資策會產業情報研究所（MIC）指出，去年 AI 投資金額呈現衰退，但生成式 AI 投資卻逆勢成長，觀察未來垂直領域專用模型將會蓬勃發展，建議台灣資通訊業者可以透過三大模式把握商機。
資策會MIC舉辦第36屆MIC FORUM Spring開擘研討會，11日議程探討生成式AI產業發展趨勢，以及AI生成內容（AIGC）對內容產業的影響。
資策會MIC指出，觀測整體AI投資市場變化，因外在環境升息影響，2022年AI投資金額較2021年下滑34%，但生成式AI投資卻逆勢成長，預期帶動資本市場投資熱度逐年上升，2023年全球生成式AI投資將突破百億美元。
生成式AI仰賴由資料與算力構成底層基礎架構，往上疊加深度學習演算法，建構出生成式AI模型，資策會MIC點出兩大技術趨勢。
第一，垂直領域專用模型將蓬勃發展。現階段技術發展以通用大模型為主，但是通用大模型需要的算力資源、後續模型推論營運，僅有少數廠商有能力開發，因此，未來垂直領域需要客製化模型以解決特定任務，可觀察到垂直領域已出現降低參數的專用模型。
第二，多模態將成為通用與專用模型基本配備。當單一大模型能處理文字、圖像、影片和語音等多種任務時，便稱為多模態基礎模型，未來無論是通用（GPT-4、PaLM-E）或專用（Gen 2、DALL‧E 2）模型，多模態都將成為基本配備。
資策會MIC產業分析師楊淳安指出，生成式AI需要大量資料與算力，因此促進雲端服務、資料庫、晶片等軟硬體產品的需求與創新，為各行各業提供新興應用與商業模式，形成生成式AI生態系。
台灣資通訊業者可發展生成式AI三大模式，第一是基礎架構與模型開發業者，可使用開源資源開發通用模型，提供通用大型語言模型API串接或顧問服務；第二是使用開源資源開發專用模型，根據用戶需求加入客製化設計，提供垂直領域專用模型；第三是應用服務業者，可透過串接國際廠商應用程式介面（API），微調模型後開發專用模型，提供垂直領域應用服務。
（作者：蘇思云；首圖來源：shutterstock）
