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生成式AI刺激應用創新 帶動軟硬體新商機
網路、平台、服務的轉型

【作者: 資策會MIC】   2024年06月13日 星期四

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2024年台灣五大行業有近兩成比例,有意願或相關行動導入生成式AI,而AI的不同應用發展,正改變著企業的流程、產品創新、商業模式與生態。本文綜觀AI產業,就不同面向探討產業動態與分析市場供需變化。


根據資策會產業情報研究所(MIC)調查,2024年台灣五大行業有意願島如生成式AI或相關行動的比例已達到19%,其中金融保險業高達25%、製造業為22%。面對生成式AI正在快速改變企業的流程、產品創新、商業模式與生態,企業必須能夠即時掌握生成式AI應用發展,以及審慎思考如何導入AI技術來提高效益,並且快速識別導入的手段與目的,而企業可依據生成式AI的三種不同應用形態,進一步思考新興產品與服務。


本文聚焦於AI的發展及應用領域商機。資策會MIC研究團隊將解析生成式AI市場與生態系發展方向,分析生成式AI產品應用形態與未來對產業所造成的影響,以及盤點AI引發的資安攻擊手法、資安新創投入方向等趨勢。


三大應用形態揭示未來資訊系統演變方向

綜覽生成式AI產品與服務可歸納出下列的三種形態:


一、功能嵌入(Feature Embedding):最常見的是以單點AI功能嵌入方式提升流程效率,如重點總結工具、協助回覆訊息等,整個流程以人為主導,部分關鍵決策點才運用生成式AI;


二、人機協作(Copilot):應用檢索增強生成(RAG)技術,隨時取得最新資訊並即時反應,並且多模態能力將大量運用到Copilot形態產品,以無縫接軌互動方式,如貼身助手般協助人完成工作;


三、AI代理(AI Agent):具有AI能力,可高度代理人類工作,也是邁向通用人工智慧(AGI)的階段性成果,AI代理甚至可多角色執行不同工作任務,一起促成共同工作目標。


資策會MIC產業顧問韓揚銘表示,從這些不同應用形態展示出生成式AI在提高工作效率、增強使用者體驗與推動創新的巨大潛力與商機,預期將顛覆軟體產業與許多既有流程,改變產品設計模式,增加溝通介面、工具連結等多樣需求,揭示未來資訊系統演變的方向。



圖一 : 不同應用形態顯示生成式AI擁有龐大的潛力與商機。圖為工研院的即時生成式AI 3D建模技術。(source:ITRI)
圖一 : 不同應用形態顯示生成式AI擁有龐大的潛力與商機。圖為工研院的即時生成式AI 3D建模技術。(source:ITRI)

AI算力需求重塑資料中心 相關廠商升級產品規格

2024年四大雲端服務商資本支出將持續提升,主要支出於資料中心AI基礎建設。AI算力需求急增驅動雲端資料中心部署架構產生變化,資策會MIC產業分析師陳牧風表示,運算、通訊與儲存等IT設備皆須調整,如AI伺服器需透過更緊密的方式進行叢集等;而基礎設施如直接、沉浸式液體冷卻導入,或不斷電系統(UPS)、配電裝置(PDU)與備援電池(BBU)都需要升級;營運則透過AI智慧化監控資料中心的運作,大幅提升運作效率。


另外,邊緣資料中心可協助AI應用在接近資料源的位置進行資料處理,改善AI應用的執行,降低AI應用的延遲性、提升頻寬效率、保障資料安全、雲端斷線仍可確保運作,以及根據需求增加容量等。


展望AI資料中心市場商機的兩大趨勢如下:


一、AI資料中心架構將促使不同類型台灣廠商升級產品規格,主要影響到AI伺服器,還有網通設備、儲存設備、散熱與基礎設施廠商。台系伺服器廠商由代工廠擴展為AI硬體解決方案提供商,在AI伺服器之外也對基礎設施進行布局;另外,液冷散熱系統也成為原氣冷散熱提供商、台灣伺服器廠商,以及電源管理商共同切入的目標。


二、若是使生成式AI應用運作最佳化,將需要AI訓練伺服器在雲端叢集來進行AI模型訓練,以及AI推論伺服器於邊緣端進行AI推論、微調,可以大幅改善生成式AI應用的延遲性,預期將同步帶動高階AI訓練伺服器、AI推論伺服器的需求。



圖二 : 使生成式AI應用運作最佳化,需要AI訓練伺服器在雲端叢集來進行AI模型訓練。圖為技嘉的AI訓練伺服器。(source:GIGABYTE)
圖二 : 使生成式AI應用運作最佳化,需要AI訓練伺服器在雲端叢集來進行AI模型訓練。圖為技嘉的AI訓練伺服器。(source:GIGABYTE)

AIGC採用邊緣運算架構的兩大誘因

生成式AI的快速發展,新興應用服務勢必帶動新一波數據處理需求的擴張,其中,邊緣正是生成式AI落地的要素。資策會MIC產業顧問施柏榮表示,通常組織與企業於生成式AI選擇採用邊緣運算主要的兩大誘因是降低數據壅塞和資訊數位信任,前者減少傳輸至雲端處理的數據量,以及降低雲端產生數據壅塞情況;後者適用於資訊安全較為敏感的應用,且有利於使用者掌握數據。隨著企業客戶對數位資產的數據控制權意識興起,「邊緣運算」成為技術解決方案的關鍵。


