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        AI持續創新的觀察
        Observation of Continuous AI Innovations
        • 2022/08/02
        • 551
        • 21

        AI發展還在快速成長期;從近期模型演進來看,運算需求膨脹迅速,除刺激晶片製程前進外,各類AI軟硬體創新也不斷出現解決此痛點。硬體方面隨應用越發分歧,ASIC晶片與新創也隨之出現,在資本市場支持下不乏獨角獸者;國際大廠也推出新解決方案,希望改變系統框架釋放運算效能,使資料在晶片間傳輸時間與能耗降低相抗衡。軟體方面則出現通用型「Low/No-Code」開發平台可搭配資料處理工具,讓企業客戶採訂閱制,自行訓練所需模型,成為快速導入AI的捷徑。至於AI開發人才的能力,現也能透過創新方式做評鑑,透過大規模競賽累積的資料庫,可達具相當鑑別度,也協助企業與人資於應徵者中有效率的篩選。近期亦有些新議題與AI結合激盪出火花,值得國內持續注意國際趨勢的演變。

        【內容大綱】

        • 一、AI硬體晶片創新
        • 二、AI軟體平台創新
        • 三、AI人才評鑑創新
        • IEKView
         

        【圖表大綱】

        • 圖一、近期AI模型運算需求成長,仍呈現爆發性趨勢
        • 圖二、國際AI晶片獨角獸募資金額排行
        • 圖三、最大AI晶片WSE-2與最大GPU尺寸比較
        • 圖四、兩家國際大廠在AI&HPC皆推出類似CPU/GPU彈性配比架構
        • 圖五、國內知名Low/No-Code開發平台,「tukey」與「nilvana」
        • 圖六、工研院「FAST」平台的一站式系統
        • 圖七、「AI人才線上評鑑」系統四大類題庫及報告範例

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