作者 : 張如嫻
圖片 : 今周刊
生成式AI時代來臨，對各行各業產生影響，台灣已掌握晶片、伺服器市場，下一個機會在哪？工研院執行副總暨總執行長兼AI策略長余孝先今（11/22）日指出，垂直應用將是下個戰場，台廠應該多著力，發展讓特定應用迅速落地的能力，就有機會搶佔先機。
《今周刊》全球經濟展望論壇今在台大醫院國際會議中心登場，余孝先在專題演講中表示，如今生成式AI已有生成文字、影像與影音、資料擴增、流程與規格設計，以及程式設計等功能應用，對各行各業都會產生影響。
垂直應用才是最大商機
根據麥肯錫（McKinsey）報告，生成式AI充分實施，將增加全球GDP 1.6～2.7%，以這方法採台灣2022年GDP推估，增幅約1.2%～2.1%，其中又以製造業、服務業成長最多。余孝先點出在這股趨勢下，台灣的角色與機會，他指出，台灣是晶片、伺服器代工大國，AI伺服器出貨近全球九成，其中美系全都由台廠代工，在這兩塊市場，台灣已佔有一席之地。
不過比起基礎建設，軟體平台與垂直應用才是最大商機，以垂直應用來看，2028年全球市場將達500億美元，「晶片不會有十家、二十家，但垂直應用可能有上千家。」余孝先認為，台廠應在垂直應用領域多著墨，用生成式AI提升競爭力。
AI快速發展，也伴隨潛在風險，余孝先提醒，虛假訊息、資訊安全，侵犯智慧財產權、內容合規與國家安全，這些風險並不會阻擋生成式AI發展，但仍得留意。
企業導入AI的四大難題
除此之外，台灣企業導入AI也還存在四大難題，包括資料、人才與算力與治理。
台灣可控的繁體中文資料數量低，資料基礎環境及民間資料整合不足，因此余孝先建議，在國家策略擬定上，要統整台灣特有的資料，做出差異性，尤其是「主權AI」概念下真正重要的反而是資料。
面對算力不足，余孝先認為應該把算力視為門檻，整合國家或雲服務商的資源，支持企業算力，且不見得要買到像微軟（Microsoft）或OpenAI那麼龐大的算力，台灣要在台灣屬於的量級上比較，也能夠參與這個市場。
再來是人才缺乏情況下，應該挑選合適的模型，將人才投入模型預訓練、微調或後處理；治理的部分，合規則是護盾，余孝先表示，應持續關注各國AI相關法規的變化。
找到對的地方使用AI
「心態上要積極面對、接受AI，不要減緩你的腳步，因為別人不會因此停下。」余孝先指出，應該找到對的地方使用AI，避開有風險的部分，並找到適合台灣的定位，比如國際AI平台是通才，台灣則可以當專才。
他說，自己常告訴同仁，要審慎評估科技風險，把AI是為助手而非導師，自己也會做的事，請AI幫忙提升效率，而不是問它你不懂的問題，又無法辨別回答是否有誤。最後最重要的，仍是要關注國際規範發展，例如川普上任後，也許對AI的發展的加速會比較重視，保護個人隱私的部分也許較難執行，所以必須隨時觀察世界的趨勢，再導入最適合台灣的法規與治理標準。
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