Edge AIGC適用如科技型智慧財產、醫療診斷、企業營運等高機敏,而且資料處理形態為必須應用資料生成者。Edge AIGC有極高的成長潛力,例如理財助理、智慧車載、元宇宙、高沉浸遊戲等個人化應用,隨著數據語料庫更多元化,融合雲端、邊緣資源的邊緣雲最佳化設計將是關鍵。


施柏榮表示,Edge AIGC將為工業控制、資訊服務業者創造新商機,然而Edge AIGC服務提供商也須調整改變自身定位、服務提供模式等;而企業、組織若有意願導入,第一步必須先建構數據政策,並針對自身數據與數位資產進行分級、治理,建議由數據長或Level C人員做為企業推動引擎。


全球智慧城市導入AI 帶動設備新商機

從AI領域應用商機來觀察發展趨勢,例如智慧城市導入AI帶動設備商機、AI虛擬人應用發展。從國際與台灣近期出現的許多案例來看,MIC資深產業分析師徐子明指出,AI正在幫助全球城市提升管理效率,例如智慧防災,可協助縮短事發與災後的復原時間,提供災前的預防性建議;而在智慧交通方面,讓管控中心具備更多自動化運作與即時反應能力,提升警消出勤效率與降低車流碳排放。


此外,生成式AI可協助智慧治理、智慧交通與更多應用範疇,發展新形態公共諮詢服務,並對警務、交通等領域提供執行建議,例如依據累積的治安數據,規劃巡邏路徑。


資策會MIC預估,2024年全球電動車市場規模為1,731萬輛,較2023年成長23.5%;針對公共充電樁新增量,預估2024年因政策支持與電動車保有量提升,直流樁新增量達96萬根、交流樁新增量達66萬根。資策會MIC產業顧問何心宇表示,汽車產業正面對平價化競爭、投資報酬不平衡、供應鏈話語權變革,以及中國大陸車廠崛起挑戰,預期2024年將進入汰弱重整期,傳統車廠將修正全面電動化的策略、新創車廠經營縮編重整以停損,而資通訊新進業者止步觀望。


隨著AI的快速發展,智慧化也成為汽車產業差異化的新競爭點。AI大模型率先進入智慧駕駛(ADAS/AD)應用,實踐L2+至L3在高速公路、城市、通勤自動導航輔助(NoA)。其中,歐美車廠應用於高速NoA,除了Tesla演進至端對端模型,其他多以感測融合為主;中國大陸車廠積極應用於通勤、城市NoA,致力朝無HD Map發展。針對AI結合智慧座艙,可讓智慧座艙的人機互動更沉浸、更直覺,中國大陸車廠多以語音個人助理為主,其已成為標準配備,將持續普及AR HUD並導入生物辨識。而歐美車廠先行發展語音個人助理,仍處於萌芽期,發展上更為強調用戶隱私與安全,也持續投資手勢控制與AR HUD等其他智慧座艙AI應用。


智慧車應用AI商機將會造成什麼樣影響?產業顧問何心宇分析,首先將帶動感測器需求成長,尤其是對高解析度視覺感測、毫米波雷達全方位應用的需求;其次,智慧駕駛與智慧座艙將隨著大算力晶片發展,域融合開啟新興供應體系,增加OEM、EMS代工廠商切入機會;最後為自動駕駛(AD)的演進與AI大模型,皆要求記憶體更高頻寬、容量和穩定性,預期將持續帶動記憶體需求。



圖三 : 智慧駕駛系統應用AI將帶動感測器需求成長,圖為富采的VCSEL感測器。
圖三 : 智慧駕駛系統應用AI將帶動感測器需求成長,圖為富采的VCSEL感測器。

結語

上述從AI發展而持續演進的資料中心,顯現AI對不同構面的建置影響與商機,而生成式AI採用邊緣運算的應用與潛力,以及綜觀全球電動車市場,關注AI大模型結合輔助駕駛、自動駕駛與座艙應用趨勢,智慧車應用AI商機分析,真實世界逐漸變得虛擬卻又互動的演化著。此外,智慧城市透過整合AI技術,除了升級城市治理能力,更創造新商機,而令人期待的AI虛擬人應用拓展,也將為實際使用者帶來更具有沉浸感的情境式體驗。


生成式AI的潛力無窮,然而要落實卻面臨著許多挑戰。韓揚銘表示,即使系統有不同的服務模式,要建立生成式AI系統仍有許多難題,包含建立可信任AI機制、對應新舊軟體的工程挑戰、遵循全球AI監管治理政策。


生成式AI在提升生產力與產值、提供淨零轉型數位工具的同時,其實也衝擊人們的就業市場,帶來能耗等問題。長遠來看,生成式AI是否能夠穩健發展,將取決於未來如何平衡技術創新與社會信任、經濟效益與環境責任,以及遵守日益嚴格的AI政策法律架構。(來源:資策會MIC;陳復霞整理)


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