提高系統的記憶體頻寬和容量，這些框架對於克服 AI等新興工作負載的性能瓶頸來說至關重要。 IBM開源POWER PC指令集架構，為人工智慧(AI)和混合雲創建新的軟硬體應用。  

以下分析整理國際大廠：IBM Security、Radware、Splunk、Trend Micro、Forcepoint、RSA、Cisco、Palo Alto Network，運用人工智慧技術於資安防護方案之應用。 IBM QRadar方案防堵資安威脅 IBM創立至今進行多次的轉型，經營業務從硬體、軟體，至轉型為提供雲端與垂直領域解決方案的整合型服務供應商。2018年10月，IBM宣布以340億美元收購全球最大混合雲服務供應商紅帽公司，並積極發展人工智慧技術，如Watson雲端API、RPA流程機器人、PowerAI深度學習平台等，以雲端運算服務加人工智慧解決方案，協助企業客戶數位轉型。 在資訊安全領域方面，IBM Security部門全球約有8,000人，自2002年起，積極購併20家資安公司，發展資安解決方案，如下整理IBM在資安方面的解決方案與服務項目。 運用人工智慧於資安防護上，IBM將其人工智慧認知技術Watson整入QRadar Security Intelligence資安分析平台，為IBM QRadar Advisor with Watson資安威脅分析的雲端服務，可自動分析以發掘潛藏的資安威脅。 當偵測到安全事件，系統首先探勘並收集本地端資料，查看資料庫，從數十萬筆網站、安全性論壇、布告欄等，協助了解安全事件，並推論與原始事件相關的額外洞察，將訊息去蕪存菁，準確找出該事件相關的關鍵洞察，協助資安人員預測攻擊、即時回應資安事件。 Radware透過機器學習阻擋惡意攻擊 Radware為美國NASDAQ上市公司，總部位於以色列，全球員工人數約900多人，公司市值約為11億美元，為提供實體資料中心和雲端資料中心應用程式交付和應用程式安全之供應商，Radware從頻寬負載平衡開始發展，逐步將產品方案延伸至伺服器負載平衡、網頁應用程式防火牆、加密檢查等領域，在網路資安解決方案領域包括防火牆/虛擬專用網、整合式威脅防禦系統、入侵檢測防禦系統、網路行為分析系統，和安全套接層協議/網際網路通訊協定安全性的VPN設備等。 Radware在人工智慧應用於資安防護上，以機器學習技術來即時減緩和檢測資安威脅，將網路安全解決方案中雲端服務和分散式阻斷攻擊流量清理中心的安全架構各個方面，使用人工智慧機器學習技術於其資安方案DefencePro資安防禦系統與雲端惡意軟體防護服務中，以透過機器學習找出攻擊特徵並進行阻擋，使企業能夠即時分類，緩解和阻止進階持續性威脅、惡意軟體，殭屍網路攻擊等。 Splunk分析用戶行為找出隱藏威脅 Splunk為提供營運智慧軟體平台的服務供應商，全球員工人數約3,200人，公司市值約為185億美元。Splunk的智慧軟體平台方案從伺服器、網路設備、桌上型及筆記型電腦、行動裝置及其他系統設備中擷取各種格式或來源的數據資料，並提供用戶進行搜尋、分析、監控及視覺化方式提供即時數據資訊，以對應用程式效能、資訊安全、商業營運等面向進行分析，得到企業資訊基礎架構與營運狀況等各面向的洞察資訊。 Splunk近來更在其雲端與自建部署的平台服務中，使用人工智慧機器學習技術，進行監控和搜索，透過以往蒐集的大量歷史資訊來推測預警異常訊息，如物聯網設備來推測設備維護所需的備料量，和穿戴式感應器的讀數來推測用戶的健康狀況。另外，Splunk在其User Behavior Analytics用戶行為分析資訊安全解決方案，透過人工智慧機器學習技術從異常、可疑路徑、頻率對等群組分析和進階關聯找出已知、未知和隱藏的威脅。 趨勢科技力拓物聯網/人工智慧資安版圖 趨勢科技總部位於日本東京，全球員工人數約6,000名，年營收約1,600億日圓，提供資料中心、雲端工作負載、網路、端點裝置提供多層式安全防護資安解決方案。 趨勢科技積極在物聯網與人工智慧資安進行布局，根據趨勢科技在其2019年資安預測報告中提及七大重點，談及「工控系統的目標攻擊持續成為隱憂」，物聯網資安方面推出「IoT Security 2.0(Trend Micro IoT Security , TMIS 2.0)」的TMIS 2.0平台，在產品開發週期預安裝至IoT裝置內，以協助物聯網裝置製造商及物聯網託管服務供應商(MSP)進行整合，提升整體物聯網生態系資訊安全。 趨勢科技亦積極布局人工智慧，在人才的培養上，透過推動T-Brain競賽與XGen...

經濟部工業局成立IPO Forum作為國際大廠在台灣合作的重要管道，積極推動外商夥伴與台灣業者展開多面向合作，促進台灣資通訊產業升級轉型，並於近日舉辦首屆國際夥伴日(2019 International Partner Day)活動，攜手資策會及IBM、Google等國際大廠，共同展現在台成果以及未來展望。 國際夥伴日論壇的上半場以「共創在地智慧」為主題，邀請IBM、Google與學界分享如何整合專業技術及人才，串連AI生態圈加速採用新科技，帶動國內企業升級、推動產業數位轉型。Google Taiwan行銷副總經理利啟正指出，Google秉持著「AI First」的精神，側重於人才、經濟、生態圈三部分的發展。而人才就是台灣最大的優勢，台灣在Google全球的願景中扮演核心角色，2018年的HTC協議案生效後，台灣已成為Google在亞洲最大的研發基地。加上台灣在三、四十年前就已經是全球資通訊產業供應鏈的重要據點，若能善用硬體技術的基礎實力，加強軟體以及AI能力，必定能在台灣創建完整生態圈，在全球供應鏈占有一席之地。 IBM雲端運算暨認知軟體事業部總經理許仲言進一步說明，生態系的打造就是上下游合作、軟硬體整合，除了軟體和硬體的整合之外，也包括了人才方面的軟實力和硬實力的提升。硬實力就是知識技術的能力，而所謂的軟實力則是人才在態度積極、合作意願和溝通技巧等方面的能力。台灣的人才具備硬實力、更具備優秀的軟實力，只要能提供一個優良、平等、互利的平台做為基礎，台灣便能夠建構一個優秀的AI生態圈。 經濟部工業局組長林俊秀表示，順應全球商業模式、製造思維的改變，產業要能夠打通全球市場，如何鏈結國際、快速升級與轉型，已是企業必學課題。工業局為協助台灣資通訊產業進軍全球產業鏈，提供技術發展、人才培育與吸引、建置完善的試煉場域等協助面向，以加速智慧應用發展，期望再創台灣資通訊產業榮景。台灣產業要加速轉型，除了自主研發智慧科技之外，透過國際大廠扶植合作，擴大市場並深化技術，或結合新創能量與敏捷優勢，共創在地智慧模式，為台灣產業及人才建立永續發展。