創想AI／生成式AI為產業帶來的機會與挑戰

路透

【整理／邹明珆】

自ChatGPT问世以来，生成式AI快速席卷全球，不仅改变人机互动的模式，同时也掀起新一波的产业革命。面对这波生成式AI崛起的新浪潮，工研院与台湾产业并肩，深入探索生成式AI的技术革新与应用，助攻产业凭借完整的AI产业生态系，持续站稳关键地位，并把握机会转型升级。

近年，生成式AI成为成长最快的科技领域之一。工研院产业科技国际策略发展所研究经理石立康指出，生成式AI市场正处于快速成长期，预计2028年全球市场规模将达到519亿美元、年复合成长率高达35.6％。这样的成长态势对各产业在销售、营运及产品研发等各个面向带来正面影响，因此台厂若想在这场重塑产业格局的变革中成功转型升级，可凭借原有的完整AI产业生态系优势，在AI垂直应用等新兴领域中开拓蓝海市场。

台湾在AI供应链中扮演关键角色

生成式AI的发展历程清晰地显示出技术演进的轨迹。工研院资讯与通讯研究所组长李青宪表示，2015年至2017年间，深度学习技术在计算机视觉、机器翻译、语音辨识及游戏等领域中取得突破性进展。特别是2017年，《Attention is All You Need》论文提出了Transformer架构，为大语言模型奠定了基础。「Transformer模型的核心在于注意力机制，能够模仿人类大脑的注意力分配，有效处理文字和图像之间的关联，例如从上下文的语境之间，读懂『我实在看不起医生。』这句话的含义是说者在表达自己没钱看医生，还是对医生的负面评价。」

随着模型规模不断扩大，训练数据的品质和数量成为关键。从ChatGPT-3到ChatGPT-4来看，模型参数增加了10倍，训练数据量更呈现指数增长。这意味着，资料品质和资料量将成为企业导入生成式AI的最大挑战之一。

目前，生成式AI技术主要分为两大类型，有以OpenAI、Microsoft、Google为首的闭源模型，和以Meta的Llama系列为代表的开源模型。闭源模型通常规模更大，性能更优，但使用受限；开源模型则允许企业下载并进行客制化，灵活性更高，但规模相对较小。

在这些技术演进的过程中，台厂也在多个环节占据重要位置。石立康举例，在AI晶片方面，虽然设计主导权仍掌握在辉达等国际大厂手中，但台厂可发展具备低耗能、先进异质封装等的AI推论晶片，或是以自身专长吸引国际大厂合作，借此提升ASIC设计实力和全球市占率。又如在AI伺服器市场方面，目前由台湾出货的AI伺服器量近全球9成，且价格也不断攀升。

然而，机遇与挑战并存。随着AI伺服器功耗不断提升，电源供应和散热成为新的技术瓶颈。石立康表示，单一伺服器功率已从1千瓦快速攀升至1万瓦，传统气冷方案已不敷需求。这为台厂带来新的发展机会，特别是在高功率电源供应器和液冷系统等领域。

台厂布局新战场智能终端

随着生成式AI技术的成熟，愈来愈多产业开始探索其在实际业务中的应用，像是在软体开发领域，生成式AI可以协助软体工程师生成程式码、进行代码审查、撰写注释和文档，甚至自动生成测试案例，大幅提升开发效率；在金融业方面，生成式AI则可以从复杂的流程中提取关键资讯，协助简化繁琐的文件处理流程。

「综观企业成功导入生成式AI的关键点，在于选择适合的策略。」李青宪说明，对于一般性应用，可考虑使用开源模型；在特定领域的应用方面，企业则需要利用自身的数据进行微调，且资料的数量和品质至关重要。

除了各个产业领域的云端应用外，AI电脑与AI手机也成为新的发展趋势。许多国际大厂正积极开发支持AI功能的新一代晶片，以布局未来的智能终端生态系；台厂也不落人后，纷纷投入AI电脑与AI手机的产品研发。

展望未来，生成式AI无疑将会改变各行各业的运作方式。对企业而言，及时跟进这一技术浪潮，构建自身的AI能力，将成为未来竞争的关键。然而，成功导入生成式AI并非易事，需要企业在技术、数据、人才等多个方面进行全面布局。李青宪强调「未来的成功与否，将取决于各领域专家和AI专家的无缝跨域协作，并透过企业持续积累和优化自身数据资产的能力；对于台湾企业来说，更应该抓住机遇、积极布局，为未来的发展奠定坚实基础。」