職場

　　而家經濟環境差，搵好工十分艱難。就算獵頭公司有工作轉介，都要三思。現時大部分打工仔都處於「睇定啲」嘅狀態，一動不如一靜。就算有工介紹，都可能係一份更地獄嘅工。其實近年職場已經同以前好唔一樣，相信未來變化更大。亦因為咁，我哋更需了解未來難關，反思如何決定短期內的工作去留，及如何部署長線職場發展。

人工貶值

　　大部分公司每年年尾都為同事做Appraisal，再決定來年加薪升職事宜。但未來數年加薪情況相信並不樂觀，整體薪酬更可能慢慢走下坡。主因之一，香港人開始養成離港消費的習慣，出國、北上消費疏爽，本地消費卻手緊。加上全球利率高企、通脹同貨幣貶值等經濟問題，對公司營運成本造成壓力。公司盈利下降，裁員、減薪無可避免。就算今天公司並未開始凍薪減薪，但你現職的人工中位數亦會每年下調。幾年後轉工時，同一職位嘅人工已經減低10至20%，而高一職級嘅人工則有機會同現職位差不多。再者，近年人工中位數雖然上升，但其實追唔到通脹。結合以上，人工貶值潮極有可能發生。

努力唔再值錢

　　我哋要開始改變工作思維，唔好再有錯覺認為多年為同一公司效力就係好事，因為到幾年後想轉工或被轉工時，你已經被巿場淘汰。相反，唔好覺得一、兩年轉工就係Jumpy。以前努力可能係成功嘅一半，但今天努力喺職場上不再值錢。公司、人事部眼中，勤力已經唔再係同事Core Competency（核心競爭力），反而Multi-skilling更為重要。唔好盲目地努力，學會「work smarter, not work harder」。目標係20%時間努力工作，80%慢活工作。緊記，努力其實係一種選擇，選擇乜嘢做先做後、著緊不著緊。利用80%時間去增值，做對嘅選擇先係未來職場法則。

穩定不再穩定

　　對好多打工仔嚟講，只要公司準時出糧、唔裁員、自己工作表現尚可，你就會自覺穩定，願意喺公司做十年八年、甚至做到退休。但近年環境轉變十分大，難以再用舊時嘅尺去定義今天工作是否有前景、是否穏定。你而家工作表現超班，可能下個月已經被AI 取代。就算AI仲未可以取代你，但因其他部門慢慢被AI 取代，你亦會因公司規模縮小而受影響。有研究指，現時不同行業AI使用率最高近19%，整體數字仍不斷上升中。另一調查發現，有近50%不同國家受訪者指，因AI出現而會喺未來五年逐步減少招聘，人才流失後就嘗試以AI 補上。所以唔好因為自己一時安全就安心下來，亦唔好再只顧埋頭苦幹而不問世事。

　　以前某啲大事情嘅變化，往往需要幾年或十多年時間先能夠完全呈現。但而家呢個過程已經縮短到一、兩年，甚至幾個月。以上事情難以估計幾時發生，我哋就必需做好準備，捉緊每個轉變所帶來嘅機遇。 

　　在生成式AI世代下，最搶手的硬件產品是輝達（NVIDIA）出品的圖像處理器（GPU），在全球AI加速器的市佔率高達80％至95％，讓該公司躍居為AI晶片龍頭。AMD、Intel兩大處理器生產商拼命追趕輝達，但卻難見其尾燈，於是聯同微軟、Google、Meta等合共8大科技巨頭，組建AI技術聯盟「Ultra Accelerator Link」，試圖與之抗衡。究竟這個巨大聯盟能否動搖NVIDIA的AI霸業呢？

排除NVIDIA的AI產業聯盟

　　2024年4月，微軟（Microsoft）、Meta、超微（AMD）、博通（Broadcom）宣布結盟，成建立一個新的AI產業小組「Ultra Accelerator Link」（UALink），以開發GPU連結技術的新標準。5月，UALink建立一個名為「UALink Promoter Group」的推廣小組，同時再有新成員加入，包括： Google、英特爾（Intel）、思科（Cisco）、惠普（HP）。但有趣的是，這個AI產業小組始終將AI晶片龍頭NVIDIA排除在外。

　　國際市調機構Gartner評估，2024年用於AI伺服器中的GPU市場可望達到210億美元（約1,638億港元），及至2028年將攀升至330億美元（約2,574億港元），但預計當中80%至95%的份額都會由NVIDIA獨佔。微軟、Google、Meta已購入數十億美元的NVIDIA硬件，用於自身的AI模型與雲端運算平台，但如今顯然想減少對AI晶片龍頭的過度依賴，於是決定採取合縱策略，聯合不同廠商抗衡輝達，形成8大科技巨頭圍攻輝達之勢。

