AI商机不只服务器 远眺终端产品，从芯片到生态系一片蓝海

伴随着ChatGPT热潮，生成式AI成为市场焦点，不过当众人还将目光放在生成式AI背后的算力提供者，也就是AI服务器之际，已经有业者在思考，如何透过AI赋能，让各式各样的终端产品在制造过程与实际应用上，可以更智能、更聪明。

业者指出，AI可应用的范围相当广，从产品设计端开始就可以导入AI模拟，不论是机构件的设计、产品的热流与散热模拟，甚至组装过程，导入AI都可以创造更高效益，而此也是目前许多制造业者努力的方向。

只是这些应用服务，倚靠的都是业者背后庞大的云端数据中心，但从实际应用面而言，若能进一步与终端设备连结，市场成长潜力将会更大。

对于市场蔚为风潮的ChatGPT，业者形容，ChatGPT如同一个超级大脑，问什麽都可以回答，但实际应用上，很多时候使用者并不需要全知全能，而是仅需要针对小范围或特定族群进行服务。

这时就可以透过生成式预训练模型（Generative Pre-trained Transformer）AI架构，以较少的算力，去了解小范围环境或特定族群的需求，好比是一个针对限定环境或族群专属的小型大脑。而这类应用，可能只要针对家中成员的习性进行学习，并做出预测与反应，不需要很大的算力跟架构支持。

当然，所谓的小型大脑除了倚靠目前的边缘运算架构支持外，更需要一颗适合的芯片。业者指出，目前NVIDIA虽然有类似的解决方案，但如何让成本更合宜、更被市场接受，则是目前其他业者有机会切入的部分。

业者指出，像是先前在市场上也曾红极一时Pepper机器人，如果可以与生成式AI结合，或许有机会为服务型机器人开创更多不同的应用服务可能。不过，这些都还需要相关业者投入与开发。

市场指出，大型的AI服务应用生态系统，目前已经建构得差不多了，面对趋于成熟的市场，新业者想要切入相对不易。但是对于一些与像是Pepper这类针对小区域应用为主的终端设备，不论是从IC设计到应用服务提供，整个生态系统都还处于待开发阶段，如何透过AI赋能强化产品价值，是业者可着墨之处。