「AI不會是泡沫，而是快速列車，只要稍微遲疑一下就會追不上了！所以我們需要學會怎麼使用AI，並使其成為自己的幫手，不然就很有可能會被AI取代。」中信金融管理學院科技金融研究所教授、電影視覺特效公司「數字王國」執行董事孫大千，在第二屆台南Web3產業國際博覽會中表示。
AI從1956年發展到現在已經有70多年的歷史了，而在這麼多年裡，AI大模型不斷迭代更新，經過非常多重複、大量、簡單、平行的運算，才進化到我們現在所看到的基礎模型。
在AI晶片發展的過程當中，GPU正逢其時，因為GPU就是我們以前所看到的顯卡，而所謂的顯卡就是圖像顯示器，其與CPU最大的不同是，圖像顯示器的計算就是符合大量、重複、平行、簡單的運算，這就是為什麼顯卡會成為顯學。
但沒有什麼技術是獨門的，當GPU變成顯學時，開始出現了TPU張量處理器、LPU（語言處理器）、NPU（網路處理器），這些東西都正在積極準備取代GPU，所以我們可以預測得到未來這麼長的一段時間裡，AI晶片一定是一個非常重要的兵家必爭之地，因為對於AI來講，支撐AI的三大支柱其中之一就是算力，沒有算力任何大模型都跑不動。
以台灣在晶圓代工龍頭角色來看，不管是GPU、LPU、NPU、TPU，其實台灣絕對都有這個實力做代工生產。
「所以在未來的這段時間，我們的晶圓代工在AI的熱度不可能停止的情況之下，對台灣來說都會有一段榮景，但是如果台灣要發展AI模型就會面臨一些挑戰，因為發展AI的三大支柱，分別為資料、算力、電力。」孫大千指出。
資料：如果沒有足夠的Database，就無法訓練模型。
算力：訓練與使用大模型都需要大量算力。
電力：AI發展的盡頭就是電力，如果沒有足夠的電能根本不可能驅動算力，所以現在美國的前幾大AI公司跟巨頭都在結合核能發電廠、投資做核融合技術，因為他們知道如果沒有足夠的電力就不可能驅動算力，那麼有再多的資料都不可能來訓練跟運算。
「台灣在代工產業已經領先了，但如果真的要走到AI大模型的研究與發展，就需要更多的數學家，並且有效解決能源問題。除此之外，台灣各個產業都要主動擁抱AI，不想要它變成你的對手，就要想辦法讓他成為幫手，不然總有一天會被取代掉。」孫大千強調。
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