NVIDIA買入ARM：智能家庭物聯網的最後一里

買下ARM的新聞已經過了兩天，許多人仍然看不懂這下的是什麼棋，布的又是什麼局。事實上，如果説近十年的科技市場上有一隻看不見的手，那麼這隻手的名字一定叫“ARM（ARM）”。

在Intel以Atom企圖進佔低功耗市場失敗後，不論是移動式的手持設備（就是你口袋裏那個叫“手機”的東西）或是不移動的手持設備（就是你家客廳桌上那個可以聲控播音樂的東西），幾乎都是ARM的天下了。

智能家庭AIoT的最後一里路

除了低功耗的天生優勢，ARM的CPU有着靈活的授權模式，不論是對大公司的架構授權、小公司的使用授權，都能讓市場上不同規模的商業團隊利用ARM開發出適合自己的產品。

但奇怪的是，雖然我們在移動式的手持設備增至到了各家攻城掠地的手機背後，都是ARM的地盤，但在“智能家庭AIoT”的最後一里路上，我們卻一直只看到最常被用來當做“聲控音響”的智慧音箱而已，諸多家電的智慧化，一直沒有真正被實現。不過，在智能家電喊了好幾年，卻年年只聞樓梯響，不見人下來的2020第三季結束之前，幾個看似不相關的事情發生了：

2020年步入最後一季，COVID-19全球疫情仍未見緩和。這表示：人們將繼續待在家裏。你家裏可能只有一到兩部計算機，但智能家電可不只是一到兩件而已。電視、冰箱、洗衣機、冷氣，甚至只是你的浴室鏡子，全部都能智能化。就以設備數量而言，計算機硬件的數量絕對比不上家電硬件。而家電的硬件單位毛利，又比不上賣服務器硬件。若能有一個概念商品，把“服務器硬件”和“家電硬件”集成起來，那麼這個概念商品一定是叫做“運算力”。邊緣運算架構已經推廣許久，卻一直以一種與世無爭的態度緩步前進。嚐鮮的用户願意採購這些對保護個人隱私有些疑慮的設備，但第二波採購主力的先期用户卻一直沒有出現。這條戰線迫切地需要火力支持！綜合以上3點，我們都能看出來，對於現今已不該再被視為“硬件製造商”而是“運算力供應商”的NVIDIA而言，如果能快速取得一個能部署在終端家庭，且低能耗，又能吃下邊緣運算需求的技術，對股價絕對是有正面的激勵效果。

從這個角度再回頭去讀ARM首席執行官Simon Segars、軟銀首席執行官孫正義以及NVIDIA首席執行官黃仁勳對這次併購的説法，可以理解到的消息就是“運算力的加乘”，而非單純的“市場互補”或是技術、IP的集成佈局而已。

加乘什麼呢？乘上智能家庭物聯網的最後一里。真正地把運算力從雲計算的計算中心，通過ARM的設備部署在家裏，成為不再凡事都上雲計算的“勿聯網”AIoT。

未來的軟件設計該轉向何方？

面對這樣的架構部署，軟件的設計架構又該如何因應呢？我只有一個字，不是TENET，而是Hybrid！

十年前信息本科的畢業生在求職網站裏寫的專長都是“算法”，但這十年來因為雲計算、大數據以及需要巨量運算力的機器學習與深度學習的流行，現在幾乎沒有信息本科的畢業生會強調自己的專長是“算法設計”了。現在的主流是直接使用Google或史丹佛大學等發佈的機器學習工具。

重新掌握算法的設計能力，將可以在本地端完成運算的任務，交由近端的ARM設備完成，需要集成性資源的運算，才送上雲計算通過計算中心裏的NVIDIA設備進行處理。如此一來，不但能在能源消耗上達到最適當的安排，也能大幅地減少先期用户在採購智能家電時因為“隱私”的考量而縮手的因素。

當NVIDIA不再以“硬件製造商”的角色看待自己，而是以“運算力供應商”的角度來重新定義自己的位置時，這十年來緊緊跟着各種機器學習工具的軟件工程師要如何調整自己的能力分佈呢？繼續以操作機器學習工具的AI工程師的角色定義自己，還是要重拾依照不同場景設算法的硬底子能力呢？