作者:阿中哥 + AI 協助彙整。 【本文約有1,772字】

AI 產業鏈3層架構之個人觀點

1. 概要

為了方便自己能快速掌握人工智慧(AI)應用發展,本報告從不同角度進行觀察,將 AI 產業鏈簡單劃分為三個層次:硬體、雲端服務及應用。這份報告不僅解析各層次的技術和應用場景,還將深入探討市場最新動態與未來發展趨勢,幫助讀者快速上手並理解 AI 的核心發展脈絡。

AI 產業鏈3層架構之個人觀點

2. 應用層(B2B, B2C)

應用層是 AI 產業鏈中最貼近消費者與企業的部分,涵蓋各種 AI 技術在實際生活和商業環境中的應用,從個人消費者的日常體驗到企業的專業需求。

2.1 AI 應用

  • OpenAI:如 ChatGPT 等生成式 AI 使得自然語言處理技術進一步成熟,應用於文本生成、語音助理等多種場景。
  • Midjourney RunwayLeonardo 等:這些工具通過 AI 技術生成圖像、影片,使創意產業、行銷和媒體行業受益,提升創作效率和內容質量。

2.2 電動車自動駕駛應用

  • 特斯拉、Waymo 等公司持續開發自動駕駛技術,透過深度學習和感知技術,提供了自動駕駛功能,這對消費者出行的安全性和便捷性帶來了重大影響。

2.3 桌上型機器人

  • 蘋果和其他科技公司正在開發的桌上型機器人將整合語音互動、家庭自動化和影像處理等功能,為家庭提供智慧管理與互動,這些裝置將依靠 AI 技術提升日常生活的自動化水平。

2.4 Edge AI(邊緣 AI

  • 具有內建 AI 晶片的設備,如 智慧型手機,能夠在本地運行 AI 模型,提供即時的影像處理、語音識別和個性化體驗。這種應用不僅提高了運行效率,還降低了對雲端計算的依賴。

2.5 大賣場 AI 服務

  • 半空滑軌機器人:這些機器人安裝在貨架之間的滑軌上,能夠自動進行影像蒐集和庫存管理,不僅提高了補貨的效率,還能即時檢測貨架狀況,提供更好的顧客服務體驗。
  • 大賣場 AI 軟體 App:消費者可通過該 App 在進場前規劃購物清單,根據預算提供多種組合方案並規劃最佳購物路線,節省時間,並提高購物的精確性。

2.6 物流倉儲機器人(B2B

  • 物流機器人 是物流中心和倉庫中不可或缺的 AI 應用,它們能夠自動搬運和排列物品,透過 AI 算法進行最佳路徑規劃,提升作業效率,減少人工操作的錯誤,並降低物流成本。
應用層(B2B, B2C)

3. 雲端服務層(B2B, B2C)

雲端服務層是 AI 應用的強力後盾,提供了強大的計算能力和資料儲存,支持各類 AI 應用的開發與部署。這一層主要由全球領先的雲端服務提供商主導,為企業和個人開發者提供運算資源。

3.1 雲端服務提供商

  • AWSGoogle CloudMicrosoft Azure 等雲端服務商,提供廣泛的 AI 相關服務,包括虛擬化的運算環境和 GPU/TPU 租用服務,這些服務支援從企業到個人的多樣化需求,幫助開發者和企業快速部署 AI 應用。

3.2 自動駕駛雲端服務

  • 自動駕駛技術需要即時的資料處理和路徑規劃,雲端服務提供了強大的計算能力,幫助自動駕駛車輛與雲端數據同步進行決策。這一層面同時支持了高效的資料傳輸與決策過程。

4. 硬體層(B2B, B2C)

  1. 硬體層(B2B, B2C

硬體層是 AI 產業鏈的基石,負責提供運算資源,支撐各類 AI 模型的訓練與推論。隨著硬體技術的發展,這一層級已擴展至 B2B 和 B2C 領域,從專業伺服器到消費級顯示卡,硬體支撐了 AI 的大規模應用。

4.1 GPU、TPU 晶片製造商

  • NVIDIA、AMD 等晶片製造商為 AI 訓練與推論提供了強大的運算支持。特別是 GPUTPU 在深度學習中的高效運算能力,使得大規模模型的訓練成為可能,這些硬體設備已經成為 AI 發展的核心技術。

4.2 伺服器和運算基礎設施(B2B

  • Dell、HPE 等伺服器供應商提供了 AI 所需的高效運算和資料處理能力,這些伺服器支撐了雲端運算以及企業內部的 AI 部署,確保了 AI 模型的穩定運行。

4.3 電動車自動駕駛硬體(B2B

  • 電動車中的自動駕駛硬體,如感測器、處理器和 AI 晶片,為車輛的智慧駕駛提供即時運算和環境感知功能。這些硬體設備與軟體的無縫整合,使得自動駕駛技術得以實現。

4.4 消費級硬體(B2C

  • RTX 獨立顯示卡 是典型的 B2C 硬體應用,NVIDIA 的 RTX 系列不僅用於遊戲玩家,還被 AI 開發者廣泛使用。這些顯示卡具備強大的平行計算能力,使個人和小型開發團隊能在家用電腦上進行 AI 模型的訓練與推論,降低了進入 AI 開發的門檻。
AI 產業鏈3層架構之個人觀點

5. 未來發展趨勢

AI 產業鏈未來的發展將集中於以下幾個方面:

  1. AI 應用層的多元化:AI 將進一步滲透到更多消費者領域,從家居自動化到個性化購物體驗,更多智慧裝置將被賦予 AI 能力。
  2. Edge AI 的普及:邊緣運算技術的發展將減少對雲端計算的依賴,使智慧型手機、物流機器人等設備能夠在本地進行高效計算。
  3. 雲端服務的增強:隨著 AI 技術需求不斷增加,雲端服務將進一步提升其運算能力,為 AI 應用的規模化擴展提供支持。
  4. 硬體層的創新:隨著對 AI 模型運算需求的提升,硬體設備將持續創新,為更大規模的 AI 訓練和推論提供基礎設施。