2024年中國臺灣五大行業(yè)有近兩成比例，有意愿或相關行動導入生成式AI，而AI的不同應用發(fā)展，正改變著企業(yè)的流程、產(chǎn)品創(chuàng)新、商業(yè)模式與生態(tài)。本文綜觀AI產(chǎn)業(yè)，就不同面向探討產(chǎn)業(yè)動態(tài)與分析市場供需變化。
根據(jù)資策會產(chǎn)業(yè)情報研究所（MIC）調查，2024年中國臺灣五大行業(yè)有意愿島如生成式AI或相關行動的比例已達到19%，其中金融保險業(yè)高達25%、制造業(yè)為22%。面對生成式AI正在快速改變企業(yè)的流程、產(chǎn)品創(chuàng)新、商業(yè)模式與生態(tài)，企業(yè)必須能夠實時掌握生成式AI應用發(fā)展，以及審慎思考如何導入AI技術來提高效益，并且快速識別導入的手段與目的，而企業(yè)可依據(jù)生成式AI的三種不同應用形態(tài)，進一步思考新興產(chǎn)品與服務。
本文聚焦于AI的發(fā)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(tài)系發(fā)展方向，分析生成式AI產(chǎn)品應用形態(tài)與未來對產(chǎn)業(yè)所造成的影響，以及盤點AI引發(fā)的資安攻擊手法、資安新創(chuàng)投入方向等趨勢。

三大應用形態(tài)揭示未來信息系統(tǒng)演變方向
綜覽生成式AI產(chǎn)品與服務可歸納出下列的三種形態(tài)：
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(xié)助回復訊息等，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(xié)作（Copilot）：應用檢索增強生成（RAG）技術，隨時取得最新信息并實時反應，并且多模態(tài)能力將大量運用到Copilot形態(tài)產(chǎn)品，以無縫接軌互動方式，如貼身助手般協(xié)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能（AGI）的階段性成果，AI代理甚至可多角色執(zhí)行不同工作任務，一起促成共同工作目標。
資策會MIC產(chǎn)業(yè)顧問韓揚銘表示，從這些不同應用形態(tài)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(chuàng)新的巨大潛力與商機，預期將顛覆軟件產(chǎn)業(yè)與許多既有流程，改變產(chǎn)品設計模式，增加溝通接口、工具鏈接等多樣需求，揭示未來信息系統(tǒng)演變的方向。

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

AI算力需求重塑數(shù)據(jù)中心 相關廠商升級產(chǎn)品規(guī)格
2024年四大云端服務商資本支出將持續(xù)提升，主要支出于數(shù)據(jù)中心AI基礎建設。AI算力需求急增驅動云端數(shù)據(jù)中心部署架構產(chǎn)生變化，資策會MIC產(chǎn)業(yè)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服務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(tǒng)（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(jiān)控數(shù)據(jù)中心的運作，大幅提升運作效率。
另外，邊緣數(shù)據(jù)中心可協(xié)助AI應用在接近數(shù)據(jù)源的位置進行數(shù)據(jù)處理，改善AI應用的執(zhí)行，降低AI應用的延遲性、提升帶寬效率、保障數(shù)據(jù)安全、云端斷線仍可確保運作，以及根據(jù)需求增加容量等。

展望AI數(shù)據(jù)中心市場商機的兩大趨勢如下：
一、AI數(shù)據(jù)中心架構將促使不同類型中國臺灣廠商升級產(chǎn)品規(guī)格，主要影響到AI服務器，還有網(wǎng)通設備、儲存設備、散熱與基礎設施廠商。臺系服務器廠商由代工廠擴展為AI硬件解決方案提供商，在AI服務器之外也對基礎設施進行布局；另外，液冷散熱系統(tǒng)也成為原氣冷散熱提供商、中國臺灣服務器廠商，以及電源管理商共同切入的目標。

二、若是使生成式AI應用運作優(yōu)化，將需要AI訓練服務器在云端叢集來進行AI模型訓練，以及AI推論服務器于邊緣端進行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訓練服務器、AI推論服務器的需求。


