Generative AI | 生成式人工智慧

生成式 AI（Generative AI）是指一類能夠根據使用者輸入，自動生成新內容的人工智慧技術，產出的內容形式可包含文字、圖像、音訊與影片等多種媒介。與傳統人工智慧最大的差異在於，傳統 AI 主要專注於對既有資料進行分析、分類與預測，其核心在於從資料中萃取規律並做出判斷；相較之下，生成式 AI 則進一步具備「創造內容」的能力，能從既有資料中學習語言結構與資訊關聯，進而生成全新的內容。

生成式 AI 之所以能實現這樣的能力，關鍵在於深度學習與神經網路技術的成熟，使 AI 模型具備自然語言處理（NLP）與多模態理解能力，能夠理解文字與圖像中所想傳達的意圖與語境。

工程師會以參數規模達數百億甚至上兆的模型，配大量語言與多模態資料進行訓練，例如維基百科、書籍、新聞與網路內容等。透過持續學習，AI 模型得以逐漸掌握人類語言和知識的複雜結構，從而生成高品質的回應與內容。

若生成式 AI 主要處理語言指令，則會發展出如 BLOOM 這類大型語言模型（LLM），以及像 ChatGPT 這類對話式應用；若主要以影像為訓練核心，則會衍生出 Stable Diffusion、Midjourney 這類 AI 圖像生成工具。

開發生成式AI的流程，分為AI訓練和AI推論兩階段。AI訓練過程中，AI模型導入經由數據標註員標註過的資料，讓AI嘗試「猜測」人類期望的輸出值。比如說，AI看到人類向它道謝，應該要回答「不客氣」，或是AI在醫療影像中看到腫瘤，應該要能判斷這是癌症的徵兆。AI反覆進行猜測，然後檢查答案的對錯，透過「前向傳播」（或稱預測）和「反向傳播」（或稱回饋）的反覆循環，AI使用的參數權重變得非常精確，最後AI幾乎每次都能產出正確的輸出值，此時AI模型已經完成了訓練。

AI推論階段，AI模型面對真實世界中未經標註的大量數據，根據訓練過程累積的寶貴經驗，嘗試產出正確的輸出值。AI推論結果也可使用於下一輪的AI訓練，藉此持續加強AI模型的功能性。

值得一提的是，先進的AI開發技術能利用未經標註的大數據，直接進行「無監督式」或「半監督式」的AI訓練。因此，生成式人工智慧的發展持續加速，延伸出的AI服務將變得更聰明、更人性化。

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生成式AI已經應用在許多垂直產業，包括大眾媒體、廣告行銷、醫療保健和各領域的產品設計。接下來幾個範例，突顯生成式AI如何改造我們的世界。

● 大眾媒體：生成式AI可以撰寫各種文案、腳本和新聞稿，也可以產出影像、音訊和影片，廣泛應用在娛樂媒體業。善用生成式AI可協助創作者更快完成作品，激發源源不絕的靈感，發展更豐富的文創內容。

● 廣告行銷：生成式AI能企劃行銷活動，撰寫文案，產出廣告行銷使用的圖片和影音。生成式AI甚至能針對行銷活動鎖定的市場區塊，產生客製化的廣告內容。

● 醫療保健：醫療與健康產業的工作者，能使用醫療數據訓練生成式AI，用AI模型協助醫生診斷疾病，並根據病人狀況推薦客製化的精準醫治療程。生成式AI也能用來開發新的藥品和疫苗，還能產生電子健康紀錄（EHR），為醫護人員減少行政作業的負擔，同時建立未來AI訓練使用的資料庫。

● 產品設計：生成式AI能撰寫程式碼，繪製產品概念圖，模擬產品使用情境，並且評估產品的可用性。就連AI運算使用的電腦晶片和系統，都能使用生成式AI來設計，加速原型建造過程，並縮短上市時間。消費者的產品使用經驗，也可彙整成資料庫，用來進行AI訓練，創造更進階的生成式AI模型，設計更符合市場需求的產品。

根據彭博社的預測，到2032年，生成式AI的市場將成長至1.3兆美元，實現 42% 的複合年均成長率。

技嘉科技為 AI 基礎建設推出一系列「人工智慧平台」伺服器產品，協助客戶開發和使用生成式AI模型。產品線可依照適合進行AI訓練還是推論，進一步分為兩大類：

● AI訓練伺服器：本系列伺服器產品搭載最先進的GPU加速器和運算模組，或是結合CPU和GPU功能的先進晶片，透過平行運算處理AI訓練使用的龐大資料庫。代表性產品包括技嘉G593-SD0，這款G系列GPU協同運算伺服器結合NVIDIA HGX™ H100 8-GPU運算模組，是市面上最強大的AI訓練平台之一。技嘉伺服器亦支援NVIDIA L40S加速卡。還有一種新型處理器產品，將CPU與GPU的功能結合為一體，非常適合執行人工智慧和高效能運算（HPC）工作。此類型產品包括AMD的第一款企業級加速處理器（APU）Instinct™ MI300A，還有NVIDIA的Grace Hopper™超級晶片，後者可結合技嘉H223-V10等H系列高密度伺服器使用。

● AI推論伺服器：技嘉精心設計的AI推論平台可結合市面上許多專為AI推論所開發的加速器產品使用。舉例來說，技嘉G293-Z43伺服器的特色是在2U規格的機身內容納十六張AMD Alveo™ V70加速卡，加速卡採用XDNA™自適應資料流架構，可大幅提升AI推論的效率。搭配PCIe Gen 4（或以上）介面擴充插槽的技嘉伺服器產品，也可搭配專為AI推論所設計的NVIDIA A2 Tensor核心GPU或L4 Tensor核心GPU使用。如果AI推論工作主要在雲端進行，技嘉提供Qualcomm人工智慧推論方案，所採用的Qualcomm Cloud AI 100加速器在吞吐量和低延遲方面表現優異，非常適合雲端運算和邊緣運算的使用環境。