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人工智慧产业化 AI PC与AI手机将成市场新宠
加速迈向个人装置

【作者: 王岫晨】2023年12月27日 星期三

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全球市场在今年都明显感受到了人工智慧的影响力。虽然人工智慧并不是一项新技术,多年来大部分的企业也一直在预测和解释AI方面投入巨资,但生成式AI的出现刺激了一波新的投资热潮。


AI成为科技转捩点

无所不在的AI将成为科技展发展重要转捩点,未来企业将更关注AI技术投资以及AI驱动的产品与服务。

根据IDC的预计,到了2027年,全球在 AI 解决方案上的科技支出将成长到美金五千亿元以上。IDC台湾总经理江芳韵认为,无所不在的AI(AI Everywhere)将成为科技展业发展重要的转捩点,未来企业将更关注AI技术投资以及AI驱动的产品与服务。拥抱『无所不在的AI』的思维方式将不再是一种选择,而是一种必要。不过企业在面对大量、创新的AI产品与服务的同时,也要注意如何在大量选项中进行选择,并管理成本增加与失去数据控制相关的风险。IDC也整理出2024年AI领域的重点趋势:


生成式AI全面产业化

生成式人工智慧(Generative AI)技术的应用场域正从消费市场走向企业市场,亚洲企业聚焦的应用场域是以产品设计、软体开发、客户互动、行销公关与供应链管理为主。值得特别注意的是,随着企业需求提升,AI云端平台将进入新一波竞争态势,平台工具对微调(fine-tuning)跟索引增强生成(RAG)的支援能力将直接影响企业采用意愿。在生成式人工智慧等技术的带动下,IDC预估,台湾人工智慧平台(AI Platform)市场规模将从2023年的6,690万美元成长到2024年的8,390万美元,年成长率高达25.4%。


人工智慧走向个人装置


图一 :  AI将逐步打开个人装置市场
图一 : AI将逐步打开个人装置市场

AI近年来发展快速,并於数据中心大放异彩,随着技术发展,预期2024年将逐步打开个人装置市场。在生成式AI,智慧办公室、以及元宇宙等商业市场逐步兴起下,穿戴装置的个人化应用正从家庭扩展到办公场域,建立起与IoT装置和系统设备的连接,并透过分散式决策让连接的装置及系统能够根据地端讯息做出即时的判断和反应,最大程度地降低对云端连接的需求。


另外,随着2025年Windows 10停止服务支援及GenAI应用彰显下,AI PC发展也逐步显露雏型,预计这波成长动能将首先在商业市场发酵。IDC预期到 2026年底,将会有80%用於商业用途的新采购个人电脑搭载专为在地端运行大型语言模型(LLM)应用而设计的AI晶片,以推动生产力、减少延迟、保护数据安全,降低成本的同时提升工作效率。


生成式AI应用於资安维运以实现网路安全自主化

数位转型的加速推进和新兴科技层出不穷,迫使企业持续寻求更智慧且自动化的资安解决方案,以因应新型态风险,同时弥补专业资安人力短缺所带来的技术落差。近年来,基於人工智慧的资讯安全和进阶分析技术已被广泛运用於资安产品和服务,而在2023年,生成式AI的崛起更进一步推动资安自动化迈向跨控制领域和跨技术范畴的网路安全自主化阶段。IDC预估到2026年,全球将有30%的大型企业透过自主安全营运相关投资,提高资安事件的修复、管理和应对效率;而台湾企业也将透过投资拥有生成式AI能力的资安产品与服务,以应对资安人力不足所带来的挑战。


生成式AI落地终端引爆商机

资策会产业情报研究所(MIC)所长洪春晖表示,生成式AI将贯串2024年资通讯暨软体产业发展,其已逐步落地至更多终端装置,预期2024年AI PC与AI手机将成为终端消费市场成长新动力。生成式AI的高速发展也带动新一波AI推论伺服器需求,并驱动AI晶片竞争白热化。


针对生成式AI发展,2024年将朝向「AI Agent化」,预期可带动软体系统工程革新,利於企业流程升级,未来距离「人人成为AI工程师」的世界又更接近了,届时全民皆可创建AI App,将驱动新一代AI服务模式。


AI PC点燃全球PC市场成长动能

资策会MIC表示,搭载AI的个人电脑已成为下一代产品开发标配,尽管AI PC尚未有明确的产品定义,PC供应链对於AI PC的无限想像已开启AI PC新战场。除了处理器大厂纷纷推出AI PC处理器,品牌商、作业系统商、软体商也加速软体应用的开发与合作。由於主要大厂已认知到市场成长的关键,在於使用模式更贴近使用者需求,因此除了硬体效能,软体应用工具对於使用者执行AI功能的情境配合,成为未来产业发展焦点。


展??2024年,台湾PC产业具有设计与生产力优势,预期将持续扮演协助寻觅使用情境与产品创新设计的角色,提升AI PC产品价值,迎接价量齐升的市场商机。


AI手机服务生态系重新建构

2024年手机品牌厂的AI布局能力将成为竞逐的差异化关键,基於AI手机的服务生态系将重新建构,并走向大者恒大。主要手机品牌厂纷纷自研大型语言模型(LLM)并整合客制OS系统开发,试图将AI大模型能力引入手机,使终端处理运算成为常态。而为了实现AI手机各类应用运算需求,手机晶片规格将大幅提升,GPU、NPU/APU的重要性增加,主晶片规格与记忆体频宽及容量也同步升级,以支援百亿规模以上叁数的LLM模型,进一步催生晶片面积设计优化、高阶运算,以及软体管理能耗等需求。


