報導 2024-03-08 3146 記者 趙慶翔 新聞
由ChatGPT動員的生成式AI行業夯，除了現有的諸多商量之外，更多的重點應放鄙人一步AI會長得怎么百家樂莊結機率樣? 前程的生成式AI有甚么可能性?
人類對於AI的想像早已在一些影戲當中顯見，像是1984年「神通戀人夢(Electric Dreams)」，或是2024年的「雲端戀人(Her)」。但，甚么時候或許加倍優化機械，從此刻一問一答的模式，變成像是影戲當中的超等助理，佔有自我人格意識、並且能發展的AI體制，這樣更像人類的可能性連續成長並演進當中。
從專業角度來看，大型語言模子(LLM)是透過生成式網路所創設，事實上，從已往語音、記憶辨認，延長到給機械一個指令並提供答案的方式，整體運算量高出很多，也意味著需求有更大的運算本事支持，即便仍需求運算時間，實時性仍有先進空間，但對現階段的AI成長與需要來說是較其次的目的。
業內人士解析，從晶片端來說，目前仍是透過NVIA所提供的晶片與平臺進行，要讓機械變得更像是人，模子的優化變得加倍主要，當資料量提升、培訓量提升之後，模子也會逐變得加倍完整，隨後才幹開闢其他的晶片來跑更客製化的模子。
至於AI專業怎么往下進行，業內全面以為，因為目前模子的機能、正確度、採用便捷性等等都還在演變、成長的過程中，因此當模子更優化的時候，才會再回到硬體端，晶片設計公司才會以有效率的方式辦妥相應的硬體開闢。
但是，軟硬體之間的互相合作也是主要的，硬體魄否提供具有強盛運算力的平臺，也是要害之一。像是因為需求大批的資料量運行、資料存取等需要，使得高速運算、高速傳輸、影像體條理、晶片條理等都有優化的空間。
以晶片條理來說，因為對晶片尺寸、良率等要求使得傳統體制單晶片(SoC)轉向採用異質整合的條理小晶片(Chiplet)設計，以實現低耽擱性、低功耗、高運算等功能，照顧軟硬體協力最佳化的需要。
但是，假如用軟體來定義，AI分成培訓(Training)、推論(Inference)兩種類型，比如自駕車來說，透過途徑吸取，伺服器處置大批資料後，進而變更後續的行徑。而邊緣運算當中可以分成近、中、遠，按照與資預料到心的間隔相對概念定義，從IoT裝置、小型區域到遠端的資預料到心，各具性能，也有差異的運算本事，也讓伺服器變得加倍主要。
除了要讓AI好鴻運算的要害主要CPU之外，非x86條理的晶片做為輔導加快器也更為主要，像是FPGA、ASIC、GPU等。概括性來說，FPGA為現場可程式化邏輯閘陣列，可隨時編程、彈性設計、功耗低，用於推論(Inference)可到達優於其他晶片類型；ASIC則是機能最高的計劃，能最相符客製化需要，但一次性的本錢高，獨特是用於花費性產物；GPU則合適於圖像培訓，但功耗也同樣較高，用於培訓(Training)相對合適。
但是，目前開放原始碼釋出的大型語言模子，大多數仍以英文為重要優化的對象，繁體中文的語言模子相對缺陷，因此，聯發科(2454)轄下的前瞻專業研討單元聯發首創基地、中心研討院詞庫小組和國家教育研討院三方所構造的研討隊伍，開放環球第一款繁體中文語言模子到開源網站提供測試，可利用於問答體制、文字編修、廣告專案生成、華語講授、客服體制等。盼能在硬體優勢上，強化軟體的專業本事。
另有，在AI趨勢之下，伺服器、高速運算、高速傳輸的需要連帶增加百家樂新手指南，因此純IP廠、ASIC廠商可望佔有優勢。
以純IP廠商來說，晶心科(6533)總經理暨專業長蘇泓萌表明，晶心科已打入資預料到心AI加快器，擴充指令集，以及客製化的機制可以更有效率的傳輸資料，減少耽擱性，也讓機能施展，這些也讓客戶以為RISC-V比Arm、x86條理更有優勢。
且在高階終端產物當中，高速傳輸規格升級的態勢百家樂進階策略領會，涵蓋伺服器、AI、高速運算等領域當中，因此像是純IP廠商M31(6643)也有望跟著PCIe Gen5、USB4市場滲入率連續增加之下，新接案的動能不減。
ASIC廠商創意(3443)、世芯-KY(3661)等也在高速運算需要增加之下，佔有進步製程專業優勢，在高速運算當中，ASIC做為加快器的腳色，因此很多國際大型業者與ASIC廠商共同配合，更具有快速開闢、勝利性高、客製化、彈性化的特點，因此ASIC市場規模也是逐年放大。
整體來說，生成式AI專業連續演進，軟體之間專業互相合作與優化，提供人類對前程科技生涯的想像，也逐步變更人類與電腦運算之間的關係，應連續觀測後續行業的變動。
(圖片起源資料庫)
