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當AI大浪席捲台灣IP,催生多檔千金股之際,國際市占率極低的台灣IP公司,如何搶進兆元AI戰場呢?

《經濟日報》獨家專訪8大指標企業,為你解謎!



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強化產業在AI風潮中關鍵地位

人工智慧(AI)。 路透
人工智慧(AI)。 路透

本文共1499字

經濟日報 社論

甫於日前落幕的台北國際電腦展(Computex)在輝達(NVIDIA)執行長黃仁勳、AMD執行長蘇姿丰、Intel執行長基辛格、高通執行長艾蒙、ARM執行長哈斯等國際大廠領導人紛紛來台下,帶動本屆的超高人潮,也引起國內外媒體高度關注。而本次Computex的議題重點,正是國內外大廠力推的人工智慧(AI)產品與應用。從科技從業人員、股市投資人到一般民眾,莫不對AI風潮朗朗上口。在黃仁勳、蘇姿丰等具台灣血統的國際龍頭企業領導人以及具個人魅力的行銷活動推廣下,科技業颳起的AI風潮方興未艾,AI驅動下一世代的產業典範移轉,亦已隱然成形。

在此波典範轉移中,未來AI應用的樣貌仍有許多想像空間,這些美好的夢想也需要逐步落實、落地。這不但需要產業上下游、甚至學研單位共同投入技術研發,也需要各行業、政府乃至於社會同步推展相關應用,方能使AI免於淪為另一個科技泡沫。

觀察目前的技術進展,AI相關技術在算力、演算法模型的推進確實甚為快速,尤其半導體製程技術的推進,更是支持近年來算力快速提升的關鍵。而在算力增加的支持下,生成式AI的演算法模型,也因各大廠的投入而以驚人的速度演進。此外,另一支持AI演進的關鍵要素,則為網際網路與物聯網應用下帶來的大量資料,支持演算法模型得以進行有效的訓練。綜合而言,由技術的角度觀之,AI確實很有機會以指數成長的速度持續推進。

綜觀上述算力、演算法、大數據/資料等AI技術演進的三大要素中,目前台灣產業所扮演的角色最主要在算力的支持。算力是發展AI重要的基礎建設,若缺乏足夠的算力,演算法模型的訓練、巨量資料的處理等,都會陷入瓶頸。因此各大廠、甚至政府莫不積極投資在算力之上。而台灣資通訊產業從下游終端的個人電腦、伺服器、工業電腦,到上游的半導體,無論是提供AI模型訓練用的伺服器,或是AI應用時所需要使用的推論伺服器、AI工業電腦或AI PC等,台灣正以完整的產業聚落支持算力的發展與市場需求。

這正是近期Computex得以吸引眾多國際領導廠商、國內外買家雲集的關鍵。或許黃仁勳的個人魅力吸引了國內外媒體,但台灣資通訊產業供應鏈的能力與關鍵地位,吸引了如輝達、AMD、Intel、高通與ARM等國際大廠。

不過AI要能成為下一波科技產業典範移轉的驅動力,僅有供應端的推進是不足的,還需要將AI應用擴散到各行各業,甚至民眾生活的各個環節。要做到這一點,企業、政府、社會的數位轉型都必須加速推動,發展關鍵在於國家實體與虛擬的數位基礎建設建置,以及社會的調適因應對策。

實體的數位基礎建設除了訓練AI模型用的資料中心(算力)之外,在各個應用場域的AI推論用伺服器、AI終端運算裝置如AI PC、AI手機等,都必須加以建置、更新或提升。此外,大量數據傳輸需求帶來的通訊網路設備的提升,亦將成為發展關鍵。

而在非實體的數位基礎建設需求則更為廣泛,包括攸關大量數據取得的資料治理制度、隱私保護制度、資安防護能力建構、人才養成、民眾AI應用基本技能提升等,都是發展AI所需的基礎環境與制度。同時,如何降低在AI導入時衍生的信任問題,包括對勞工就業的衝擊、隱私的衝擊、虛偽內容、詐騙及著作權侵犯的疑慮,甚至對弱勢族群造成的不公平競爭環境等,都是未來需進行社會調適的重點方向。

目前台灣在AI算力供應鏈中的角色,已經無可取代,更是各國際大廠、主要國家競相爭取合作的對象。但對台灣產業而言,若要掌握這一波AI所帶來的商機,甚至藉由典範轉移的過程,提升在國際產業供應鏈中的地位,在國家層面與產業端的數位基礎建設,以及社會對於導入如AI等新興科技的調適措施研擬,皆為值得產官學研各界進一步深入探討的重大課題。

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