2023.03.02 05:58 臺北時間

【AI狂潮來襲2】新AI戰場入場券50億美元 他點出兩條路「台廠機會大」

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財經理財
廣達、緯創等伺服器業者絕對有能力跨足超級電腦領域,讓算力變得更便宜,AI應用服務更普及。
廣達、緯創等伺服器業者絕對有能力跨足超級電腦領域,讓算力變得更便宜,AI應用服務更普及。
ChatGPT已讓生成式AI風生水起,然而,巨量的資料與算力儼然已從平台底層築起第一道高牆,甚至有業者高分貝提醒:「沒有50億美元的資金當靠山,千萬不要貿然進場!」,面對新一波AI商戰大鳴大放,想在這場軍備賽卡位的台廠,如何透過軟體與硬體找到有利的作戰位置?
台智雲總經理吳漢章向本刊表示,推動生成式AI平台的這場戰役,其實就是場全球科技巨頭間的戰爭,因為Transformer也如同AI演算法的變形金剛,巨量資料的處理,是AI通往大型語言模型(LLM)發展的核心,一般來說,打造AI不外乎算法、算力與數據,三者缺一不可,而OpenAI採用的GPT 3.5技術,是透過1.75億個參數與45TB的資料來訓練,所需的算力都比深度學習剛起步的階段大上千倍以上,投資金額也會同步提升,他直言,沒有50億美元的資金當靠山,千萬不要貿然進場參賽。
對此,台大電機系副教授李宏毅指出,現在的ChatGPT就如同一個讀了30萬套《哈利波特》全集的腦袋,大語言模型已讓生成式AI成為一場軍備賽。
而工研院電光所技術長謝明得更指出,進入大語言模型要運轉巨量資料來生成,光處理GPT3的資料就需要高達一萬個高運算繪圖晶片,更何況ChatGPT技術已進展到GPT3.5代。
謝明得表示,OpenAI為了訓練這模型,光使用微軟的雲端運算平台就要超過10億美金,這還不包括每天回應線上提問所需的運算成本,若以ChatGPT每天現在都有一千多人上線使用,每處理750個字需要四毛美金,則每天費用推估約達40萬美金,相當於每個月還得花上1200萬美金固定支出,口袋不夠深根本無法切入。
前友達執行副總、八維智能董事長熊暉則透過生成式AI的發展歷史告訴本刊,谷歌(Google)開發的Transformer開啟了AI自然語言處理新時代,事實上,去年OpenAI也用了此一架構發布了「DALL・E 2」生成圖片系統,使用者只需輸入文字,AI 就能幫你產生各種圖片,如今ChatGPT又把深度學習開展出更新的文本風貌,緊接著Google也再以LaMDA大語言模型架構推出Bard對話機器人,等於說,生成式AI走向大型語言模型的過程,模型建置成本因高,儼然已是大廠主戰場,熊暉也觀察,戰爭才開始,不見得Google不會贏。
儘管如此,本刊深入調查,就算生成式AI在最底層的建置,幾乎都由微軟(Microsoft)、谷歌等科技巨擘掌握,也不代表台廠毫無施力點。
除了眾所皆知台積電通吃輝達(NVIDIA)繪圖晶片大餅外,像前友達執行副總、八維智能董事長熊暉就直言,執行高速運算的超級電腦,是台灣硬體廠的一大強項,這種需求會隨著生成式AI需求大增,台廠朝這條技術路線著墨並不會太困難,例如廣達、緯創等伺服器業者絕對有能力切入;至於蓋不起大房子(大語言模型)的軟體業者,則可在類GPT架構下進行各種商業應用開發。「機會真的很多。」熊暉有信心地說。
更新時間|2023.09.12 20:45 臺北時間
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