雖然「黃氏定律」正以驚人速度發展，但具體發展步調仍難以確定，其所提到的運算處理能力也無法「一體適用」於各種應用情境中。
Intel 創辦人之一 Gordon Earle Moore 所提出的摩爾定律（Moore's law），指出積體電路可容納的電晶體數目約每 18 個月會增加一倍，效能也翻倍。這個定律奠定了超過半世紀的半導體產業發展，但近年已經開始放慢；同一時間， Nvidia 執行長黃仁勳 的「黃氏定律」（Huang’s Law）則崛起，將左右電子運算產業未來 50 年。
Nvidia 買安謀，原因是這個
根據《華爾街日報》技術專家作家 Christopher Mims 所述，「黃氏定律」指的是：為人工智慧 提供動力的矽晶片，其性能將每兩年增加超過一倍。雖然或多或少受到硬體與軟體影響，但黃氏定律將穩定發展，小至個人 3C 裡的臉部或語音辨識，大至自駕車 、自駕船等，都受益於黃氏定律。
不過，就像 Intel 並非摩爾定律的主要推手，Nvidia 也非黃氏定律的主要推手。即便 Nvidia 專長的 GPU 可以同時高效率運作多項任務，但在某些 AI 運算應用上，如果少了其他業者的幫助，Nvidia 也會黯然失色。因此，Christopher Mims 認為這也是今年 9 月 Nvidia 以 400 億美元收購安謀（ARM Holdings）的原因，因為安謀可以提高 AI 運算速度。
以 2017 年蘋果推出的 iPhone 8 為例，就搭配了神經網絡引擎，可說是為未來的各項機器學習任務奠下基礎。因為行動 AI 的應用目前呈倍數成長，再加上數百萬個感測器陸續佈建在智慧城市、智慧工廠等情境中，未來晶片需要在愈來愈小的環境下進行運算；而作為晶片設計商，安謀最小、最耗能的晶片只需要用手錶電池即足以供電，即可以讓攝影機即時辨識物體。
而 Nexar 執行長暨共同創辦人 Eran Shir 也說，AI 人工智慧的運算從雲端走到邊緣，正可解釋為何 Nvidia 想要買下安謀。雖然 Nvidia 在雲端 AI 運算幾乎壟斷，但兩年前當 Nexar 在雲端上執行 4 成數據運算時，安謀的晶片就可以讓他們在行動裝置上進行更快、更大量的邊緣運算。
十年內「黃氏定律」恐枯竭
專家們因此一致認為，「黃氏定律」正以驚人速度發展，但具體的發展步調仍難以確定。非營利人工智慧研究組織 Open AI 就表示，以典型的 AI 影像辨識測試為例，雖然「性能」（performance）每年可增加一倍，但要如何對「性能」達成共識，也是一項挑戰。
此外，黃氏定律所提到的運算處理能力，其實無法「一體適用」於各種應用情境中。以自駕車為例，雖然基本上是以 AI 人工智慧為核心，但系統運作時仍然少不了傳統的 CPU 運算。而 Nvidia 首席科學家 Bill Dally 也坦承，當工程師大幅提升某部分的運算時，其他無法再加快的部分就會成為瓶頸。
同樣地，既然摩爾定律會枯竭，黃氏定律未來也會。安謀機器學習集團產品行銷副總裁 Steve Roddy 認為，這可能會在十年內發生，但也代表在很短時間內，自駕車、智慧工廠、智慧家庭等等 AI 應用或許會實現。
《本文作者 Heemie，原文刊登於合作媒體INSIDE，聯合新聞網獲授權轉載。》
