ChatGPT 近期掀起雲端與 AI 產業話題，微軟、Google、百度等相繼推出基於生成式 AI 衍生的產品服務，TrendForce 最新報告《從 AIGC 看雲端 AI 應用趨勢與挑戰》指出，熱潮下 GPU 及 AI 晶片相關供應鏈業者如 NVIDIA、台積電、欣興、世芯、力旺等可望受惠。不過市場普及度和產品服務的功能最佳化仍待考驗，且 AI 以用戶體驗為核心，涉及個資及內容正確性，因此下個發展階段或面臨法規問題。
TrendForce表示，生成式AI是透過GAN、CLIP、Transformer、Diffusion等演算法、預訓練模型、多模組等AI技術整合，在既有數據或資料尋找規律，並在資料彙整、社交互動、文案產出等領域帶出高效內容生產，以及與用戶互動體驗。現行市面有不少生成式AI應用，較常見的類別有文字、圖像、音樂、程式等。
數據、算力、算法是深耕生成式AI不可或缺的三大關鍵， 且產品服務易做但最佳化困難，握有資源的雲端大廠發展更具優勢。就廠商角度而言，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」能力能進一步提供各式諮詢建議，加上搜尋引擎相當普遍，故強化搜尋引擎已是各雲端大廠的首要任務。TrendForce調查，目前全球搜尋引擎市場以超過九成的Google引擎為首，微軟Bing僅占3%，短期間不致造成威脅，但隨著用戶擴大、數據回饋與模型最佳化循環，是否會產生服務差異甚或搶占廣告商機，是Google不得不預防的潛在風險。
GPU及AI晶片需求增，台廠世芯、力旺等受惠
生成式AI必須投入巨量資料訓練，為縮短訓練就得採用大量高效能GPU。以ChatGPT背後GPT模型為例，訓練參數從2018年約1.2億個到2020年暴增至近1, 800億個，TrendForce估GPU需求量預估約2萬顆，邁向商用將上看3萬顆（以NVIDIA A100為計算基礎）。生成式AI發展將成為趨勢，帶動GPU需求顯著提升，連帶使相關供應鏈受惠，最大受益者是GPU晶片龍頭輝達（NVIDIA），旗下可達5PetaFLOPS運算效能的DGX A100，幾乎是目前大規模資料分析、AI加速運算首選；此外尚有MI100、MI200、MI300系列晶片的超微（AMD）；台廠則有負責晶圓代工的台積電、ABF載板業者南電、景碩、欣興等、AI晶片相關廠商創意、世芯、智原、力旺等。
涉及個資內容正確性，生成式AI產品服務將面臨法規挑戰
以ChatGPT為首的相關應用，直接將AI以簡易互動方式帶到消費者面前，TrendForce預期各行業語音客服、遊戲、零售、語音助理等領域，會是生成式AI發展初期主要應用領域。考量現行大廠產品仍持續最佳化，小廠產品發展有限，後續產品服務能否新穎實用兼具，仍是持續推升成長動能的關鍵。此外，下階段產業須面對法令規範與訓練素材挑戰，前者包括必須保護個資、內容正確性，以及合法合規等；後者仰賴相關知識平台服務商能否篩選與整合多元內容，交由生成式AI開發商訓練。
（首圖來源：shutterstock）
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