AI氣象預報革命來了，但誰真正需要這場變革？

颱風路徑預測相差24小時，這樣的誤差在極端氣候時代可能攸關生死。Nvidia選在美國暴風雪肆虐時發布新AI氣象模型，時機堪稱完美。

從超級電腦到GPU的典範轉移

Nvidia在休士頓美國氣象學會會議上發布的Earth-2氣象AI模型群，可能徹底改寫天氣預報的遊戲規則。其中Earth-2 Medium Range模型聲稱在70多項變數上擊敗Google DeepMind的GenCast，而後者在2024年12月發布時，已經大幅超越既有的15天預報模型。

傳統氣象預報仰賴物理模擬，需要龐大運算資源。光是「資料同化」（整合各種觀測數據）就消耗傳統氣象系統50%的超級電腦負載。Nvidia新系統將這個過程從「超級電腦數小時」縮短至「GPU數分鐘」。

Nvidia氣候模擬主管普里查德表示：「這在哲學和科學上都是回歸簡單。」他們正從客製化的利基AI架構，轉向簡單可擴展的變壓器架構。

三大模型重新定義預報邊界

Earth-2套件包含三個新模型：Nowcasting專精0-6小時短期預報，直接從衛星觀測學習，可適用於全球任何有良好衛星覆蓋的地區；Global Data Assimilation整合氣象站和探空氣球數據，快速生成全球數千個地點的即時大氣狀態快照；Medium Range則提供15天中期預報，精度號稱超越Google的GenCast。

這些模型與既有的CorrDiff和FourCastNet3結合，形成從短期到長期的完整預報體系。目前以色列和台灣氣象單位正在測試Earth-2 CorrDiff，The Weather Company和Total Energies則在評估Nowcasting。

氣象主權的新挑戰

普里查德的一句話格外引人深思：「氣象是國家安全議題，主權與氣象密不可分。」歷來高精度氣象預報是富裕國家和大企業的特權，需要昂貴的超級電腦支撐。

AI模型的普及化可能打破這種壟斷，讓更多國家獲得先進預報能力。但同時也帶來新的依賴關係：當各國氣象服務依賴Nvidia的GPU和模型時，技術主權何去何從？

亞洲視角的考量

對台灣、香港等颱風頻發地區而言，AI氣象預報的精度提升意義重大。但這也引發思考：當預報能力集中在少數科技巨頭手中，小國如何維持氣象獨立性？

中國大陸擁有自主的氣象衛星和超級電腦系統，可能不會過度依賴Nvidia方案。相比之下，東南亞國家可能更容易被納入美國主導的AI氣象生態系統。

氣象數據的敏感性不容忽視。軍事行動、農業規劃、能源調度都高度依賴天氣資訊。當這些關鍵數據的生成和分析掌握在外國企業手中，國家安全風險不言而喻。