資策會產業情報研究所（MIC）於今（19）日發布「2024年資通訊產業前景」，所長洪春暉表示，生成式AI將貫串2024年資通訊暨軟體產業發展，其已逐步落地至更多終端裝置，預期2024年AI PC與AI手機將成為終端消費市場成長新動力。生成式AI的高速發展也帶動新一波AI推論伺服器需求，並驅動AI晶片競爭白熱化。針對生成式AI發展，2024年將朝向「AI Agent化」，預期可帶動軟體系統工程革新，利於企業流程升級，展望未來，我們距離「人人成為AI工程師」的世界又更接近了，屆時全民皆可創建AI App，將驅動新一代AI服務模式。

 

AI趨勢一：AI PC點燃全球PC市場成長動能

資策會MIC表示，搭載AI的個人電腦已成為下一代產品開發標配，儘管AI PC尚未有明確的產品定義，PC供應鏈對於AI PC的無限想像已開啟AI PC新戰場。除了處理器大廠紛紛推出AI PC處理器，品牌商、作業系統商、軟體商也加速軟體應用的開發與合作。由於主要大廠已認知到市場成長的關鍵，在於使用模式更貼近使用者需求，因此除了硬體效能，軟體應用工具對於使用者執行AI功能的情境配合，成為未來產業發展焦點。展望2024年，臺灣PC產業具有設計與生產力優勢，預期將持續扮演協助尋覓使用情境與產品創新設計的角色，提升AI PC產品價值，迎接價量齊升的市場商機。

 

AI趨勢二：AI手機服務生態系重新建構 並走向大者恆大

2024年手機品牌廠的AI布局能力將成為競逐的差異化關鍵，基於AI手機的服務生態系將重新建構，並走向大者恆大。主要手機品牌廠紛紛自研大型語言模型（LLM）並整合客製OS系統開發，試圖將AI大模型能力引入手機，使終端處理運算成為常態。而為了實現AI手機各類應用運算需求，手機晶片規格將大幅提升，GPU、NPU/APU的重要性增加，主晶片規格與記憶體頻寬及容量也同步升級，以支援百億規模以上參數的LLM模型，進一步催生晶片面積設計優化、高階運算，以及軟體管理能耗等需求。預期2024年，對於先進製程、AI手機晶片設計與測試、記憶體模組需求將更甚以往，刺激大廠挹注新技術研發與投資力道，為台廠供應鏈帶來商機。

 

AI趨勢三：中小型生成式AI模型帶動AI伺服器出貨 成企業端採購重點產品

資策會MIC表示，現有各產業領域對於AI的應用與需要訓練的原始資料，差距甚大，且許多產業數據分析牽涉機敏資料的運算，使小型化、客製化AI訓練模型成為趨勢，特別是中小型企業受限於有限資源，需要更有效率、較低成本的AI應用部署方式。展望2024年，AI推論伺服器由於價格較低、方便企業部署，加上多數企業已開始避免AI算力溢出、資源過度部署的問題，預期AI推論伺服器將成為企業端採購的重點產品，利於AI伺服器出貨。對臺灣產業而言，高階AI訓練伺服器出貨，加上雲端服務商、伺服器品牌商與自有品牌的AI推論伺服器訂單有望增加，並帶來可觀的成長動能。

 

AI趨勢四：備戰生成式AI運算戰力，AI晶片競爭白熱化

生成式AI服務如OpenAI ChatGPT、Google Gemini備受關注，帶動服務業者積極布建AI運算資料中心以提升服務能量，也驅動晶片大廠推出更高運算效能的AI運算晶片，爭取服務業者採用，不僅如此，服務業者也開始著手開發符合自有AI運算需求的自研晶片，2024年AI晶片競爭將更白熱化。資策會MIC表示，2024年全球生成式AI運算晶片的發展重點，將在於領導廠商NVidia晶片產品群、AMD和Intel等競爭產品，以及AI服務業者自研晶片開發與導入狀況。

 

AI趨勢五：生成式AI走向AI Agent化，帶動軟體系統工程革新與企業流程升級

不同的生成式AI技術已為AI Agent打下基礎，AI Agent已發展為具有更高自主性、自我拆解問題與解決複雜問題的智慧系統。資策會MIC表示，AI Agent開始結合LLM、自主規劃能力、記憶與反饋情況能力，以及工具選擇與使用能力，此趨勢將大幅影響未來軟體工程設計與規劃原則，可輔助原有工程人員的開發速度與水準提升。長期而言，當帶有AI Agent能力的生成式AI更普及，將允許人人以No code/Low code型式，用命令說明角色及工作目的後，便可對系統工程的工作進行拆解、完成複雜工作的執行，甚至能改善企業內部流程與經營模型。

 

AI趨勢六：GPT商店利於全民創建AI App，建構新一代AI服務模式

資策會MIC表示，隨著AI Agent技術更成熟，將大幅降低自行開發AI應用的門檻，迎接全民AI工程師時代。預期2024年由OpenAI推出的「GPT商店」將大幅改變AI開發與應用的生態體系，推動個人開發者或小型工作室積極投入。然而，GPT商店是否能部分取代資服業者角色仍有待觀察，主要是企業營運需求較一般個人應用複雜，一般開發者的成品難以滿足。建議專業資服業者，專注於協助企業滿足細緻的客製化需求，持續進行模型與軟體最佳化調校，保有相當彈性架構可依需求不斷擴增，才是關鍵競爭力所在。

 

AI趨勢七：可信任AI重要性提升 數據隱私與合法性影響AI發展

資策會MIC表示，隨著AI全民化時代加速來臨，可信任AI的重要性持續提升並朝普及化邁進中。展望未來，模型維運（ModelOps）的重要性日益增加，其不僅包含模型的持續維護與更新，更能即時監控模型的性能與風險，有效防止AI模型在無適當監管的情況下，產生負面效應。除此，主動的資料保護與針對AI的安全規範措施變得更加重要，特別是如何確保數據隱私、合法性，將成為影響AI發展關鍵。