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近來包括微軟、Google、Meta、亞馬遜等科技大咖，紛紛在發表會上大秀「肌肉」，像是3月中，Open AI發表GPT 4.0版，標榜可接收圖像和文本輸入，就讓市場相當驚豔。檯面下，各大廠也加快投資AI新創，壯大實力。

根據外電報導，Google 加碼投資 AI 新創 Anthropic，並購入Anthropic雲端運算部門的大量計算資源；而亞馬遜旗下雲端服務公司AWS，也與正在開發 ChatGPT 對手產品的新創公司 Hugging Face 擴大合作。

由於開發生成式AI模型既燒錢又耗算力，幾乎是口袋深又有運算資源的大廠才上得了擂台，到底這廠「AI First」的軍備競賽，是怎麼轟然開打的？

美式AI軍備競賽開打 大廠急速回防

1、谷歌推殺手級文書應用

受到Open AI、微軟強勢進攻，首當其衝的Google，其實不管是在生成式AI或大語言模型等，早已投入相當多的人力及時間開發，但或許考量推出後會衝擊目前搜尋引擎的商業模式，也或許因生成式AI仍有一定的出錯率，Google過去一直處於「鴨子划水」。

但ChatGPT出招了，身為搜尋引擎龍頭的Google就不得不接招，2月宣布推出 AI 聊天機器人 Bard正面迎戰，3月開放在美國、英國供民眾測試。 

緊接著Google也宣布，在Google Workspace導入生成式AI，未來民眾使用Google文件，例如在Gmail中撰寫文件時，將有AI協助寫作。之後還會推出更多服務，包括回覆、摘要電子郵件並設定郵件優先順序；在Google簡報中自動產生圖片、影片和音訊；在Google試算表自動產生公式、在Google Meet中紀錄會議摘要等。 

2、Meta公開大型語言模型

2021年臉書將公司名稱改為Meta，如今Meta執行長祖克柏轉而宣布， 其主要目標從「元宇宙」轉向生成 AI 領域，最大的投資將是推進 AI 並將其納入每個產品。

Meta在2月已宣布，將集結內部多個團隊，成立新的生成性AI的開發團隊，強化文字、圖片、影像能力以改善WhatsApp、Instagram（IG）、Messenger等服務的技術。

不久，Meta公開AI大型語言模型LLaMA，預告將把此模型開放給AI研究社群，供研究人員進行不同領域研究。緊接著又發表開放原始碼的「MuAViC」多語言視聽資料庫，可以有效建構適用於吵雜環境下的語音辨識和翻譯模型。

3、AWS推出多模態AI

AWS 則早已與 Stability AI 合作，這家公司開發的影像生成工具 Stable Diffusion 是 OpenAI 旗下 Dall-E 的競爭產品，也就是可以下文字指令生出影像（以文生圖）、或是以圖生圖；另一個合作對象是以色列的 AI21Labs，AI21Labs開發的 Jurassic 是 ChatGPT 語言模型的競爭對手。

AWS專業架構師團隊總監楊仲豪表示，AWS從企業的各場景出發，已提供許多應用AI／ML（機器學習）的產業解決方案，同時多模態AI（包括文本、聲音、圖像及影片等）一定是趨勢。

AWS在土耳其大地震時，就已透過建立服務中心（CALL CENTER） 利用AI／ML 把聲音轉換為文字，萃取出那些人須要甚麼物資及協助，「已有愈來愈多業者透過AI／ML解決問題。」楊仲豪說。

台灣沒閒著 AI投資跨領域蔓延

台灣在前一波AI熱潮中，電子業、製造業陸續投資AI，並將AI導入製程的優化、提升管理效率，培育不少資料科學家；金融業也在反洗錢的剛性需求下，紛紛跨入AI領域。

根據KPMG最新台灣新創趨勢與展望調查中，儘管去年整體的新創投資下降，創投資金支持的台灣前10大企業，第一名是web3.0，第二大是金融科技，AI與機器學習排名第五。由於今年ChatGPT在1、2月熱度大爆棚，KPMG預期，今年AI相關投資將會再提高。

KPMG董事總經理謝昀澤表示，雖然最近有很多網路科技巨頭不斷裁員，但可以觀察，外商巨頭在台灣的AI研發中心，「即便母公司裁員，研發中心人員還是老神在在」。

2017年起，IT應用大爆發，全球AI投資開始高速成長，整體金額達到125億美元，比起2016年80億美元規模，成長將近6成，雖然從2020到2022年因疫情與元宇宙、NFT爆發，勢頭稍減，但整體趨勢還是向上成長。

另據資誠於2017年發布的《全球人工智慧研究報告》中，在2030年，AI將帶給全球GDP14%的成長，貢獻15.7兆美元。

謝昀澤說，其實在更早之前，人工智慧圍棋軟體AlphaGo出現，引起一波AI熱潮，除了科技業外，金融業也掀起了一波投資潮。但後續除了面向企業的應用外，沒有更加貼近一般使用者的應用，所以AI在ChatGPT問世前，未引起全世界大範圍的討論。

此波在ChatGPT風潮帶動，許多總體經濟學家及傳統資本家，看待AI熱潮都抱持相當樂觀的態度。謝昀澤表示，過去AI發展都比較獨立，可能是單一公司或產品，但生成式AI產生了新的產業架構，讓AI可以橫向發展。

有了基礎產業、大型語言模型開發公司、API（應用程式介面）相關應用等，將可逐步形成產業健全發展的結構鏈與生態系，「2023年非常有可能是AI的轉折年。」謝昀澤說

金融業持續加碼

根據金管會調查，去年金融業投入AI等金融科技的金額預估有312億元，在ChatGPT席捲全球帶動下，今年金融業在AI技術的應用與投資，將持續擴大。金管會官員表示，金融業在金融科技的投資領域相當廣，業者比較看好的是AI、大數據分析及判斷，相關應用的範圍跟深度，未來也會持續大量投入。

這幾年，多家金融業陸續成立所謂的「AI實驗室」，以中信金為例，四年前就成立數據及科技研發處，總共有150人，其中二、三十人專攻AI領域，AI運用最普遍的是語音客服，以中信為例，可解決八、九成問題。

玉山金控智能金融處也有將近一百人，包含AI研發、專門做新趨勢探索的實驗室、AI技術落地應用等，每年都持續招募新的人才、科技儲備幹部。

中信金控科技長賈景光認為，金融業投資AI初期效益已現，隨著ChatGPT的興起，未來勢必也會帶動更多的投資。

玉山金控科技長張智星也說，投資AI的效益包括有形及無形效益，有形效益是節省多少人力、多少錢，以立即辨識信用卡是否遭盜刷為例，不但能有效強化風險管理，也能節省成本，企業形象提升則是無形的效益。玉山預估每年投資科技的預算約5到10億元，AI投入只會愈來愈多。

銀行是高度監理行業，在ChatGPT等AI技術的應用上，可能涉及銀行內部資料及客戶資料等敏感問題，金融業者普遍認為，生成AI需要很強的算力，也要投入大量資金，沒有一家銀行可以單獨做出來，因此期盼能有一個由政府主導的台版ChatGPT，讓各銀行可以運用。