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[導讀]Mar. 1, 2023 ---- ChatGPT近期掀起云端與AI產(chǎn)業(yè)話題,Microsoft、Google、百度等相繼推出基于生成式AI衍生的產(chǎn)品服務(wù),根據(jù)TrendForce集邦咨詢最新報告「從AIGC看云端AI應用趨勢與挑戰(zhàn)」指出,在此熱潮下,GPU及AI芯片相關(guān)供應鏈業(yè)者如NVIDIA、臺積電、欣興、世芯、力旺等可望受惠。不過,市場普及度和產(chǎn)品服務(wù)的功能優(yōu)化仍待考驗,且由于AI是以用戶體驗為核心,涉及個人信息及內(nèi)容提供的正確性,因此下個發(fā)展階段或?qū)⑦€會面臨法規(guī)問題。

Mar. 1, 2023 ---- ChatGPT近期掀起云端與AI產(chǎn)業(yè)話題,Microsoft、Google、百度等相繼推出基于生成式AI衍生的產(chǎn)品服務(wù),根據(jù)TrendForce集邦咨詢最新報告「從AIGC看云端AI應用趨勢與挑戰(zhàn)」指出,在此熱潮下,GPU及AI芯片相關(guān)供應鏈業(yè)者如NVIDIA、臺積電、欣興、世芯、力旺等可望受惠。不過,市場普及度和產(chǎn)品服務(wù)的功能優(yōu)化仍待考驗,且由于AI是以用戶體驗為核心,涉及個人信息及內(nèi)容提供的正確性,因此下個發(fā)展階段或?qū)⑦€會面臨法規(guī)問題。

TrendForce集邦咨詢表示,生成式AI是透過GAN、CLIP、Transformer、Diffusion等算法、預訓練模型、多模態(tài)等AI技術(shù)的整合,在既有數(shù)據(jù)或資料中尋找規(guī)律,并在資料匯整、社交互動、文案產(chǎn)出等領(lǐng)域帶出高效的內(nèi)容產(chǎn)出,以及與用戶互動體驗。現(xiàn)行市面上已有不少生成式AI的應用,較常見的產(chǎn)出類別包括文字、圖像、音樂、編碼等。

搶占AI商機,云端大廠應先強化搜尋引擎

數(shù)據(jù)、算力、算法是深耕生成式AI不可或缺的三大關(guān)鍵,且產(chǎn)品服務(wù)易做但優(yōu)化困難,因此,握有相關(guān)資源的云端大廠在發(fā)展上將更具優(yōu)勢。就廠商角度而言,由于ChatGPT等生成式AI聊天機器人不僅能與用戶自然對話,「類理解需求」的能力使其針對各式咨詢能進一步提供建議,加上使用搜尋引擎已相當普遍,故透過強化搜尋引擎已是各云端大廠的首要任務(wù)。據(jù)TrendForce集邦咨詢調(diào)查,目前全球搜尋引擎市場以超過9成的Google引擎為首,Microsoft Bing僅占3%,短期間不致造成威脅,但隨著用戶擴大、數(shù)據(jù)反饋與模型優(yōu)化的循環(huán),是否會產(chǎn)生服務(wù)差異甚或搶占廣告商機,也是Google不得不預防的潛在風險。

GPU及AI芯片需求增,臺廠世芯、力旺等受惠

由于生成式AI必須投入巨量數(shù)據(jù)進行訓練,為縮短訓練就得采用大量高效能GPU。以ChatGPT背后的GPT模型為例,其訓練參數(shù)從2018年約1.2億個到2020年已暴增至近1,800億個,TrendForce集邦咨詢估GPU需求量預估約2萬顆,未來邁向商用將上看3萬顆(本文計算基礎(chǔ)以NVIDIA A100為主)。生成式AI發(fā)展將成為趨勢,將帶動GPU需求顯著提升,連帶使相關(guān)供應鏈受惠,其中最大受益者是GPU芯片龍頭的英偉達(NVIDIA),旗下可達到5 PetaFLOPS運算效能的DGX A100,幾乎是目前用于大規(guī)模數(shù)據(jù)分析、AI加速運算的首選;此外,尚有推出MI100、MI200、MI300系列芯片的超威(AMD);臺廠方面則有負責晶圓代工的臺積電、ABF載板業(yè)者南電、景碩、欣興等、AI芯片相關(guān)廠商如創(chuàng)意、世芯、智原、力旺等。

涉及個人信息及內(nèi)容正確性,生成式AI產(chǎn)品服務(wù)將面臨法規(guī)挑戰(zhàn)

以ChatGPT為首的相關(guān)應用,直接將AI以簡易可互動的方式帶到消費者面前,TrendForce集邦咨詢預期各行業(yè)之語音客服、游戲、零售、語音助理等領(lǐng)域,會是生成式AI發(fā)展初期主要的應用領(lǐng)域??剂楷F(xiàn)行大廠產(chǎn)品仍在持續(xù)優(yōu)化,小廠產(chǎn)品發(fā)展有限,故后續(xù)產(chǎn)品服務(wù)是否能新穎實用兼具,仍是持續(xù)推升成長動能的關(guān)鍵。此外,下階段產(chǎn)業(yè)尚須面對法令規(guī)范與訓練素材之挑戰(zhàn),前者包括其必須保護個人信息、內(nèi)容正確性,以及合法合規(guī)等;后者則仰賴相關(guān)知識平臺服務(wù)商是否能篩選與整合多元內(nèi)容,并交由生成式AI開發(fā)商進行訓練。

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