驅動未來科技創新的運算平台領導廠商—Arm

本文與 PAMO車禍線上律師 合作，泛科學企劃執行

走在台灣的街頭，你是否發現馬路變得越來越「急躁」？滿街穿梭的外送員、分秒必爭的多元計程車，為了拚單量與獎金，每個人都在跟時間賽跑 。與此同時，拜經濟發展所賜，路上的豪車也變多了 。

這場關於速度與金錢的博弈，讓車禍不再只是一場意外，更是一場複雜的經濟算計。PAMO 車禍線上律師施尚宏律師在接受《思想實驗室 video podcast》訪談時指出，我們正處於一個交通生態的轉折點，當「把車當生財工具」的職業駕駛，撞上了「將車視為珍貴資產」的豪車車主，傳統的理賠邏輯往往會失靈 。

在「停工即停薪」（有跑才有錢，沒跑就沒收入）的零工經濟時代，如果運氣不好遇上車禍，我們該如何證明自己的時間價值？又該如何在保險無法覆蓋的灰色地帶中全身而退？

薪資證明的難題：零工經濟者的「隱形損失」

過去處理車禍理賠，邏輯相對單純：拿出公司的薪資單或扣繳憑單，計算這幾個月的平均薪資，就能算出因傷停工的「薪資損失」。

但在零工經濟時代，這套邏輯卡關了！施尚宏律師指出，許多外送員、自由接案者或是工地打工者，他們的收入往往是領現金，或者分散在多個不同的 App 平台中 。更麻煩的是，零工經濟的特性是「高度變動」，上個月可能拚了 7 萬，這個月休息可能只有 0 元，導致「平均收入」難以定義 。

這時候，律師的角色就不只是法條的背誦者，更像是一名「翻譯」。

施律師解釋「PAMO車禍線上律師的工作是把外送員口中零散的『跑單損失』，轉譯成法官或保險公司聽得懂的法律語言。」 這包括將不同平台（如 Uber、台灣大車隊）的流水帳整合，或是找出過往的接單紀錄來證明當事人的「勞動能力」。即使當下沒有收入（例如學生開學期間），只要能證明過往的接單能力與紀錄，在談判桌上就有籌碼要求合理的「勞動力減損賠償 」。

300 萬張罰單背後的僥倖：你的直覺，正在害死你

根據警政署統計，台灣交通違規的第一名常年是「違規停車」，一年可以開出約 300 萬張罰單 。這龐大的數字背後，藏著兩個台灣駕駛人最容易誤判的「直覺陷阱」。

陷阱 A：我在紅線違停，人還在車上，沒撞到也要負責？ 許多人認為：「我人就在車上，車子也沒動，甚至是熄火狀態。結果一台機車為了閃避我，自己操作不當摔倒了，這關我什麼事？」

施律師警告，這是一個致命的陷阱。「人在車上」或「車子沒動」在法律上並不是免死金牌 。法律看重的是「因果關係」。只要你的違停行為阻礙了視線或壓縮了車道，導致後方車輛必須閃避而發生事故，你就可能必須背負民事賠償責任，甚至揹上「過失傷害」的刑責 。 

數據會說話： 台灣每年約有 700 件車禍是直接因違規停車導致的 。這 300 萬張罰單背後的僥倖心態，其巨大的代價可能是人命。

陷阱 B：變換車道沒擦撞，對方自己嚇到摔車也算我的？ 另一個常年霸榜的肇事原因是「變換車道不當」 。如果你切換車道時，後方騎士因為嚇到而摔車，但你感覺車身「沒震動、沒碰撞」，能不能直接開走？

答案是：絕對不行。

施律師強調，車禍不以「碰撞」為前提 。只要你的駕駛行為與對方的事故有因果關係，你若直接離開現場，在法律上就構成了「肇事逃逸」。這是一條公訴罪，後果遠比你想像的嚴重。正確的做法永遠是：停下來報警，釐清責任，並保留行車記錄器自保 。