预期2024年,对於先进制程、AI手机晶片设计与测试、记忆体模组需求将更甚以往,刺激大厂??注新技术研发与投资力道,为台厂供应链带来商机。


生成式AI模型带动伺服器出货

资策会MIC表示,现有各产业领域对於AI的应用与需要训练的原始资料,差距甚大,且许多产业数据分析牵涉机敏资料的运算,使小型化、客制化AI训练模型成为趋势,特别是中小型企业受限於有限资源,需要更有效率、较低成本的AI应用部署方式。


展??2024年,AI推论伺服器由於价格较低、方便企业部署,加上多数企业已开始避免AI算力溢出、资源过度部署的问题,预期AI推论伺服器将成为企业端采购的重点产品,利於AI伺服器出货。对台湾产业而言,高阶AI训练伺服器出货,加上云端服务商、伺服器品牌商与自有品牌的AI推论伺服器订单有??增加,并带来可观的成长动能。


AI晶片竞争白热化

生成式AI服务如OpenAI ChatGPT、Google Gemini备受关注,带动服务业者积极布建AI运算资料中心以提升服务能量,也驱动晶片大厂推出更高运算效能的AI运算晶片,争取服务业者采用,不仅如此,服务业者也开始着手开发符合自有AI运算需求的自研晶片,2024年AI晶片竞争将更白热化。


资策会MIC表示,2024年全球生成式AI运算晶片的发展重点,将在於领导厂商NVidia晶片产品群、AMD和Intel等竞争产品,以及AI服务业者自研晶片开发与导入状况。


生成式AI走向AI Agent化

不同的生成式AI技术已为AI Agent打下基础,AI Agent已发展为具有更高自主性、自我拆解问题与解决复杂问题的智慧系统。资策会MIC表示,AI Agent开始结合LLM、自主规划能力、记忆与反??情况能力,以及工具选择与使用能力,此趋势将大幅影响未来软体工程设计与规划原则,可辅助原有工程人员的开发速度与水准提升。


长期而言,当带有AI Agent能力的生成式AI更普及,将允许人人以No code或Low code型式,用命令说明角色及工作目的後,便可对系统工程的工作进行拆解、完成复杂工作的执行,甚至能改善企业内部流程与经营模型。


GPT商店建构新一代AI服务模式

资策会MIC表示,随着AI Agent技术更成熟,将大幅降低自行开发AI应用的门槛,迎接全民AI工程师时代。预期2024年由OpenAI推出的「GPT商店」将大幅改变AI开发与应用的生态体系,推动个人开发者或小型工作室积极投入。然而,GPT商店是否能部分取代资服业者角色仍有待观察,主要是企业营运需求较一般个人应用复杂,一般开发者的成品难以满足。


MIC建议专业资服业者,专注於协助企业满足细致的客制化需求,持续进行模型与软体最隹化调校,保有相当弹性架构可依需求不断扩增,才是关键竞争力所在。


可信任AI重要性提升


图二 : 生成式AI的崛起更进一步推动资安自动化
图二 : 生成式AI的崛起更进一步推动资安自动化

资策会MIC表示,随着AI全民化时代加速来临,可信任AI的重要性持续提升并朝普及化迈进中。展??未来,模型维运(ModelOps)的重要性日益增加,其不仅包含模型的持续维护与更新,更能即时监控模型的性能与风险,有效防止AI模型在无适当监管的情况下,产生负面效应。除此,主动的资料保护与针对AI的安全规范措施变得更加重要,特别是如何确保数据隐私、合法性,将成为影响AI发展关键。


AI趋动科技应用和人才变革

Pure Storage指出,人工智慧及永续是2023年两大决定性的发展主轴,这将持续带动2024年台湾科技应用及人才发展的变革。随着政治、社会与经济状况的不稳定将延续到2024年,企业将持续重视科技的实际应用,同时透过AI改善营运,并坚守环境永续目标。其趋势预测指出,AI将彻底改变云端运算。随着专注於图形处理器(GPU)等AI特定服务的新一代专业云端供应商出现,我们预测云端运算领域将会有重大变革,云端将颠覆现有的基础架构即服务(IaaS)超大规模企业的现状。


另外,2024年主权云端将会崛起。由於资料使用与资料位置的相关法规逐渐严格,企业对主权云端的需求将日益增长,尤其是金融服务业。此外,像生成式AI这样的AI系统,在训练过程中也会引发主权问题。


到了2024年,将会出现另一波人才短缺,这次集中在AI领域。每当新科技出现时,对新科技领域人才及技术的需求将急遽增加,生成式AI也不例外。人才争夺战将会导致薪资上涨,但仍会有大量AI项目因人才短缺而停滞。人才短缺也将会成为AI的广泛应用中,最大的阻力之一。


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