GPU互連技術壁壘相對較低

　　事實上，NVIDIA之所以能建立有如堡壘般穩固的AI霸業，全賴有多重護城河在背後支撐。除廣為人知的GPU硬件設計和《CUDA》開發軟件平台外，輝達還有第三條護城河——GPU高速互連技術「NVLink」。相比起GPU和《CUDA》，GPU與GPU之間高速連接的技術壁壘相對較低，加上相關產業變革正處於起步階段，故此成為８大巨頭突破NVIDIA堡壘的最佳切入點。

　　2024年3月，NVIDIA執行長黃仁勳在GTC大會上發表的最矚目產品，當然是新一代Blackwell架構GPU，惟第五代NVLink也非常重要。它的雙向總理論頻寬從900GB/s倍增至1.8TB/s，足以讓由36組GB200（一顆Grace CPU+兩顆B200 GPU）組成的GB200 NVL72伺服器，把72顆GPU當成單一巨大GPU執行運算，令AI模型的訓練速度增加4倍，推論速度更提高30倍。

今年第三季推出UALink 1.0

　　衝著NVLink而來的全新互聯技術UALink，能夠提供精準而高速的低延遲通訊，不但可以讓單一伺服器內連接1,024顆GPU，而且容許GPU附加的記憶體之間進行直接載入和儲存；藉著為GPU之間的溝通建立一個通用協定，使GPU到GPU能夠更有效地進行通訊，讓AI業者可以更輕鬆地整合AI系統，並提高數據中心部署的靈活性與可擴展性。

　　UALink小組計劃在2024年第三季成立一個「UALink聯盟」（UALink Consortium），以監督UALink標準的開發進程。有別於NVLink只限運作於NVIDIA GPU之上，UALink屬於開放標準，規格細節公開，讓不同廠商自由讀取、使用、實作，沒有任何限制或授權問題。UALink 1.0版本將會同一時間推出，更高頻寬的後繼版本UALink 1.1則會在同年第四季推出。至於UALink的第一批產品，預估在「未來幾年」便會上市。

Cerebras研發AI專用晶片

　　在Computex 2024的主題演講上，AMD執行長蘇姿丰讚揚UALink開放標準協定，強調標準開放方能促進AI產業創新，與NVIDIA叫戰的意味甚濃。面對著UALink聯盟的進逼，黃仁勳顯得毫不畏懼。他老神在在地表示，該公司在7年前已著手研發NVLink，如今人們才開始意識到它的重要性：「我們的NVLink已經開發到第五代，而UALink只剛起步，等UALink第一代推出，NVLink可能到第七、八代了。」

蘇姿丰認為，以乙太網絡技術為基礎的UALink，才是擴大GPU運算規模的最佳解決之道。（圖片來源：翻攝AMD官片YouTube影片）

NVIDIA執行長黃仁勳表示，NVLink能以令人難以置信的速度，連接起AI伺服器內的GPU，形成一個巨大的GPU來執行運算。（圖片來源：NVIDIA官網）

黃仁勳指出，在NVLink架構下，可以將8台GB200 NVL72伺服器合組成「DGX SuperPOD」，把576顆B200 GPU當作是一顆超巨大GPU，提供11.5exaFLOPS的超級運算力。（圖片來源：NVIDIA官網）

　　除科技巨頭外，市場上也有不乏要挑戰NVIDIA的初創公司。創立於2015年的美國加州初創Cerebras，埋首於研發比GPU更適用於訓練AI模型的晶圓級晶片（WSE），被視為輝達最強挑戰者之一。踏入2024年，該公司已推出一款5奈米製程的WSE-3晶片，並開始跟戴爾（Dell）合作。Cerebras亦仿傚NVIDIA，推出自家AI開發軟件，可以搭配WSE晶片使用，惟功能暫時仍遠遜於《CUDA》。

群雄並起爭奪10%市場份額

　　雖然NVIDIA幾近獨佔了整個AI晶片市場，又擁有多重護城河構成的無敵競爭優勢，惟市場對尋求輝達替代方案仍是興趣滿滿。創投公司Thomvest Ventures董事總經理烏梅什·帕德瓦爾（Umesh Padval）直言：「客戶喜歡看到市場領導者，但也期待有更多供貨來源以供選擇。」

　　作為Cerebras 投資者之一的創投公司Eclipse Ventures認為，AI晶片市場規模日趨龐大，Cerebras等初創只要從NVIDIA手上搶到10%的市場份額，已是獲利甚豐；但要留意的是，AMD與Intel也同樣瞄準這10%份額。由是觀之，未來AI晶片市場競爭格局可能會是：各大小企業拼命爭奪這塊10%的小片蛋糕；至於90%的大片蛋糕，則會被NVIDIA牢牢握在手中，短時間內仍未看到有誰可動其分毫！

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