保險不夠賠？豪車時代的「超額算計」

另一個現代駕駛的惡夢，是撞到豪車。這不僅是因為修車費貴，更因為衍生出的「代步費用」驚人。

施律師舉例，過去撞到車，只要把車修好就沒事。但現在如果撞到一台 BMW 320，車主可能會主張修車的 8 天期間，他需要租一台同等級的 BMW 320 來代步 。以一天租金 4000 元計算，光是代步費就多了 3 萬多塊 。這時候，一般人會發現「全險」竟然不夠用。為什麼？

因為保險公司承擔的是「合理的賠償責任」，他們有內部的數據庫，只願意賠償一般行情的修車費或代步費 。但對方車主可能不這麼想，為了拿到這筆額外的錢，對方可能會採取「以刑逼民」的策略：提告過失傷害，利用刑事訴訟的壓力（背上前科的恐懼），迫使你自掏腰包補足保險公司不願賠償的差額 。

這就是為什麼在全險之外，駕駛人仍需要懂得談判策略，或考慮尋求律師協助，在保險公司與對方的漫天喊價之間，找到一個停損點 。

談判桌的最佳姿態：「溫柔而堅定」最有效？

除了有單據的財損，車禍中最難談判的往往是「精神慰撫金」。施律師直言，這在法律上沒有公式，甚至有點像「開獎」，高度依賴法官的自由心證 。

雖然保險公司內部有一套簡單的算法（例如醫療費用的 2 到 5 倍），但到了法院，法官會考量雙方的社會地位、傷勢嚴重程度 。在缺乏標準公式的情況下，正確的「態度」能幫您起到加分效果。

施律師建議，在談判桌上最好的姿態是「溫柔而堅定」。有些人會試圖「扮窮」或「裝兇」，這通常會有反效果。特別是面對看過無數案件的保險理賠員，裝兇只會讓對方心裡想著：「進了法院我保證你一毛都拿不到，準備看你笑話」。

相反地，如果你能客氣地溝通，但手中握有完整的接單紀錄、醫療單據，清楚知道自己的底線與權益，這種「堅定」反而能讓談判對手買單，甚至在證明不足的情況下（如外送員的開學期間收入），更願意採信你的主張 。

車禍不只是一場意外，它是認知、情緒、金錢與法律邏輯的總和 。

在這個交通環境日益複雜的時代，無論你是為了生計奔波的職業駕駛，還是天天上路的通勤族，光靠保險或許已經不夠。大部分的車禍其實都是小案子，可能只是賠償 2000 元的輕微擦撞，或是責任不明的糾紛。為了這點錢，要花幾萬塊請律師打官司絕對「不划算」。但當事人往往會因為資訊落差，恐懼於「會不會被告肇逃？」、「會不會留案底？」、「賠償多少才合理？」而整夜睡不著覺 。

PAMO看準了這個「焦慮商機」， 推出了一種顛覆傳統的解決方案——「年費 1200 元的訂閱制法律服務 」。

這就像是「法律界的 Netflix」或「汽車強制險」的概念。PAMO 的核心邏輯不是「代打」，而是「賦能」。不同於傳統律師收費高昂，PAMO 提倡的是「大腦武裝」，當車禍發生時，線上律師團提供策略，教你怎麼做筆錄、怎麼蒐證、怎麼判斷對方開價合不合理等。

施律師表示，他們的目標是讓客戶在面對不確定的風險時，背後有個軍師，能安心地睡個好覺 。平時保留好收入證明、發生事故時懂得不亂說話、與各方談判時掌握對應策略 。

從違停的陷阱到訂閱制的解方，我們正處於交通與法律的轉型期。未來，挑戰將更加嚴峻。

當 AI 與自駕車（Level 4/5）真正上路，一旦發生事故，責任主體將從「駕駛人」轉向「車廠」或「演算法系統」 。屆時，誰該負責？怎麼舉證？

但在那天來臨之前，面對馬路上的豪車、零工騎士與法律陷阱，你選擇相信運氣，還是相信策略？ 先「武裝好自己的大腦」，或許才是現代駕駛人最明智的保險。

PAMO車禍線上律師官網：https://pse.is/8juv6k 

在微軟設於荷蘭的資料中心裡，電腦發出整齊劃一的嗡鳴。在這片海埔新生地上，成排機架上的伺服器吐出陣陣暖風，伴隨著奇特的嗡嗡聲迴盪不絕。走近細聽時，音調越發清晰，完美的高音 B。

