從「半導體即國力」到「AI即國力」

我受邀擔任「台灣AI超算年會- AI 2.0 · 超算 · 新生態」的座談主持人，當台智雲總經理吳漢章結束完Keynote演講，我問他，面對生成式人工智慧（Generative AI）的風起雲湧，有什麼感覺？他回答：「很興奮！」

的確是，從PC、網際網路、智慧型手機、電動車以來，又再出現讓大眾如此「有感」的新科技，而對身處科技產業業內的我們，卻也知道，這是一個「AI大航海時代」的來臨，有識企業都在承浪而起，拓展自己的事業新版圖。

我認為影響未來10~20年台灣科技產業發展的宏觀趨勢有三：「地緣政治」、「淨零碳排」與「人工智慧」。

在國際秩序下，面對「地緣政治」衝擊我們只能因應與自保；「淨零碳排」可依循巴黎氣候協定各國訂出的碳中和目標與藍圖，逐步自我提升與發展新事業；但「人工智慧」ChatGPT這一波來得又急又猛，來不及完善布局就得提刀上陣，而我們也難以想像，繼ChatGPT後，未來的AI新技術／新模型又會給我們什麼意外的驚喜／驚嚇？因為高度衝擊性與與高度不確定性，所以才令人興奮！

在中美貿易戰與COVID-19（新冠肺炎）後，由於攸關國家與供應鏈安全，但半導體先進製程產能卻集中在台韓，而中國透過國家資本投入急起直追，美、歐、日等主要國家／地區才意識到「半導體即國力」，祭出晶片法與巨額補貼法案，提振在地的半導體供應鏈。

美、歐、日乃至韓、中等地所欣羨的，是台灣以晶圓代工廠為核心的完善半導體產業生態系，這些國家需要「120%努力」甚至「強求」才有機會獲得這樣的國力，但對台灣而言，這「半導體國力」就只是我們的日常運作而已！

在生成式AI浪潮襲來，從美國的Open AI、微軟（Microsoft）、Google，到中國百度的文心一言，大型語言模型（LLM）／多模態（Multi-Modal）模型成為中美兩國競逐市場乃至競逐國力的顯學，宣告著「算力即國力」、「AI即國力」的時代已然來臨。

「AI即國力」的時代，台灣供應鏈扮演關鍵推手，台積電的先進製程支持著NVIDIA、超微（AMD）、英特爾（Intel）的新世代GPU與CPU，以電子六哥為首的供應鏈，供應全球9成以上的伺服器，但這就代表台灣具有AI國力嗎？

不是的，在機器學習（Machine Learning）／深度學習（Deep Learning）的規模化應用上，我們不可諱言落後中美等領先國家不少距離，而「產業AI化、AI產業化」的發展願景，可調查看看有多少業者從AI賺到大錢即可知迄今成效如何。

傳統商業競爭基於規模經濟／範疇經濟，往往是「大吃小」的競局；網際網路時代基於網路效應（Network Effect），是「快打慢」的競局，在AI時代呢？優秀的新算法／新模型發布，往往不用幾個月時間，大量商業化應用便如雨後春筍般出現，可以預見生成式AI時代乃是「加速快打慢」的競局，early adopter與follower間的落差只會愈拉愈開。

自ChatGPT於2022年11月發布，全球各國同步開始競逐「AI大航海時代」的版圖，台灣能基於「AI即國力」的前提下，成為early adopter，並將發展出來產業應用／企業應用滲透海外市場嗎？

機器學習／深度學習的AI 1.0時代，除了政府、人工智慧學校、公有雲與NVIDIA等少數業者希望促成整體生態系發展外，多數業者其實各行其是、各自發展。如今台智雲在台灣AI超算年會上，揭露自身「AI Foundry」的策略定位，將自身台灣杉二號超級電腦的算力資源與多個預訓練模型開放給外部使用，以企業自身數據建立企業自身的地端模型與應用，並希望結合各界共同發展AI 2.0生態系。

延伸報導開放生態助AI發展　台灣自研LLM接軌企業需求
說實在，要扮演平台角色去enable整個生態系並不容易，能否成功仍是未知之數，但台積電1987年成立時，誰又能預見30餘年後會成為台灣的護國神山呢？

圖説：從美國的Open AI、微軟、Google，到中國百度的文心一言，LLM／多模態模型成為中美兩國競逐國力的顯學，宣告著「AI即國力」的時代已來臨。符世旻攝（資料照）