生成式AI(Generative AI)是AI領域中的部分子集合,未來5~10年全球經濟成長最關鍵的驅動力量之一就是生成式AI。
DIGITIMES研究中心於2024年5月完成「生成式AI引領應用與硬體新商機—超前布局未來1.5兆美元市場」專題報告,內容即涵蓋三大部分,分別為「生成式AI技術崛起」、「生成式AI運算力發展,從雲到端」、「生成式AI應用領域案例」等,針對生成式AI最新關鍵趨勢完成一系列研究。
根據DIGITIMES研究中心預估,2022~2030年全球生成式AI市場複合年均成長率可望超過80%,在2030年達到1.5兆美元規模,就服務、軟體及硬體三大組成來看,2024年硬體(主要以生成式AI伺服器為代表)佔生成式AI市場最大比重。隨著各垂直領域百花齊放、應用面更為普及風潮下,預估至2030年時,服務將躍居整體生成式AI市場超過一半的比重。
許多專家將生成式AI的浪潮及其影響比擬為新世代的網際網路(internet),確實網際網路以其廣泛的應用以及扮演重要基礎建設的角色,對許許多多產業帶來深遠的影響,Google、微軟(Microsoft)、亞馬遜(Amazon)、Meta、蘋果(Apple)、阿里巴巴、百度等眾多新興企業掌握住此一潮流已成為舉足輕重的產業巨人;同理,生成式AI也不會只是短期噱頭(hype),而是會實實在在地影響我們及所處企業、產業及社會未來發展的重要力量。
生成式AI今後發展的三大關鍵—模型、運算力、資料。模型方面,從2023年著重雲端大參數量大型語言模型(LLM),2024年增加對邊緣小參數量LLM的關注,以因應為符合邊緣裝置較低運算力及記憶體頻寬的先天限制,雲端大參數量LLM則擴及多模態LLM,領先業者跟跟進業者差距有所拉開。
運算力方面,雲端伺服器AI運算晶片成長可期,值得關注生成式AI應用從雲擴及到端,2024及2025年AI NB及AI智慧型手機出貨量及滲透率可望快速攀升,指標晶片業者紛推出可運行邊緣生成式AI推論的晶片,為提升晶片AI運算力,目前以整合神經網路處理單元(Neural Network Processing Unit;NPU)加速器為主流。此外,邊緣運算包括物聯網等應用區隔,AI的影響力也將日益顯著。
訓練資料部分,目前指標LLM業者使用英文為主要訓練資料,而繁體中文訓練語料的數量,遠比不上簡體中文,目前繁體中文訓練資料成為模型訓練的一大課題。
在生成式AI的應用案例方面,本篇專題報告探討從智慧交通、智慧零售、智慧醫療、智慧製造以及智慧家庭五大類別,以生成式AI普及的速度來看,不管是零售、製造或是家庭生活、移動應用,都有龐大的商機,各種應用情境在2024年開年以來的國際展會包括CES、MWC以及嵌入式電子與產業電腦應用展(Embedded World)、車電展等,都可以感受到此一趨勢。(作者為DIGITIMES研究中心研究總監)
黃銘章為DIGITIMES 半導體產業及市場領域提供市場動向見解及諮詢服務,近年來在車用半導體、寬能隙(Wide Band Gap;WBG)半導體產業分析上有所投入。
在職業生涯初期,黃銘章曾在寶來證券、崇越科技擔任上市輔導及產業分析工作,奠定對台灣科技及半導體產業生態系的理解,其後於DIGITIMES擔任研究分析及諮詢工作達25年。 黃銘章的教育背景包括東吳大學電子計算機科學系(Computer Science)學士、清華大學工業工程(Industrial Engineering)研究所碩士。
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科技產業趨勢
半導體產業