（AI Expo） AI跳躍式發展　競合生態改寫中

DIGITIMES主辦的AI Expo首日開幕，主打「算力賦能」主題。業界關注，在生成式人工智慧（Generative AI）狂潮影響之下，AI相關硬體、軟體和應用面需求有何變化，而GPU主要供應者NVIDIA與軟體、雲服務商的關係，又將如何演變。

NVIDIA資深協理康勝閔表示，ChatGPT相當熱門，目前大家僅看到初步端倪，全貌為何及如何驅動產業的數位轉型，尚不明朗。相關應用可能還有錯誤，但料將陸續修正。就像執行長黃仁勳所言，「AI的iPhone時刻」已來臨。

2016年時，NVIDIA將全球第一台機器學習超級電腦DGX捐贈給OpenAI，而如今OpenAI已開發出愈來愈好的AI模型。他強調，GPU是幫助AI運算的最佳引擎。

過去NVIDIA GPU都與x86架構的CPU配合，但曾遇到的瓶頸是CPU與GPU溝通發生問題。NVIDIA已透過NVLink-C2C 互連技術讓兩者可橋接，強化整體運算引擎效能。

除了硬體，NVIDIA也相當注重軟體發展，並提供許多預訓練模型（Pre-trained model），涵蓋文字、圖像、影像及醫療應用。

舉例而言，NVIDIA BioNeMo服務，即將基因序列視為一種文字符號，以生成式AI推論加速藥物或疫苗研發。

康勝閔強調，晶片領域的摩爾定律不再是絕對標準。當更新、更強大的AI算法結合晶片，算力發展將呈跳躍式發展。當企業看中生成式AI工具，也得思考如何應用和駕馭，這些都需要好的硬體和軟體相互搭配。

亞馬遜AWS台灣暨香港專業解決方案架構師總監楊仲豪指出，生成式AI可升級人類在文字、圖片、影像方面的生產力，影響企業的層面涉及時間、人力、成本和商品品質。

AWS發展人工智慧生成內容（AIGC）已久，曾在土耳其敘利亞大地震中協助救援，藉語音轉文字辨識技術，在倉促對話中歸納用戶需要的協助。

楊仲豪表示，希望使用生成式AI技術的業者，應思考如何以自有數據微調模型。同時，也須釐清自身需求和成本考量，例如需要自動會議摘要服務者，願意花多少費用採購相關服務。

AWS日前推出Bedrock等基礎模型服務。外界認為，此舉是繼微軟（Microsoft）、Google之後，正式進軍生成式AI戰場。

3月時，AWS與NVIDIA共同宣布，致力建構最具可擴展性且隨需付費的AI基礎設施，以便訓練日益複雜的大型語言模型和開發生成式AI應用程式。

約莫同一時間，NVIDIA宣布推出NVIDIA DGX Cloud，被視為進軍AI雲服務市場。新服務獲Oracle Cloud優先支援，後續將擴及微軟Azure、Google Cloud和其他合作夥伴。

於此，NVIDIA與各家雲服務業者似乎維持不同合作模式。曾有AI業者分析指出，Google、微軟、AWS等業者將加速自主硬體發展，因為他們不會希望運算命脈被他人寡佔。

前科技部部長陳良基也分享類似看法。他為AI Expo錄製的致詞影片中提到，生成式AI席捲全球，讓大家正視到算力、數據平台等基礎建設的重要性。AI科技供應鏈正經歷巨大變化，今日的夥伴明日可能變成競爭對手；反之，今日的競爭者，明日可能化為夥伴。

 
責任編輯：陳奭璁