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人工智慧產業化 AI PC與AI手機將成市場新寵
加速邁向個人裝置

【作者: 王岫晨】   2023年12月27日 星期三

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全球市場在今年都明顯感受到了人工智慧的影響力。雖然人工智慧並不是一項新技術,多年來大部分的企業也一直在預測和解釋AI方面投入巨資,但生成式AI的出現刺激了一波新的投資熱潮。


AI成為科技轉捩點

無所不在的AI將成為科技展發展重要轉捩點,未來企業將更關注AI技術投資以及AI驅動的產品與服務。

根據IDC的預計,到了2027年,全球在 AI 解決方案上的科技支出將成長到美金五千億元以上。IDC台灣總經理江芳韻認為,無所不在的AI(AI Everywhere)將成為科技展業發展重要的轉捩點,未來企業將更關注AI技術投資以及AI驅動的產品與服務。擁抱『無所不在的AI』的思維方式將不再是一種選擇,而是一種必要。不過企業在面對大量、創新的AI產品與服務的同時,也要注意如何在大量選項中進行選擇,並管理成本增加與失去數據控制相關的風險。IDC也整理出2024年AI領域的重點趨勢:


生成式AI全面產業化

生成式人工智慧(Generative AI)技術的應用場域正從消費市場走向企業市場,亞洲企業聚焦的應用場域是以產品設計、軟體開發、客戶互動、行銷公關與供應鏈管理為主。值得特別注意的是,隨著企業需求提升,AI雲端平台將進入新一波競爭態勢,平台工具對微調(fine-tuning)跟索引增強生成(RAG)的支援能力將直接影響企業採用意願。在生成式人工智慧等技術的帶動下,IDC預估,台灣人工智慧平台(AI Platform)市場規模將從2023年的6,690萬美元成長到2024年的8,390萬美元,年成長率高達25.4%。


人工智慧走向個人裝置


圖一 :  AI將逐步打開個人裝置市場
圖一 : AI將逐步打開個人裝置市場

AI近年來發展快速,並於數據中心大放異彩,隨著技術發展,預期2024年將逐步打開個人裝置市場。在生成式AI,智慧辦公室、以及元宇宙等商業市場逐步興起下,穿戴裝置的個人化應用正從家庭擴展到辦公場域,建立起與IoT裝置和系統設備的連接,並透過分散式決策讓連接的裝置及系統能夠根據地端訊息做出即時的判斷和反應,最大程度地降低對雲端連接的需求。


另外,隨著2025年Windows 10停止服務支援及GenAI應用彰顯下,AI PC發展也逐步顯露雛型,預計這波成長動能將首先在商業市場發酵。IDC預期到 2026年底,將會有80%用於商業用途的新採購個人電腦搭載專為在地端運行大型語言模型(LLM)應用而設計的AI晶片,以推動生產力、減少延遲、保護數據安全,降低成本的同時提升工作效率。


生成式AI應用於資安維運以實現網路安全自主化

數位轉型的加速推進和新興科技層出不窮,迫使企業持續尋求更智慧且自動化的資安解決方案,以因應新型態風險,同時彌補專業資安人力短缺所帶來的技術落差。近年來,基於人工智慧的資訊安全和進階分析技術已被廣泛運用於資安產品和服務,而在2023年,生成式AI的崛起更進一步推動資安自動化邁向跨控制領域和跨技術範疇的網路安全自主化階段。IDC預估到2026年,全球將有30%的大型企業透過自主安全營運相關投資,提高資安事件的修復、管理和應對效率;而台灣企業也將透過投資擁有生成式AI能力的資安產品與服務,以應對資安人力不足所帶來的挑戰。


生成式AI落地終端引爆商機

資策會產業情報研究所(MIC)所長洪春暉表示,生成式AI將貫串2024年資通訊暨軟體產業發展,其已逐步落地至更多終端裝置,預期2024年AI PC與AI手機將成為終端消費市場成長新動力。生成式AI的高速發展也帶動新一波AI推論伺服器需求,並驅動AI晶片競爭白熱化。


針對生成式AI發展,2024年將朝向「AI Agent化」,預期可帶動軟體系統工程革新,利於企業流程升級,未來距離「人人成為AI工程師」的世界又更接近了,屆時全民皆可創建AI App,將驅動新一代AI服務模式。


AI PC點燃全球PC市場成長動能

資策會MIC表示,搭載AI的個人電腦已成為下一代產品開發標配,儘管AI PC尚未有明確的產品定義,PC供應鏈對於AI PC的無限想像已開啟AI PC新戰場。除了處理器大廠紛紛推出AI PC處理器,品牌商、作業系統商、軟體商也加速軟體應用的開發與合作。由於主要大廠已認知到市場成長的關鍵,在於使用模式更貼近使用者需求,因此除了硬體效能,軟體應用工具對於使用者執行AI功能的情境配合,成為未來產業發展焦點。


展望2024年,台灣PC產業具有設計與生產力優勢,預期將持續扮演協助尋覓使用情境與產品創新設計的角色,提升AI PC產品價值,迎接價量齊升的市場商機。


AI手機服務生態系重新建構

2024年手機品牌廠的AI布局能力將成為競逐的差異化關鍵,基於AI手機的服務生態系將重新建構,並走向大者恆大。主要手機品牌廠紛紛自研大型語言模型(LLM)並整合客製OS系統開發,試圖將AI大模型能力引入手機,使終端處理運算成為常態。而為了實現AI手機各類應用運算需求,手機晶片規格將大幅提升,GPU、NPU/APU的重要性增加,主晶片規格與記憶體頻寬及容量也同步升級,以支援百億規模以上參數的LLM模型,進一步催生晶片面積設計優化、高階運算,以及軟體管理能耗等需求。


