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DIGITIMES研究中心分析師黃耀漢表示，生成式AI軟體開發的關鍵在於大型語言模型。（路透）
〔記者歐宇祥／台北報導〕國際、台灣企業紛紛投入企業AI應用研發，也帶動雲端服務需求。DIGITIMES研究中心分析師黃耀漢表示，生成式AI軟體開發的關鍵在於大型語言模型（Large Language Model，LLM），微軟、AWS等指標業者紛紛推出LLM，考量成本與資安因素，企業初期是以雲端代管制為首選。
前Google臺灣董事總經理、Appier暨iKala獨立董事簡立峰日前也說，台灣企業若要自建LLM，首要問題在於沒有人才，要追求加速AI轉型，必須導入國際科技巨頭的LLM。而國科會打造的台版AI模型需花上3年左右，不過在掌握中文話語權、培育人才面也須持續推進。
AI讓雲端需求同步成長，台灣的雲端服務廠商如宏碁資訊（6811）、伊雲谷（6689）被市場看好能從中得利。不過伊雲谷日前也說，生成式AI確實帶動雲端服務、上雲需求，不過不會在下半年就迅速爆發，而是會長線發展，伊雲谷也將加強耕耘企業級客戶、而非中小型或新創企業，以追求更大獲利。
DIGITIMES研究中心分析，生成式AI也隱藏許多資安問題，目前邊緣模式為降低資安風險最佳方案，但投資成本相對雲端模式高。邊緣端模式因封閉網路架構的資安等級高，但資安系統需用戶自行建立與維護，成本相對雲端高；而雲端模式因開放網路架構，資安等級較邊緣端方案低，但資安系統由雲端平台業者負責建立與維護，用戶擔負資安的成本較邊緣端低。
黃耀漢表示，雲端LLM存在高運算力需求、高硬體成本、高延遲與低資安的問題，不過由雲端轉移至邊緣端有望克服相關問題，因邊緣小型語言模型具備低延遲與高資安優勢，因此，Meta、微軟、Hugging Face分別推出小參數量語言模型，有利於邊緣裝置上運作推論程序。
黃耀漢指出，根據美國生成式AI平台Writer問卷調查顯示，今年前4月20%美國企業曾使用5種以上的生成式AI軟體，前5名使用軟體皆為生成文字類，主要應用於資訊系統、營運管理等領域。美國指標業者紛推出LLM，以商業模式區分，微軟、Google為B2B（企業對企業）與B2C（企業對消費者），Amazon Web Services （AWS）為B2B。
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