數碼新秩序

智城物語
17/04/2020

【區塊鏈應用】國際貿易區塊鏈始動,助銀行降低跨境交易成本!

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  講起區塊鏈,大部分人只會聯想到比特幣、以太幣等加密貨幣。事實上,近年區塊鏈應用已開始落地到各行各業,作為「百業之母」的銀行業更嘗試將之引進到國際貿易處理流程,以降低跨境交易成本。

 

  區塊鏈獨有的分散式帳本技術(Distributed Ledger Technology,DLT),其實是記載著所有交易軌迹的電子檔案。這些帳本不是儲存於單一的中央數據庫,而是有無數份副本存放至區塊鏈網絡上的每一個「節點(node)」,即是電腦;除非有人能掌控區塊鏈過半的節點,否則就無法任意竄改數據。因此,區塊鏈擁有不可篡改的特性,數據安全性相對較高。

 

分散式帳本是一個有無數副本分布於不同節點、機構或地理位置的電子檔案,當中並不存在集中儲存的的中央數據庫。(圖片來源:Cryptopostgazette網站)

 

  儘管每個節點皆保留了所有交易記錄,但只會顯示交易流動的軌迹,帳戶的個人資料則會受到加密保護,所以區塊鏈既可確保數據的來源正確,又可保證數據在中間過程不會被人攔截和更改,還可保障用戶私隱免受損害。

 

  如將區塊鏈技術應用到國際貿易流程中的信用證(Letter of Credit)交易,便可確保交易具有較高安全性,並可簡化交易作業流程,進而降低交易成本。信用證是銀行按照進口商要求的條件,對出口商發出的匯票,因它為銀行風險而非商業風險,較為安全可靠,所以成為國際貿易間的主要結算方式。

 

  信用證運作流程主要有四方參與,分別是進口商、出口商、開證銀行、押匯銀行。進口商跟出口商訂立買賣合約後,必須通知開證銀行開出信用證給押匯銀行,跟著由押匯銀行通知出口商,讓出口商在出貨時獲得保障;出貨後,進口商與出口商須相互寄送一系列的贖單、單據等文件,確保交易確實進行。

 

  以往,這些文件的寄送與確認均是以紙本方式跨境進行,當中涉及大量核對文件的人力成本,寄送等待時間也很長,至少要5天才可完成。如果交易只屬短程貨運,有可能出現貨物比文件先到的情況;這時候,進口商沒有文件在手,就不能領貨,致使貨物需寄存在機場或碼頭倉庫,衍生額外的租倉費用,增加交易成本。

 

  為求簡化文件傳遞流程,來自台灣的中國信託商業銀行遂試用區塊鏈信用證平台。2019年10月,台商奇美實業出貨給波蘭的進口商,中國信託擔任押匯銀行,荷蘭安智銀行(ING)則擔任開證銀行。與往常不同的是,今次交易棄用紙本文件方式,改以區塊鏈的智能合約(Smart Contract)來執行網上開證與押匯流程。交易雙方和銀行間的往來文件直接上鏈發行,大幅節省等待文件寄送、確認信用證內容、比對單據資料等所花費的人手和時間。結果,原需耗時5天的信用證流程,縮短至1天內完成,成功創下全球首宗橫跨歐亞的區塊鏈信用證交易。

 

中國信託商業銀行於2016年已成立區塊鏈研究團隊,並加入金融區塊鏈聯盟R3,積極參與國際貿易區塊鏈的發展。(圖片來源:維基百科)

 

  匯豐銀行於2019年9月也完成全球首宗使用人民幣的區塊鏈信用證交易。香港兆馳電子(出口商)向其母公司深圳市兆馳股份有限公司(進口商)出售一批液晶顯示零件和面板,由匯豐中國(開證銀行)通過區塊鏈平台向匯豐香港(押匯銀行)發出信用證;當信用證被押匯銀行驗證和獲出口商確認後,智能合約就自動向出口商發送可以出貨的信息,中間所有信息如收據資料、貨運資料、交易資訊都已記錄在區塊鏈上。整個處理流程同樣在1天內完成。