 
圖二 : 使生成式AI應用運作優(yōu)化，需要AI訓練服務器在云端叢集來進行AI模型訓練。圖為技嘉的AI訓練服務器。（source：GIGABYTE）

AIGC采用邊緣運算架構的兩大誘因
生成式AI的快速發(fā)展，新興應用服務勢必帶動新一波數(shù)據(jù)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(chǎn)業(yè)顧問施柏榮表示，通常組織與企業(yè)于生成式AI選擇采用邊緣運算主要的兩大誘因是降低數(shù)據(jù)壅塞和信息數(shù)字信任，前者減少傳輸至云端處理的數(shù)據(jù)量，以及降低云端產(chǎn)生數(shù)據(jù)壅塞情況；后者適用于信息安全較為敏感的應用，且有利于用戶掌握數(shù)據(jù)。隨著企業(yè)客戶對數(shù)字資產(chǎn)的數(shù)據(jù)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(chǎn)、醫(yī)療診斷、企業(yè)營運等高機敏，而且數(shù)據(jù)處理形態(tài)為必須應用數(shù)據(jù)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、高沉浸游戲等個人化應用，隨著數(shù)據(jù)語料庫更多元化，融合云端、邊緣資源的邊緣云優(yōu)化設計將是關鍵。
施柏榮表示，Edge AIGC將為工業(yè)控制、信息服務業(yè)者創(chuàng)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(yè)、組織若有意愿導入，第一步必須先建構數(shù)據(jù)政策，并針對自身數(shù)據(jù)與數(shù)字資產(chǎn)進行分級、治理，建議由數(shù)據(jù)長或Level C人員做為企業(yè)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(fā)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(fā)展。從國際與中國臺灣近期出現(xiàn)的許多案例來看，MIC資深產(chǎn)業(yè)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(xié)助縮短事發(fā)與災后的復原時間，提供災前的預防性建議；而在智能交通方面，讓管控中心具備更多自動化運作與實時反應能力，提升警消出勤效率與降低車流碳排放。
此外，生成式AI可協(xié)助智能治理、智能交通與更多應用范疇，發(fā)展新形態(tài)公共咨詢服務，并對警務、交通等領域提供執(zhí)行建議，例如依據(jù)累積的治安數(shù)據(jù)，規(guī)劃巡邏路徑。
資策會MIC預估，2024年全球電動車市場規(guī)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(chǎn)業(yè)顧問何心宇表示，汽車產(chǎn)業(yè)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(zhàn)，預期2024年將進入汰弱重整期，傳統(tǒng)車廠將修正全面電動化的策略、新創(chuàng)車廠經(jīng)營縮編重整以停損，而資通訊新進業(yè)者止步觀望。
隨著AI的快速發(fā)展，智能化也成為汽車產(chǎn)業(yè)差異化的新競爭點。AI大模型率先進入智能駕駛（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，歐美車廠應用于高速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于通勤、城市NoA，致力朝無HD Map發(fā)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(xù)普及AR HUD并導入生物辨識。而歐美車廠先行發(fā)展語音個人助理，仍處于萌芽期，發(fā)展上更為強調用戶隱私與安全，也持續(xù)投資手勢控制與AR HUD等其他智能座艙AI應用。
智能車應用AI商機將會造成什么樣影響?產(chǎn)業(yè)顧問何心宇分析，首先將帶動傳感器需求成長，尤其是對高分辨率視覺感測、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芯片發(fā)展，域融合開啟新興供應體系，增加OEM、EMS代工廠商切入機會；最后為自動駕駛（AD）的演進與AI大模型，皆要求內存更高帶寬、容量和穩(wěn)定性，預期將持續(xù)帶動內存需求。


 
圖三 : 智能駕駛系統(tǒng)應用AI將帶動傳感器需求成長，圖為富采的VCSEL傳感器。

結語
上述從AI發(fā)展而持續(xù)演進的數(shù)據(jù)中心，顯現(xiàn)AI對不同構面的建置影響與商機，而生成式AI采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，智能車應用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，智能城市透過整合AI技術，除了升級城市治理能力，更創(chuàng)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(zhàn)。韓揚銘表示，即使系統(tǒng)有不同的服務模式，要建立生成式AI系統(tǒng)仍有許多難題，包含建立可信任AI機制、對應新舊軟件的工程挑戰(zhàn)、遵循全球AI監(jiān)管治理政策。
生成式AI在提升生產(chǎn)力與產(chǎn)值、提供凈零轉型數(shù)字工具的同時，其實也沖擊人們的就業(yè)市場，帶來能耗等問題。長遠來看，生成式AI是否能夠穩(wěn)健發(fā)展，將取決于未來如何平衡技術創(chuàng)新與社會信任、經(jīng)濟效益與環(huán)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）