文／鄭宜芬
COMPUTEX 系列論壇活動 – AI NEXT FORUM 於 6 日登場，上午場聚焦「AI 生態系關鍵時刻」，邀請英特爾亞太暨日本區總經理莊秉翰、Amazon Web Services（AWS）台灣暨香港總經理王定愷、緯穎董事長暨策略長洪麗寗、McKinsey & Company 全球董事合夥人李曉廬等產業專家，分別從 AI 晶片技術、AI 算力革新、企業雲端 AI 創新、全球 AI 算力產業格局、全球 AI 生態系發展、企業 AI 轉型契機等面向進行專題演講。
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亞洲指標 B2B 科技專業展 COMPUTEX 與新創特展 InnoVEX 主辦單位之一的TCA（台北市電腦公會）表示，近年來生成式 AI（GenAI）、大型語言模型（LLM）、視覺語言模型（VLM）等各類 AI 科技持續快速發展，讓不少企業主管深入研究 AI 科技對企業運作的影響層面。此次論壇讓各大產業主管與相關 ICT 產業人士，更加了解在 AI 2.0 時代下的雲地端 AI 應用，進而依照企業營運特性規劃 AI 導入策略。
聚焦 AI 2.0 時代核心硬體與跨域解決方案
台北市電腦公會理事長彭双浪開場指出，今年 COMPUTEX 以「AI NEXT」為主題，將有 1400 家廠商，使用 4800 個展位，聚焦AI運算、未來移動、先進通訊與綠能永續；新增「AI 服務技術區」與「機器人與無人機區」，由 AWS、所羅門等企業展示生成式 AI、代理式 AI 與智慧機器人技術；超過六成展位聚焦 AI 相關技術，從核心硬體到跨域解決方案，全面展現 AI 驅動下的創新潛力。先進車用科技主題館也將呈現智慧座艙與未來移動的應用實例。
同期舉辦的 InnoVEX 新創展會，也將有 450 家新創團隊參展，可看到多元 AI創新動能，像是美國 Edge AI 基金會主題館，以及國科會的 IC Taiwan Grand Challenge（ICTGC）主題館。此外，今年大會官方獎項「Best Choice Award」中，超過一半的得獎產品也與 AI 應用相關，凸顯 AI 已成為帶動產業發展的重要引擎。
論壇聚焦 AI 2.0 時代的技術策略，涵蓋生成式 AI、企業資料中心、公私雲部署、AI 伺服器與大語言模型的整合應用。邀請來自英特爾、AWS、緯穎、McKinsey & Company、資策會、研華、華碩與台達等業界領袖，共同分享實戰經驗，激盪更多轉型思維與合作契機。國科會晶創競賽（ICTGC）也在現場介紹第三梯次徵案。
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英特爾推動開放與多元架構
英特爾亞太暨日本區總經理莊秉翰在主題演講中指出，隨著 AI 技術的快速發展與複雜的使用情境，企業需要更開放且多元的解決方案，以提升效率和成本效益。英特爾致力於整合 CPU、GPU、NPU、FPGA 等異質運算資源，以滿足各種應用需求。同時，英特爾透過推動開放的生態系，如促進開放平臺聯盟（Open Platform for Enterprise AI，OPEA）的發展，並提供標準化與一體化的開發環境，讓開發者能在不同架構間無縫創新，協助企業從資料中心、雲端、PC 到終端設備，都可靈活部署 AI 解決方案，確保最佳化的運算效能與商業價值。
Amazon Nova 多模態生成式 AI 模型
AWS台灣暨香港總經理王定愷表示，亞馬遜具備超過25年的AI、機器學習（ML）技術與經驗，致力於開發自動化系統，以解決實際問題、服務實際客戶並創造實際價值。2024 年 12 月推出 Amazon Nova突破性的 AI 基礎模型，能夠處理文字、影像與影片，當中最特別的是 Amazon Nova Sonic模型，不僅可以將語音及時轉錄為文本，還可以將文本生成為語音；而且可以透過 Amazon Bedrock 無縫整合使用，徹底改變了使用者與 AI 的互動方式。
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緯穎擴張生產據點 提升 L12 系統階段供貨能力
緯穎董事長暨策略長洪麗寗指出，台灣在全球 ICT 產業扮演重要角色，不僅供應全世界 92% 伺服器，在上游的半導體與零組件也在市場佔有領先地位。隨著 AI 需求快速攀升，資料中心伺服器的技術與市場展現出不同以往的面貌。為因應算力需求的激增，晶片功耗與散熱技術不斷突破極限，成為AI資料中心建置與規劃時的關鍵。此外，市場也湧現許多新興買家，再加上各國對主權 AI 的需求，為市場帶來更多發展機會。
緯穎已將 AI 伺服器整合能力提升至 L12，除了提供整機櫃製造組裝服務外，更進一步協助客戶進行 AI 伺服器在資料中心的規劃與部署。為滿足全球市場需求，緯穎在台灣、馬來西亞、墨西哥、捷克等地建置伺服器產線，就近服務亞洲、美洲與歐洲客戶。同時，公司亦在美國設廠，投資智慧製造，藉此提升供應鏈韌性，強化 AI 時代的全球競爭優勢。
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AI 助力數位轉型 提升企業競爭力
McKinsey & Company 全球董事合夥人李曉廬介紹全球 AI 生態系快速發展的現況，以及 AI 可以在各行各業數位轉型的關鍵角色，尤其是當 AI 資料中心運算能量越來越強大，演算法快速發展更新，再加上運算產生 token 所需耗能越來越低的情況，其實企業可以依照不同的應用情境，導入正確的 AI 運算架構，進而提升企業營運效率、降低人員需求，甚至創造新的商業模式。此外，針對近來相當熱門的 Agentic AI（代理式AI），李曉廬認為可透過多代理協作協定（Multi-agent Collaboration Protocol）方式，依照企業不同需求，整合多個 AI LLM 語言模型，解決企業 A I運算問題。
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