亞馬遜技術總監Werner Vogels：2023年及未來五大科技趨勢預測
隨著全球危機頻生，如何借助科技解決棘手問題至關重要。如今獲取數據的來源比以往更多，若能將穿戴式設備、醫療設備、環境感測器、影片錄製與擷取（video capture）和其他連網設備等數據，與電腦視覺、機器學習和模擬技術等雲端科技與應用結合，將對世界產生強大影響力。在2022 AWS re:Invent全球大會期間，亞馬遜技術總監Werner Vogels分享了以下五大全球趨勢的預測及觀察。
預測一：雲端技術將革新以往所認知的運動賽事
在未來幾年，數碼轉型將全面橫掃每項體育運動。受惠於雲端技術，體育賽事將成為可被即時分析和協助做出決策的數據流，例如整合球員補充水分的時機、球的運動軌跡、觀眾入座率等數據，並在每場比賽中的後台不斷進行模擬及預測，革新人們所認知的運動賽事，帶來比以往更精采可期的運動競賽。此外，現場或透過直播的觀賽體驗也將發生變化。體育場館將採用Amazon Go商店等零售產業的創新方法，例如使用電腦視覺、感測器融合和深度學習，達到「無票入場」和「即拿即買」（Grab-and-Go）的消費模式。新一代數據疊合和即時洞察也將深化至運動員層面以強化賽事體驗，宛如視覺效果最頂尖的電動遊戲。科技將成為職業體育賽事的競爭基礎。
預測二：模擬世界將重塑體驗
雲端將讓空間運算、模擬技術、數碼分身等科技技術變得更普及，帶來全新的體驗。在2023年，隨著AWS SimSpace Weaver等模擬技術的推出，未來人們將可以模擬幾乎所有事物。透過模擬執行大量假設的場景，人們無需等待多年即可得知行為對未來的影響。例如Terraformation全球重新造林等公司憑藉AWS SimSpace Weaver的模擬技術，在達到種植1萬億棵樹目標的過程中，模擬森林的生長情況，以確保森林健康和生物多樣性，並盡力達到碳補償（Carbon Offset）。
另一個快速成長的創新領域是空間運算。許多企業已經在建構專用硬件，並使用雲端技術來捕捉和建立所有環境的3D模型，這也激發建築、施工、商業地產和零售行業的創新浪潮。空間運算將在未來幾年迅速發展，3D物件和環境將像社交媒體上的短影片般流行，且易於產生和使用。這些模型可以在虛擬本地（virtual home）中模擬出它們的特色，消費者在按下購買鍵前就能了解全盤細節。例如消費者不僅可以把一盞虛擬燈放在客廳，更可以透過開關燈即時觀察環境光與虛擬傢俱的互動，以及了解其能源消耗。
預測三：智慧能源創新浪潮
在2023年，能量儲存表面材料、分散式電網、智慧消費等技術將在全球快速發展，協助改善生產、儲存和消耗能源的方式。亞馬遜正在儲存資源，以及在使用者需要時隨需配送展開行動。雲端技術將為材料研究科學開拓的新領域，例如將能源儲存整合至提供動力的物體結構中，在一艘船的兩側安裝動力電池。亞馬遜也開始著手於長期儲存能源領域的突破，例如熔鹽、堆疊區塊和燃料電池。
另一個新領域是能源分散化。隨著地緣政治事件和氣候波動加劇的能源挑戰，微電網將成為全球許多社區的解決方案，而雲端技術是實現此目標的關鍵。來自太陽能電池板、風電場、地熱和水力發電的數據將在雲端串流、儲存、監控、進一步精簡與分析。機器學習將用於分析所有能源數據、預測使用高峰，並透過每戶家庭的用電行為重新分配能源以預防停電。
預測四：供應鏈轉型即將來臨
在2023年，電腦視覺和深度學習等技術將推動供應鏈發展。無人駕駛車隊、自主倉庫管理和模擬只是引領智慧物流和全球供應鏈新時代的一小步。工廠中的物聯網感測器數量將激增；機器學習將不僅用於預測機器故障，也會用於預防機器故障。建基於雲端技術的數碼貨運網絡將解決全球運送產品的挑戰。數碼貨運網絡將穿越國家甚至海洋，並即時提供數據，協助承運人優化最有效的航線，以及改變航向以應對關鍵時刻，例如設備故障和天氣干擾。供應鏈的每一個環節將能即時預測貨物即時狀態和到貨時間。
自動駕駛貨車運輸將對全球供應鏈產生巨大影響。自動駕駛貨車可以24小時在路上行駛，無須中途休息，也不會衍生司機疲倦或分心等問題，產品也將更快、更安全、更高效地送達目的地。抵達當地倉庫後，由機械人進行揀選和自動包裝貨物將變得更普及。機械人技術借助人工智能、電腦視覺和對公司庫存中單個產品的精確處理，也將開始在倉儲中發揮更大的作用。
預測五：客製化晶片成為主流
在2023年，專用晶片將加快創新步伐，工作負載利用硬件優化帶來最大化效能，同時降低能源消耗和成本。截至2022年12月，AWS平均每天啟動1億個EC2執行個體，近年來亦相當投入於晶片設計。借助專為特定案例獨家建構的客製化晶片，企業在雲端執行的工作負載將獲得更高效能、更好的成本效益。在未來幾年，工作負載將轉移到專為模型訓練的AWS Trainium晶片和專為推論設計的AWS Inferentia晶片中，為工程師開啟創新浪潮。透過使用基於AWS Trainium的執行個體節省50%的訓練成本，或基於AWS Inferentia的執行個體上實現50%的每瓦效能提升。即使通用應用程式中，遷移至客製化晶片仍有好處，例如基於Graviton3的執行個體，在相同的效能下比同類EC2執行個體的能源消耗低60%。
成本節約和效能優勢將帶來更多實驗、創新以及應用，並為其他特定工作負載提供更多客製化晶片。於2003年獲得圖靈獎的美國電腦科學家Alan Kay曾言：「真正認真對待軟件的人應該製造自己的硬件。」展望來年，專注軟件開發的企業將開始利用客製化晶片帶來競爭優勢。
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