預期2024年,對於先進製程、AI手機晶片設計與測試、記憶體模組需求將更甚以往,刺激大廠挹注新技術研發與投資力道,為台廠供應鏈帶來商機。


生成式AI模型帶動伺服器出貨

資策會MIC表示,現有各產業領域對於AI的應用與需要訓練的原始資料,差距甚大,且許多產業數據分析牽涉機敏資料的運算,使小型化、客製化AI訓練模型成為趨勢,特別是中小型企業受限於有限資源,需要更有效率、較低成本的AI應用部署方式。


展望2024年,AI推論伺服器由於價格較低、方便企業部署,加上多數企業已開始避免AI算力溢出、資源過度部署的問題,預期AI推論伺服器將成為企業端採購的重點產品,利於AI伺服器出貨。對台灣產業而言,高階AI訓練伺服器出貨,加上雲端服務商、伺服器品牌商與自有品牌的AI推論伺服器訂單有望增加,並帶來可觀的成長動能。


AI晶片競爭白熱化

生成式AI服務如OpenAI ChatGPT、Google Gemini備受關注,帶動服務業者積極布建AI運算資料中心以提升服務能量,也驅動晶片大廠推出更高運算效能的AI運算晶片,爭取服務業者採用,不僅如此,服務業者也開始著手開發符合自有AI運算需求的自研晶片,2024年AI晶片競爭將更白熱化。


資策會MIC表示,2024年全球生成式AI運算晶片的發展重點,將在於領導廠商NVidia晶片產品群、AMD和Intel等競爭產品,以及AI服務業者自研晶片開發與導入狀況。


生成式AI走向AI Agent化

不同的生成式AI技術已為AI Agent打下基礎,AI Agent已發展為具有更高自主性、自我拆解問題與解決複雜問題的智慧系統。資策會MIC表示,AI Agent開始結合LLM、自主規劃能力、記憶與反饋情況能力,以及工具選擇與使用能力,此趨勢將大幅影響未來軟體工程設計與規劃原則,可輔助原有工程人員的開發速度與水準提升。


長期而言,當帶有AI Agent能力的生成式AI更普及,將允許人人以No code或Low code型式,用命令說明角色及工作目的後,便可對系統工程的工作進行拆解、完成複雜工作的執行,甚至能改善企業內部流程與經營模型。


GPT商店建構新一代AI服務模式

資策會MIC表示,隨著AI Agent技術更成熟,將大幅降低自行開發AI應用的門檻,迎接全民AI工程師時代。預期2024年由OpenAI推出的「GPT商店」將大幅改變AI開發與應用的生態體系,推動個人開發者或小型工作室積極投入。然而,GPT商店是否能部分取代資服業者角色仍有待觀察,主要是企業營運需求較一般個人應用複雜,一般開發者的成品難以滿足。


MIC建議專業資服業者,專注於協助企業滿足細緻的客製化需求,持續進行模型與軟體最佳化調校,保有相當彈性架構可依需求不斷擴增,才是關鍵競爭力所在。


可信任AI重要性提升


圖二 : 生成式AI的崛起更進一步推動資安自動化
圖二 : 生成式AI的崛起更進一步推動資安自動化

資策會MIC表示,隨著AI全民化時代加速來臨,可信任AI的重要性持續提升並朝普及化邁進中。展望未來,模型維運(ModelOps)的重要性日益增加,其不僅包含模型的持續維護與更新,更能即時監控模型的性能與風險,有效防止AI模型在無適當監管的情況下,產生負面效應。除此,主動的資料保護與針對AI的安全規範措施變得更加重要,特別是如何確保數據隱私、合法性,將成為影響AI發展關鍵。


AI趨動科技應用和人才變革

Pure Storage指出,人工智慧及永續是2023年兩大決定性的發展主軸,這將持續帶動2024年台灣科技應用及人才發展的變革。隨著政治、社會與經濟狀況的不穩定將延續到2024年,企業將持續重視科技的實際應用,同時透過AI改善營運,並堅守環境永續目標。其趨勢預測指出,AI將徹底改變雲端運算。隨著專注於圖形處理器(GPU)等AI特定服務的新一代專業雲端供應商出現,我們預測雲端運算領域將會有重大變革,雲端將顛覆現有的基礎架構即服務(IaaS)超大規模企業的現狀。


另外,2024年主權雲端將會崛起。由於資料使用與資料位置的相關法規逐漸嚴格,企業對主權雲端的需求將日益增長,尤其是金融服務業。此外,像生成式AI這樣的AI系統,在訓練過程中也會引發主權問題。


到了2024年,將會出現另一波人才短缺,這次集中在AI領域。每當新科技出現時,對新科技領域人才及技術的需求將急遽增加,生成式AI也不例外。人才爭奪戰將會導致薪資上漲,但仍會有大量AI項目因人才短缺而停滯。人才短缺也將會成為AI的廣泛應用中,最大的阻力之一。


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