AI人工智慧

特斯拉執行長馬斯克在電動車和AI領域頻頻祭出開放原始碼大旗，無私地推動產業創新。然而，若深入剖析其開放原始碼策略，卻發現馬斯克的慷慨背後，藏著精心設計的商業算盤。這場看似利他的開放原始碼大秀，實則是一齣商業利益最大化的好戲。 眾所矚目的馬斯克，向來以特立獨行和言語犀利著稱。他的一舉一動總能引發市場的震盪，他的一言一行也常成為輿論的焦點。而眾所周知，他在電動車或者是AI技術領域都有極佳的技術水準，不僅軟硬體整合技術領先業界，甚至擁有自研半導體與平台的能力。近年來，他把開放原始碼掛在嘴邊，甚至也實際做出開放特斯拉電動車部分硬體技術，以及對其AI大模型Grok進行開放原始碼，吸引了開放原始...

人工智慧(AI)技術的突破與應用正在經歷爆炸式成長。從自然語言處理、電腦視覺到自動駕駛，AI正在改變我們生活的各個面向。而推動AI發展的關鍵之一，正是專為AI運算打造的晶片。隨著AI應用的熱潮席捲全球，AI晶片的需求也急遽上升，成為半導體產業的新戰場。 AI之所以能夠如此盛行，背後有幾個重要原因。首先，機器學習與深度學習演算法的重大進步，讓AI系統能夠從大量資料中自主學習、提煉出有價值的見解。這些算法的突破，例如卷積神經網路(CNN)在影像識別方面的卓越表現，大幅提升了AI的感知和理解能力。其次，網際網路時代累積的大量資料，為AI提供了豐富的"養分"。 據估計，全球每天產生的數...

2024年在資本市場的推波助瀾下，各種生成式AI核彈級應用不斷推陳出新，將AI產業推向了另一波新高峰。AI正在進行一場資訊工業革命，以半導體製造聞名全球的台灣，雖是世界上首波受惠於AI的少數國家，但生成式AI帶來的機會很大、風險挑戰亦然。 KPMG顧問部營運長謝昀澤表示，企業投資生成式AI主要著重於三大面向：強化雲端基礎建設與運算效能、拓展業務規模，以及訓練生成式AI。2023年企業裡常見的AI應用，包括課程影片整理重點筆記、自動為會議錄影生成會議記錄、使用者上傳文件或圖片與AI對話、多語言翻譯內部重要文件；觀察2024年趨勢，和去年的生成式AI相比，今年可以生成更高質量的合成媒體，...

台灣站在生成式AI革命的浪頭上，生成式AI的導入將重新定義百工百業，開創生成式AI的新未來。國科會今（2024）年1月啟動「推動各產業導入生成式AI先期計畫」，預計投入新台幣1億元，集結政府跨部會資源、產學公私部門能量。此計畫以需求調查及擴散計畫、垂直領域示範應用、競賽選拔深度輔導等「廣、深、快」三大重點，協助百工百業導入生成式AI，共創台灣GenAI新世代。 2023年初ChatGPT引爆生成式AI趨勢浪潮，歷經一年多的發展，生成式AI技術快速演進，以前所未見的速度融入產業應用之中。國際研究機構Gartner在2024年《十大戰略性科技趨勢》指南中預測，隨著AI導入的門檻大幅降低，...

2024年2月15日，OpenAI推出人工智慧影片生成模型Sora，並公開了一系列示範影片，展示Sora極其逼真的動畫製作能力，讓人留下深刻的印象。只要透過提示詞描述一個想法，就能在幾秒鐘內看到它以高真實的影片形式呈現在你眼前，這就是Sora的力量。 OpenAI將Sora技術報告取名為「Video generation models as world simulators」，展現OpenAI打造「世界模擬器」的企圖。Sora是AI發展進程的里程碑，將加速超越人類的「通用人工智慧」（AGI）到來，Sora不僅推動上游AI伺服器、光通訊和晶片產業發展，影視、廣告行銷、IP等內容產業，未...

