生成式 AI 引爆全球浪潮，在《The 2024 MAD (ML, AI & Data) Landscape》報告中指出，2024 年機器學習、人工智慧和數據（MAD）領域的企業數量較 2012 年已成長近 15 倍；此外，根據麥肯錫的最新報告，企業應用 AI 技術可以帶來 5% 至 15% 的營收增長和 8% 至 15% 的成本降低，促使企業對 AI 的需求攀升，紛紛擬定運用生成式 AI 策略，期望以 AI 加速企業的轉型、提升產品、效能或流程優化，實現彎道超車。而企業面對這波 AI 新時代，台智雲都可支援未來各類產業 AI 應用發展所需的算力與服務，驅動企業 AI 能力提升與轉型。

當 AI 打開全新賽局，企業經營者在導入 AI 前，可以透過新 4P 概念來思考，包括賦能員工與客戶（People）、優化營運流程（Process）、創新產品與服務（Product）及強化企業定位（Position），深入剖析企業的 AI 潛能，確定 AI 的應用方向和目標，活用 AI 成為市場利器，提升核心競爭力和推動創新。像是利用生成式 AI 協助企業知識管理、客戶服務等工作，提供更好的作業環境，促進企業應用 AI 的起點人員（People）的生產力，帶動流程（Process）的優化，達到降低成本和提升效率的成果，進一步提升產品（Product）的品質與創新能力，助力企業在市場中重新定位（Position），而強化的定位回饋企業內部後，能引導更多資源投入，持續賦能人員，最終形成正向循環。

儘管多數企業已認知導入 AI 的重要性，但在實際執行上仍遇到不少挑戰，包含資安隱私的風險控管、GPU 運算資源的缺乏、自建 AI 基礎設施的技術和維運問題、長期成本效益考量......等等。借鑑台灣半導體的摩爾定律造就產業重要驅動力與經濟效益，而 AI 以算力、模型設計和資料運用為核心，其發展在技術加快迭代下也有相似之處。

台智雲運用在 GPU 平台與 AIHPC 超級電腦超過 6 年的落地和運營經驗，參考半導體產業的生態系統與垂直分工模式，推動創新的生成式 AI 代工服務（AFS, AI Foundry Service），從三個層面來解決產業痛點，包括代表 AI 晶片和封裝的基礎建設和硬體服務 - AI 算力地端部署、代表提升 AI 運算效率的 NPU - AI 運算與模型雲地應用、以及開放可信賴的服務 - 提供各種參數量的開源主流模型與繁中強化的 FFM 福爾摩沙大模型，透過 AI 代工服務，專注於協助算力提供、模型和雲地服務優化與客製化服務，一站式賦能企業佈建 AI 代工服務：人員、流程、產品與企業定位，幫助企業創造最大的效益和商業價值。

台智雲一站式 AI 算力地端部署 助企業打造 AI 主權

在各大領域勢如破竹的生成式 AI，已成為產業推動升級轉型的驅動力，吸引愈來愈多企業將此技術融入新 4P 的核心競爭力，以達成賦能員工與客戶（People）、優化營運流程（Process）、創新產品與服務（Product），進而在市場上重新取得企業定位（Position），實現彎道超車...

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