吳恩達｜AI應用始能創造價值
原文刊於信報財經新聞「CEO AI⎹ EJ Tech——科技解碼」
人工智能（AI）專家吳恩達近日接受台灣媒體專訪，提到「對於大多數企業而言，真正的價值將存在於應用層面」。這跟他去年11月亮相雲端軟件商Snowflake的演講論點一致，當時他探討AI技術的層級架構（AI Stack）及其發展趨勢，呼籲業界與媒體在AI模型層技術以外，也要留意應用落地的機遇。
籲留意技術轉化實效機遇
AI Stack是一種用來描述AI系統背後技術架構的方式，就像蓋房子是從地基到屋頂建成，AI實作也要有清晰的分層架構，當中每一層都扮演關鍵角色，共同支撐起現代AI的發展與應用。過去一般認為，AI Stack分為4層：硬件層、基礎設施層、模型與框架層，以及應用與產品層。
硬件層是整個AI系統的地基，因為AI模型的訓練及運作需要龐大運算能力，由圖像處理器（GPU）、張量處理器（TPU）或其他晶片支持，最具代表性的例子是輝達（Nvidia）的GPU。這些晶片負責AI模型的大量數學運算，是AI得以動起來的基礎。
基礎設施層在硬件之上，可視為AI系統運行的土壤，它主要支撐資料、運算與部署流程，其成員有雲端平台、資料儲存系統，如Amazon AWS、Google Cloud、微軟Azure等，同時包含機器學習運維（MLOps）的相關工具與平台。
模型與框架層則是AI的智慧核心，像OpenAI等公司都屬於這裏，進行AI模型訓練與開發演算法。處於最頂端的應用與產品層，跟終端用戶直接互動，把AI技術轉化為可用的產品與解決方案。吳恩達稱，生成式AI及新技術發展備受關注，惟真正創造價值的是應用層，能把技術轉化為實際收益。
此外，吳恩達更提到一個新興的代理協作層正在形成，它位於模型與框架、應用與產品兩層之間，旨在促進及簡化開發AI應用的過程。理解整個AI Stack的架構及其未來變遷，有助掌握AI運作邏輯與產業全貌，也是進入AI世界的重要第一步。
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