在北美智權報349期《 低成本的AI時代　讓個人與大企業站在同一起跑點上》一文中， 筆者提到目前主流的LLM (large language model, 大語言模型) AI，其最主要的特性就是通用性、共用性，因而衍生出AI變得很廉價的結論。只要任何一個人輸入適當的提示詞，就能讓AI執行特定領域的任務，而產生商業價值，更驚人的是還不僅限於使用者已經很熟悉的領域。 低成本的AI將顛覆許多產業模式 LLM AI的誕生，對於既有的商業模式、工作模式都將帶來極大的挑戰與變革，很容易讓原本的產業巨頭變得很普通，但原本不起眼的個人與小公司卻都可能反過來成為巨頭。就以晶片行業的Intel與NVIDI...

近年來，隨著人工智慧的發展，AI晶片作為推動商業化應用的核心元件，受到各國高度重視。中國政府也將AI晶片作為戰略方向推動發展。在國家政策扶持下，中國AI晶片企業數量快速增長，投入大量資金進行研發，但結果不如人願，中國的AI晶片產業被過度高估，產業基礎實力與外界評價和預期不符。也因此，在2023年生成式AI大爆發之後，中國AI半導體產業快速泡沫化，被國際大廠拋在腦後，營收普遍出現嚴重虧損。 近年來，中國政府大力支持AI晶片產業發展，但成效極為有限。儘管有政策扶持，但客觀看來，中國AI晶片企業的自主創新能力仍然非常不足，無論是在架構設計還是演算法方面，核心技術仍然依賴國外進口，產品性能與...

人工智慧技術的快速發展，正在為半導體產業帶來新的成長動能。根據產業分析，人工智慧相關應用將為2024年全球半導體銷售額貢獻約10%的成長。人工智慧需要大量計算資源來訓練模型和進行推理，這將推升對高效能計算晶片的需求，包括圖形處理器（GPU）、應用專用集成電路（ASIC）、以及人工智慧專用晶片，甚至相關的儲存需求等等，隨著人工智慧在產業應用的不斷普及，相關半導體需求也跟著水漲船高，成為驅動2024年業績的主要動力。 人工智慧應用是由訓練和推理建立起來的服務框架，需要龐大的計算能力，因此高速且並行處理能力強的GPU一直是企業建立人工智慧服務的首選。目前主流的GPU廠商如NVIDIA和AM...

隨著2024年的來臨，特斯拉在電動車市場上面臨了前所未有的挑戰。這些挑戰源自於多個方面，包括市場競爭的激烈化、政府對電動車補貼政策的調整，以及消費者需求和預期的轉變。 首先，市場競爭方面，其他汽車製造商如大眾、通用、寶馬等都在加速推出各自的電動車型，這些新進入者不僅提供了更多的選擇，同時也在價格和功能上與特斯拉展開了正面競爭。這種競爭不僅限於傳統汽車製造商，新興的電動車公司如NIO、小鵬等亦在迅速崛起，這使得特斯拉在原本相對獨享的市場中面臨壓力。 其次，政府補貼的減少或調整也是一大挑戰。在美國和一些歐洲國家，政府對電動車的補貼政策正在發生變化，這可能對特斯拉的銷售造成影響。補貼...

在AI時代的創新與競爭中，現在個人和中小企業與大型企業擁有同等的起點。LLM（Large Language Model）大型語言模型的出現，更是加速了這一趨勢。AI的核心特點在於其廣泛的知識基礎，但這並不意味著AI真正「理解」他所掌握的數據與任務的內在意義。相反，它僅僅只是模仿人類的知識和行為模式。人類必須深入地了解AI的特性和局限性後，再透過適當的提示詞 (prompt) 才能從AI擷取出AI本來就『知道』的東西，才能在AI時代中找到更適合的生存方式。 LLM與傳統AI的差別 傳統AI系統 (例如自動駕駛) 通常需要人類設定明確的規則和參數，才能實現特定的功能。這種方式需要大量的AI...