 

除參與Contour貿易融資區塊鏈外,豐銀行還計劃將200億美元(約1,560億港元)的私募基金證券遷移至區塊鏈平台,以提升處理速度和節省成本。(圖片來源:豐銀行官網)

 

  不過,區塊鏈應用要在銀行業全面落地,仍要面對兩大難關。目前各國法例對智能合約的定位沒有一致共識,以銀行業一貫注重穩健的保守作風,大部分業者不會貿然採用規管未明的區塊鏈技術。

 

  此外,引入新技術系統時通常需投入較大的成本。銀行如要實施區塊鏈方案,就要架設區塊鏈網絡和分散式帳本平台,涉及龐大的前期投入,可能需要一定時間之後才能收回成本。受到疫情拖累,銀行業信貸成本與不良資產現已呈上升之勢,故此疫情過後,業者未必有足夠預算可供開發區塊鏈項目。

 

  然而,深耕已久的區塊鏈方案卻未必受到影響。上述中國信託和匯豐銀行試行的信用證區塊鏈平台,其實是來自貿易融資區塊鏈方案「Contour」。它是由金融區塊鏈聯盟R3與連同匯豐和中國信託在內的8家國際銀行攜手開發,在2019年的試驗期內已完成價值逾3,000萬美元(約2.34億港元)的信用證交易。按照原定計劃,Contour平台將於2020年第二季在新加坡正式投入服務,惟在疫情衝擊下最終會否延期,目前仍有待觀望。

 

R3區塊鏈聯盟成立於2014年,主要業務是為銀行及金融機構提供區塊鏈技術服務。(圖片來源:R3官網)

 

06/05/2024

雲端AI已落伍?AI PC掀起電腦端運算新戰局!微軟、Intel英特爾惡鬥NVIDIA爭奪市場龍頭寶座!

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  當下生成式AI運算主要依靠雲端平台執行,如要為用戶帶來更爽快、安全的使用體驗,便非要從電腦端著手改善不可——能夠獨立運行大型語言模型的AI PC遂應運而生。Microsoft與Intel已發表AI PC的硬件要求:必需配備NPU晶片與「Copilot」鍵。AI晶片龍頭NVIDIA則宣稱,擁有GPU的PC可以稱為「Premium AI PC」,代表著AI效能更強,而單靠NPU運行的PC則是「Basic AI PC」,雙方較勁意味甚濃。究竟未來誰可主宰AI PC市場呢?

 

各廠商對AI PC定義持不同看法

 

  市場普遍預期,AI PC銷售將在未來幾年大幅增長,讓PC市場走出低谷。市調機構Gartner預估,AI PC在2024年將佔全球所有電腦出貨量的22%,總計為5,450萬部。IDC亦預測,2024年AI PC的出貨量將接近5,000萬部,到2027年更有望倍增至1.67億部,佔所有電腦出貨量的60%。

 

  面對這波AI PC換機潮,微軟(Microsoft)、英特爾(Intel)、輝達(NVIDIA)無不拼盡全力搶攻這個新市場。所謂「AI PC」,意指在無需連線上網、不依靠雲端運算的情況下,能夠獨立提供生成式AI服務的個人電腦;換言之,這要把雲端平台的強大運算力,適度地遷移至PC之上。但上述只是一個基本概念,而各大廠商對AI PC的具體定義都有著自己的看法。

 

微軟定義AI PC要有NPU晶片

 

  微軟與英特爾已定下AI PC應具備的3大基本條件:一、能夠運行AI服務Microsoft Copilot;二、內置神經網絡處理器(Neural-network Processing Unit,NPU);三、實體鍵盤上設有「Copilot」按鍵。此後,鍵盤位於Alt鍵旁、印有微軟標誌的按鈕將會消失,取而代之的是印有Copilot標誌的按鍵,讓用戶可以一鍵呼叫AI功能。

 