「你聽到的是 GPU 的聲音，」維修人員解釋：「那是用來執行AI軟體的圖形處理晶片。」在隔壁同樣擺滿伺服器的機房裡，這裡的音調降到了低音 E。放眼望去，整個空間充斥著電腦設備發出的嗡嗡聲。

光是這座資料中心，微軟每月就要汰換三千台伺服器，以全新設備替換舊機。這樣做代價不菲，卻是必要：這些伺服器一旦停擺，雲端服務就會中斷。這項服務需要使用者的信賴，使用者必須確信這個由超大型資料中心所組成的全球網絡能夠全年無休地穩定運作。它們絕不許出任何差錯。

雖然名為「雲端」，但它實際上比你想像的更貼近地面。很少人會想到，這些其實都藏在荷蘭一片平凡無奇的海埔新生地上。長久以來，沒有人需要思考這些服務背後的真實面貌，一切都像往常一樣運轉，直到一個肉眼看不見的病毒讓全球停擺。

疫情造成晶片荒

2020 年初，新冠疫情席捲全球。無論是否封城，都擋不住病毒的蔓延。公共生活陷入停滯，數位世界仍持續運轉。突然間，所有人都在家工作，都想同時開視訊會議，這導致微軟的雲端服務不時出現故障。Zoom、Teams 等原本鮮為人知的應用程式，因使用量暴增而備受關注。全球產生的資料量急速倍增，迫使微軟設在荷蘭的資料中心不得不動用卡車，搬運數千台額外的伺服器。這是維持 Teams 會議運作的唯一方法。隨著額外的算力、記憶體、GPU 的加入，機房中那個高音 B的聲調也越發響亮。

晶片需求暴增，引發一連串連鎖效應。不只資料中心的伺服器受到影響，筆記型電腦、螢幕、遊戲主機、Wi-Fi 路由器也被搶購一空，其他需要處理器、感測器、記憶體晶片的產業也出現短缺，汽車業受創最重。2020 年初，汽車製造商預期疫情會衝擊買車意願，紛紛縮減晶片訂單，後來證明這是個重大錯誤。

由於疫情已讓晶圓廠的產能滿載，汽車製造商的新訂單只能排在最後。晶片短缺的危機開始浮現。到了 2020 年底，數位儀表板、駕駛輔助系統、安全氣囊感測器的晶片都供不應求，生產線陸續停擺。想買新車要等一年以上，不然就只能退而求其次，選擇配備手搖窗戶而非電動車窗的車款。就像回到過去一樣，只能用人力來取代晶片。

台積電的不滿

在荷蘭，ASML接到一連串焦急的電話。對方傳達的訊息再清楚不過了：台積電非常不滿。

疫情爆發後，台積電面臨一項棘手難題：台積電肩負著供應全球半數處理器的重責；在最頂級的高階晶片方面，更須確保全球九成的供貨量。在這個供應短缺期，各國都意識到他們對台灣晶片生產的依賴，這種依賴關係導致國際局勢漸趨緊張。

台積電背負著來自全球的壓力，各國憤怒的政要都迫切希望本國汽車產業恢復運轉：德國總理梅克爾致電要求加快對德國車廠的晶片供應，美國總統拜登也要求台積電優先供應美國車廠。而台積電則是向 ASML 施壓，要求 ASML 協助擴充產能，而且要快！此時全世界才真正意識到，他們有多麼依賴這些機台所生產的晶片。每個人都需要這些機台持續不斷地運轉。

長久以來，ASML 只需要因應自然法則。但自 2018 年起，ASML 發現它必須面對一個新挑戰：變幻莫測的地緣政治角力。中國正緊追著西方世界的腳步。美國為了在技術上牽制中國，試圖阻止中國使用 ASML 的設備來建立獨立的晶片生產線。美國認為這攸關國家安全：在他們看來，中國生產的每顆晶片都可能用於軍事目的。面對這個生存威脅，美國決心在 AI 和精密武器領域維持領先地位。這使得半導體業別無選擇，只能配合這個政策。

雖然這項策略最初是由川普政府提出，但最終是拜登總統下令加強出口管制，以凍結中國的技術發展。然而，美國也明白，光這樣做還不夠。他們需要盟友也配合實施出口限制，尤其是荷蘭——也就是 ASML 的配合。

