開創AI超算新紀元 橫跨雲地、軟硬兼備 加速實現GenAI應用

由GenAI開啟的AI熱潮正邁向新階段，包括專業逆分工趨勢造成組織、價值鏈與業務模式的重整，以及私有化AI考驗基礎架構投資能力與建置速度。「AI Solution Day超算新紀元：AI模型訓練效能爆發的硬核實踐」研討會涵蓋產業實戰經驗與尖端技術分享，正可為企業的AI布局提供關鍵助力。

企業擁抱AI的新思維與對策

打破專業界線的GenAI讓人類重回通才時代，企業不應只將AI視為工具升級，而是組織進化的契機。台灣大哥大資訊長蔡祈岩表示：「AI不只是提升效率，而是顛覆流程；導入AI的目標是創造價值，而非縮減成本。因此，企業除了在內部要全員擁抱AI，更要善用AI重新設計價值鏈。」

以AI代理的崛起為例，首當其衝的是搜尋引擎、電商和品牌企業，再加上消費者對AI推薦商品的接受度持續上升，商業模式勢必重新洗牌。為了確保競爭力，企業必須儘快布局，作法包括強化服務基礎、站內導入AI對話功能、行銷策略轉型、利用會員制提升高貢獻客群的黏著度等做為防禦策略。

善用記憶體技術調節GPU算力投資

對AI的技術投資正處在從雲端到地端的重要分野。企業不想讓核心機器及全部資料上雲，以及公有雲受到更多監管、法規甚或道德考量而限制AI技術的使用，皆是顯而易見的挑戰。

群聯電子技術長林緯指出，台灣受限於繁體中文資料量，需將國外模型本土化才能加快模型的迭代；此外，企業採用的模型必須根據其工作的方法、工具、資料進行企業化。這兩大需求都將加速AI模型訓練的落地。

GPU算力的投資可透過記憶體調節。群聯以NAND Flash結合記憶體管理程式，GPU即可搭配用量不受限的記憶體，從而減輕對算力的投資。以90B的模型訓練為例，地端化門檻從100萬美元起跳，但群聯的解決方案僅需1/10的投資。

完備AI布局的基礎架構與管理方案

企業要打造AI-Ready的現代化基礎架構，建立能橫跨雲端與地端的混合多雲環境是首要之務，但基礎架構勢必更為複雜，整體成本壓力也隨之攀升。高效能AI儲存方案則是不可或缺的核心基礎設施，目前業界傳輸速度最快的MinIO AIStor是唯一達到 Exabyte 級別擴展能力的物件儲存解決方案，能夠實現資料高速直通 GPU 的優化架構，大幅提升 AI 模型訓練效率，協助企業有效突破運算與儲存間的效能瓶頸。

為了進一步提升資料查詢效能與執行時間，同時減少資料庫與硬體的支出，亦思科技以HARE新世代湖倉平台融合資料湖的彈性與資料倉儲的查詢效能，提供整合的單一平台處理各類型資料與工作負載，包括即時分析與報表查詢、機器學習與 AI 應用、批次與串流處理整合。

擁有豐富產業經驗的精誠資訊則提出應用面和管理面的對策。Langflow可快速生成AI Agent，讓開發人員及非AI專家皆能以高效率進行GenAI專案，構建知識型應用。RE:FORM則為多雲基礎架構提供全域IT部署及管理視角，提升資源配置透明度和可視性的提升，進而降低費率並優化營運。

面對快速演進的AI技術與應用，市場需求持續激增，從技術架構建置著手，確立GenAI應用核心價值，才能掌握先機，以變制變。

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