  稍後,微軟將會推出離線版Copliot服務,讓用戶可以在沒有網絡連線的環境下,都能使用生成式AI功能。由於AI推理所需的運算效能完全來自電腦本身,所以微軟要求NPU的運算力要達到40 TOPS(Tera Operations Per Second,每秒一兆次操作)才算符合AI PC標準。

 

微軟指出,除內建NPU外,AI PC必需在鍵盤上配備「Copilot」按鍵,意味著市面上大部分電腦都不符合AI PC標準。(圖片來源:Intel)

 

微軟要求NPU效能起碼40 TOPS

 

  綜觀當今電腦規格,40 TOPS的要求可說是非常苛刻。英特爾首款內建NPU核心的Intel Core Ultra處理器系列僅能提供10 TOPS;其對手超微(AMD)旗下的Ryzen 8040處理器,NPU效能亦只有16 TOPS,兩者均未能達標。

 

Intel於2023年12月推出第一款內建NPU核心的Core Ultra晶片,已被裝配到Acer、Dell、HP、Lenovo等品牌的新款電腦中,但卻被未能符合微軟要求的40 TOPS效能門檻。(圖片來源:Intel)

 

  有鑑於此,Intel將於2024年底發表的Arrow Lake和Lunar Lake NPU,效能會比現有版本高出3倍以上,理論上應可達到微軟的最低要求。 AMD下一代Ryzen流動處理器將採用 XDNA 2架構,其NPU性能也可達到40 TOPS。從手機晶片跨足電腦晶片領域的高通(Qualcomm),亦會在2024年底前推出X Elite晶片,預計AI效能可達到45 TOPS。

 

輝達:有GPU是Premium AI PC

 

  另一邊廂,AI晶片霸主NVIDIA亦已提出他們對AI PC的看法。該公司認為,內建NPU的電腦雖可稱作AI PC,惟效能與支援性卻遠遜於配備GPU的電腦。根據輝達提供的測試數據,NVIDIA GPU能夠提供100至1,300 TOPS的AI運算力,遠遠拋離NPU的10至45 TOPS。

 

  當用戶要利用AI工具生成影片,甚或處理3D噪音降噪、遊戲畫面光線追蹤等,目前也只有GPU能夠辦得到。NVIDIA表示,旗下GeForce RTX已可支援逾500款AI應用工具與遊戲,代表著消費者買回來後無需擔心產品的支援性。故此輝達認為,只有NPU的電腦僅可稱作「Basic AI PC」,與具備GPU的「Premium AI PC」不屬同一個檔次。

 

假如市場接受NVIDIA的說法,認同內置GPU的電腦是「Premium AI PC」,勢必推動GeForce RTX系列GPU與顯示卡的銷量成長。(圖片來源:NVIDIA)

 

2025年AI PC軟硬件配套始齊備

 

  除電競PC外,普通PC因成本考量大都不設獨立的GPU。一旦NVIDIA能夠成功向市場推廣AI PC必需裝配獨立GPU,那麼其消費級GPU與顯示卡的銷量就可以獲得大幅增長。輝達現已雄霸AI雲端伺服器領域,假如連AI PC紅利也能分一杯羹的話,將進一步鞏固GPU在AI晶片市場的地位,增強該公司在整個AI產業鏈中的影響力。

 

  初步估計,AI PC發展初期的主要用戶群是高階商務用戶和內容創作者,他們對運用AI來提升生產力有高度需求,不介意多花一點錢購入高階AI PC。面向普羅大眾的消費型AI PC如要普及,還有待更多元化的AI應用軟件面世。

 

  現時《Windows》作業系統仍未支援AI PC,微軟需要重寫應用程式始能讓系統使用NPU,預計AI兼容版的《Windows 11》將會在2024年晚些時候釋出;針對AI PC作出全面優化的下一代系統《Windows 12》,更有可能在2025年上市。由此可見,AI PC硬件與軟件配套或許要等到2025年始能齊備,屆時才是市場大規模擁抱這類型電腦的時機,也是AI PC市場爭霸戰的決勝時刻!

 

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