末日模擬！從氣候變遷到核戰爭，人類未來將走向哪個結局？

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！

全球正面臨急遽的氣候變遷，世界公民必須共同面對，環保局發布「新北 2024 國際青年氣候行動論壇——氣候行動團隊創意徵件」，鼓勵臺灣青年從校園或社區出發，針對觀察到的環境問題提出行動方案，入選隊伍將獲得專業導師指導並帶領實踐提案內容，最終勝出者不只可獲新臺幣 4 萬元獎勵金，更有機會放眼國際，於年底的紐約荒野中心青年氣候高峰會上展現成果。環保局將於 5 月 24 日下午辦理線上說明會，徵件日期至 6 月 24 日截止，歡迎有興趣參與的學生及老師報名參與！

報名網址：https://reurl.cc/Ke0gQn

環保局表示，新北市已連續 3 年辦理青年氣候論壇，建立與青年交流對話的平台，今（113）年更持續與紐約荒野中心（The Wild Center）攜手，號召青年以行動應對氣候變遷，培養青年成為氣候領袖。實踐淨零永續的道路上，青年的角色非常重要，去年新北市青年氣候論壇邀請到荒野中心氣候行動主任 Jen Kretser，分享了許多紐約青年行動案例，像是大學生於學院頂樓設置太陽能板，實現「上課教室自主發電」的校園計畫，又如同學自發建立校園田園、自主提出畢業晚會減塑需求等，引起與會臺灣青年們的廣大迴響，提出許多問題進行討論。

環保局長期關注青年行動力，辦理「環保小局長計畫」、「永續未來學院」、「青年氣候論壇」等活動，致力推動全齡化的環境教育，今發布的「氣候行動團隊創意徵件」，進一步鼓勵臺灣「青」世代成為行動發起者，提出自己的問題觀察與創意解方，並真正落實行動，由青年自己決定從何處開始改變，即使是日常生活中觀察到看似微小的行動，都有可能在實踐後擴大影響到整個校園、社區，甚至整座城市。

環保局說明，氣候行動徵件邀請全臺高中職及大專院校學生，透過影像紀錄、實體行動、循環設計、社群媒體傳播等多元方式呈現創意永續行動提案，徵件至 6 月 24 日止，經初選後 4 組入選隊伍將在新北市展開為期一個月的短期氣候行動實踐，同時由環保局媒合專業導師進行線上課程，最後於 8 月「新北 2024 國際青年氣候行動論壇」進行決選，優勝的隊伍除可獲得獎勵金外，更能持續推展氣候行動並製成行動影片，影片有機會在年底紐約荒野中心青年氣候高峰會上進行分享，讓青年氣候行動與國際接軌。

環保局將於 5 月 24 日下午辦理線上說明會，歡迎有興趣參與的學生及老師報名參與，徵件簡章及更多相關資訊可至環保局官網或「新北 2024 氣候行動團隊創意徵件」活動網站查詢。

※ 5/24 徵件線上說明會報名網址：https://reurl.cc/Ke0gQn
※ 環保局官網簡章：https://www.epd.ntpc.gov.tw/Article/Info?ID=11254
※ 「新北 2024 氣候行動團隊創意徵件」活動網站：https://greenage2024.com

本文轉自新北市政府環境保護局網站

本文由 台灣中油股份有限公司 委託，泛科學企劃執行。 

近年全球對於氣候變遷的關注日益增加，各國紛紛宣布淨零排放（Net Zero Emissions）的目標，聯手應對氣候變遷所帶來的挑戰。淨零排放是指將全球人為排放的溫室氣體量和人為移除的量相抵銷後為零。而「碳捕存再利用技術（Carbon Capture Utilization and Storage，簡稱 CCUS）」技術被視為達成淨零重要的措施之一。 

「碳捕存再利用技術 CCUS」是什麼？ 

CCUS 技術可以有效地將二氧化碳從大氣中捕捉並封存，進而減少溫室氣體的排放。CCUS 包含捕捉、運輸、封存或再利用三個階段，也就是將二氧化碳抓下來，並且存起來或是轉換成其他有價值的化學原料。關於如何捕捉二氧化碳，可以參考我們先前拍的影片《減碳速度太慢？現在已經能主動把二氧化碳抓下來！？抓下來的二氧化碳又去了哪裡？》。 

至於捉下二氧化碳之後，該存放在哪裡呢？科學家們看上一個經過數千萬年驗證、最適合儲存的地方——地底。沒錯，地底可不只有石頭跟蜥蜴人，只要這些石頭中存在孔隙，就可以儲存氣體或液體。最常見的就是天然氣與石油。現在，我們只要將二氧化碳儲存到這些孔隙就好。 

封存的地質條件也很簡單，第一，要有一層擁有良好空隙率及滲透性的「儲集層」，通常是砂岩。第二，有一層緻密、不透水且幾乎無孔隙的岩石，用來阻擋儲集層的氣體向上逸散的「蓋層」，常見的是頁岩。只要儲集層在下，蓋層在上，就是一個理想的儲存環境。 

臺灣哪裡適合地質封存？ 

臺灣由東往西，從西部麓山帶、西部平原、濱海到臺灣海峽，都有深度達 10 公里的廣大沉積層，並且砂岩與頁岩交替出現，可說是良好的儲氣構造。 

至於臺灣適合封存二氧化碳的地點，有個很直接的作法，就是參考石油、天然氣的儲存場域就好，也就是所謂的「枯竭油氣層」。將開採過的天然氣或石油的空間，重新拿來儲存二氧化碳。而臺灣的油氣田，主要集中在西部的苗栗與臺南一帶，在 1959～2016 年，累計產了 500 億立方公尺的天然氣，和超過 500 萬公秉的凝結油。 

而至今這些枯竭油氣田，適合來做二氧化碳的封存。例如苗栗縣通霄鎮的鐵砧山是臺灣目前陸上發現最大的油氣田，不只是封閉型背斜構造，更擁有厚實緻密的緻密蓋岩層。在原有油氣田枯竭後，從民國 77 年開始轉為天然氣儲氣窖利用原始天然氣儲層調節北部用氣的方式，已持續超過 35 年。因此中油也正規劃在鐵砧山氣田選擇合適的蓋層和鹽水層，進行小規模的二氧化碳注入，作為全國首座碳封存的示範場址。並同時進行多面向的長期監測，驗證二氧化碳封存的可行性與安全性。 

更多詳細內容及國際 CCUS 案例，歡迎觀看影片解惑！