在討論企業AI應用時，大多會圍繞在AI軟體的演算法或大數據收集分析，但AI硬體運算平台是加速運算關鍵，也是台灣硬體廠商參與建置全球AI運算平台的機會點。

為了能夠順暢運算AI應用，各系統廠相繼推出AI加速運算硬體產品，像是AI專用高效能伺服器、GPU伺服器、高密度伺服器等，未來廣義人工智慧運算或是其中深度學習技術都將佔據大量IT資源。

面對AI變革，伺服器廠商須思考自家的運算平台產品策略

伺服器發展成熟，讓AI運算的學習成本降低。未來運算核心將不斷升級與汰換，像是GPU、FPGA、多核心處理器等，都會出現新一代運算方案，企業用戶在導入硬體時必須慎重評估投入成本及回收效益。

而伺服器廠商面對AI變革，也必須思考自家的運算平台產品策略，如何透過現有標準將運算加速器快速導入資料中心，將現有AI伺服器升級，提供給客戶深度學習所需的龐大運算力。

硬體之外，AI同時也是社會科學服務的議題

除了克服運算硬體布建問題外，AI也是社會科學服務的議題。AI有潛力顛覆各種產業並打造創新服務與商業模式，面對新興科技對社會帶來的衝擊，例如Google旗下DeepMind便成立一個AI新部門，負責研究AI帶來的倫理與社會問題，包括自動化將帶給未來經濟的影響等，並同時聘請外部專家顧問進行諮詢，監督企業自身尚未看到的盲點。

文丨拓墣產業研究院 李欣怡

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