雖然 ASML 是在全球化的時代成長，但那個時代早已落幕。如今全球地緣政治的裂痕清晰可見，ASML 不得不審慎思考自己的立場。面對這種策略性的調整，沒有標準答案可循，一切抉擇都得自行承擔。

本文摘自《造光者：晶片戰爭中最神秘的關鍵企業，微影巨人ASML制霸未來科技賽局的崛起之路》，2025 年 09 月，天下雜誌出版，未經同意請勿轉載。

AI 與 GPU 的連結：為什麼 NVIDIA 股價一路飆？

2023 年至今，人工智慧（AI）熱潮引爆全球科技圈的競爭與創新，但最受矚目的企業，莫過於 NVIDIA。它不僅長期深耕遊戲顯示卡市場，在近年來卻因為 AI 應用需求的飆升，一舉躍居市值龍頭。原因何在？大家可能會直覺認為：「顯示卡性能強，剛好給 AI 訓練用！」事實上，真正的關鍵並非只有強悍的硬體，而是 NVIDIA 打造的軟硬體整合技術──CUDA。

接下來將為你剖析 CUDA 與通用圖形處理（GPGPU）的誕生始末，以及未來 NVIDIA 持續看好的量子計算與生醫應用，一窺這家企業如何從「遊戲顯示卡大廠」蛻變為「AI 世代的領航者」。

CPU vs. GPU：為何顯示卡能成為 AI 領跑者？

在電腦運作中，CPU（中央處理器）向來是整個系統的「大腦」，負責執行指令、邏輯判斷與多樣化的運算。但是，AI 模型訓練需要面對的是龐大的數據量與繁複的矩陣或張量運算。這些運算雖然單一步驟並不複雜，但需要進行「海量且重複性極高」的計算，CPU 難以在短時間內完成。

反觀 GPU（圖形處理器），原先是用來處理遊戲畫面渲染，內部具有 大量且相對簡單的算術邏輯單元。GPU 可以同時在多個核心中進行平行化運算，就像一座「高度自動化、流水線式」的工廠，可一次處理大量像素、頂點或是 AI 訓練所需的運算。這讓 GPU 在大量數值計算上遠遠超越了 CPU 的處理速度，也讓「顯示卡算 AI」成了新時代的主流。

顯示卡不只渲染：GPGPU 與 CUDA 的誕生

早期，GPU 只被視為遊戲繪圖的利器，但 NVIDIA 的創辦人黃仁勳很快察覺到：這種多核心平行化的結構，除了渲染，也能用來處理科學運算。於是，NVIDIA 在 2007 年正式推出了名為 CUDA（Compute Unified Device Architecture） 的平台。這是一套讓開發者能以熟悉的程式語言（如 C、C++、Python）來調用 GPU 資源的軟體開發工具套件，解決了「人類要如何對 GPU 下指令」的問題。

在 CUDA 出現之前，若要把 GPU 用於渲染以外的用途，往往必須透過「著色器語言」或 OpenGL、DirectX 等繪圖 API 進行繁瑣的間接操作。對想用 GPU 加速數學或科學研究的人來說，門檻極高。然而，有了 CUDA，開發者不需理解圖像著色流程，也能輕鬆呼叫 GPU 的平行運算能力。這代表 GPU 從遊戲卡一躍成為「通用圖形處理單元」（GPGPU），徹底拓展了它在科學研究、AI、影像處理等領域的應用版圖。

AI 崛起的臨門一腳：ImageNet 大賽的關鍵一擊

如果說 CUDA 是 NVIDIA 邁向 AI 領域的踏腳石，那麼真正讓 GPU 與 AI 完美結合的轉捩點，發生在 2012 年的 ImageNet 大規模視覺辨識挑戰賽（ILSVRC）。這場由李飛飛教授創辦的影像辨識競賽中，參賽團隊需要對龐大的影像數據進行訓練、分類及辨識。就在那一年，名為「AlexNet」的深度學習模型橫空出世，利用 GPU 進行平行運算，大幅減少了訓練時間，甚至比第二名的辨識率高出將近 10 個百分點，震撼了全球 AI 研究者。

