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據調研機構Gartner針對全球AI疫後影響調查，部分AI表現出脆弱性，但也協助了疫情管理，大部分公司仍將持續或增加AI投資；就技術趨勢來看，最新Hype Cycle透露出五類未來發展重點。2021年初有兩項市場議題值得深入探討及剖析：首先是台灣人工智慧實驗室將「聯合學習」轉化成平台式服務，為實務上不易執行者制定施行框架，讓有共同需求者打團體戰，也為台灣豐富醫療資料金礦找到另類創新提煉方法。國際晶片大廠NVIDIA將伺服器晶片細分為CPU/DPU/GPU三類，打破傳統伺服器設計架構；另家晶片大廠Intel則推出新伺服器CPU，強調資安與AI Training與競爭者的CPU與GPU比較後皆具明顯優勢。現市場上有兩項商機，值得國內廠商持續投入：AI晶片訓練效率與能耗改善、AI團隊建立與垂直分工。

【內容大綱】

• 一、「聯合學習」不只是技術，已形成平台式服務
• 二、NVIDIA GTC與Intel Xeon的晶片亮點
• IEKView

【圖表大綱】

• 圖一、Hype Cycle for AI
• 圖二、｢聯合學習｣訓練品質已和「集中式學習」相當
• 圖三、｢聯合學習｣以醫療為例的執行方式
• 圖四、傳統CPU與Grace CPU伺服器的運算架構差異
• 表一、Nvidia CPU/DPU/GPU到2025年Roadmap
• 圖五、新一代Xeon內建AI加速，跟競爭產品比較具相當優勢
• 圖六、AI相關晶片「能耗」與「運算力」排列一覽
• 圖七、國內AI服務漸出現的垂直分工模式