AlexNet 的成功，讓整個學界與業界都注意到 GPU 在深度學習中的強大潛力。CUDA 在此時被奉為「不二之選」，再加上後來發展的 cuDNN 等深度學習函式庫，讓開發者不必再自行編寫底層 GPU 程式碼，建立 AI 模型的難度與成本大幅降低，NVIDIA 的股價也因此搭上了 AI 波浪，一飛沖天。

為什麼只有 NVIDIA 股價衝？對手 AMD、Intel 在做什麼？

市面上有多家廠商生產 CPU 和 GPU，例如 AMD 與 Intel，但為什麼只有 NVIDIA 深受 AI 市場青睞？綜觀原因，硬體只是其一，真正不可或缺的，是 「軟硬體整合」與「龐大的開發者生態系」。

硬體部分 NVIDIA 長年深耕 GPU 技術，產品線完整，且數據中心級的顯示卡在能耗與性能上具領先優勢。軟體部分 CUDA 及其相關函式庫生態，涵蓋了影像處理、科學模擬、深度學習（cuDNN）等多方面，讓開發者易於上手且高度依賴。

相比之下，雖然 AMD 也推行了 ROCm 平台、Intel 有自家解決方案，但在市場普及度與生態支持度上，依舊與 NVIDIA 有相當差距。

聰明的管理者

GPU 的優勢在於同時有成百上千個平行運算核心。當一個深度學習模型需要把數據切分成無數個小任務時，CUDA 負責將這些任務合理地排班與分配，並且在記憶體讀寫方面做出最佳化。

• 任務分類：同性質的任務集中處理，以減少切換或等待。
• 記憶體管理：避免資料在 CPU 與 GPU 之間頻繁搬移，能大幅提升效率。
• 函式庫支援：如 cuDNN，針對常見的神經網路操作（卷積、池化等）做進一步加速，使用者不必從零開始撰寫平行運算程式。

結果就是，研究者、工程師甚至學生，都能輕鬆把 GPU 能力用在各式各樣的 AI 模型上，訓練速度自然飛漲。

從 AI 到量子計算：NVIDIA 對未來的佈局

當 AI 波浪帶來了股價與市值的激增，NVIDIA 並沒有停下腳步。實際上，黃仁勳與團隊還在積極耕耘下一個可能顛覆性的領域──量子計算。

2023 年，NVIDIA 推出 CUDA Quantum 平台，嘗試將量子處理器（QPU）與傳統 GPU / CPU 整合，以混合式演算法解決量子電腦無法單獨加速的部分。就像為 AI 量身打造的 cuDNN 一樣，NVIDIA 也對量子計算推出了相對應的開發工具，讓研究者能在 GPU 上模擬量子電路，或與量子處理器協同運算。

這項新布局，或許還需要時間觀察是否能孕育出市場級應用，但顯示 NVIDIA 對「通用運算」的野心不只停留於 AI，也想成為「量子時代」的主要推手。

AI 熱潮下，NVIDIA 凭什麼坐穩王座？

回到一開始的疑問：「為什麼 AI 熱，NVIDIA 股價就一定飛？」 答案可簡化為兩點：

1. 硬體領先 + 軟體生態：顯示卡性能強固然重要，但 CUDA 建立的開發者生態系才是關鍵。
2. 持續布局未來：當 GPU 為 AI 提供高效能運算平台，NVIDIA 亦不斷將資源投入到量子計算、生醫領域等新興應用，為下一波浪潮預先卡位。

或許，正因為不斷探索新技術與堅持軟硬整合策略，NVIDIA 能在遊戲市場外再創一個又一個高峰。雖然 AMD、Intel 等競爭者也全力追趕，但短期內想撼動 NVIDIA 的領先地位，仍相當不易。

未來，隨著 AI 技術持續突破，晶片性能與通用運算需求只會節節攀升。「AI + CUDA + GPU」 的組合，短時間內看不出能被取代的理由。至於 NVIDIA 是否能繼續攀向更驚人的市值高峰，甚至在量子計算跑道上再拿下一座「王者寶座」，讓我們拭目以待。

歡迎訂閱 Pansci Youtube 頻道 鎖定每一個科學大事件！