邊緣AI與分散式AI：新興技術如何改寫全球AI產業版圖？｜專家論點【張瑞雄】

作者：張瑞雄 台北商業大學前校長/叡揚資訊顧問

近年來，人工智慧（AI）產業正快速演化，從大型語言模型（LLM）到邊緣AI（Edge AI），各種新技術正逐步改變AI的運作模式和產業競爭格局。很多企業投入邊緣AI，透過分散式計算帶動新的技術熱潮；另一方面，一種新的分散式AI訓練方法，更讓市場嗅到顛覆AI產業主流模式的可能性。這些新興科技不僅意味著技術上的突破，更深刻影響產業競爭、數據隱私、安全治理以及企業的未來營運模式。

傳統的AI開發模式往往集中在巨大的資料中心內，運用數以萬計的高性能GPU集中處理大量資料進行模型訓練與推論。這種模式雖然成熟且有效，但也造成了高度的資源壟斷，只有資金雄厚的大型科技公司才能負擔得起如此高額的資本與營運支出。因此，小型企業或學術單位要想進入AI領域並非易事。此外，集中式的AI處理模式，也可能面臨資料隱私、資料主權等敏感議題，特別是在醫療、金融等需要高度隱私保護的領域，這種集中式架構常受限於法規和社會接受度。

正因如此，邊緣AI與分散式AI訓練模式的崛起，為產業帶來了一股新風。邊緣AI指的是將AI模型直接部署在靠近資料源的本地設備或邊緣裝置上進行運算，不需頻繁地與雲端進行資料交換，進而減少延遲、提高反應速度與降低運營成本。這種技術尤其適合對即時性要求較高的應用場景，如自動駕駛汽車、智慧工廠、智慧城市建設等。

邊緣AI還具有其他關鍵優勢，包括即時反應、資料隱私保護、穩定性與成本效益。例如在工業自動化領域，邊緣AI可以即時進行產品瑕疵檢測，降低故障率並提升生產效率；在智慧城市中，透過即時分析，快速回應公共安全事件，提升城市管理效率。透過將資料處理局部化，大幅減少對頻寬的需求和雲端儲存成本，這對企業的長期營運成本控制很有利。

分散式AI訓練模式同樣是另一個值得關注的發展趨勢，透過利用全球分散的GPU資源與來自社交媒體平台上的資料，驗證了分散式AI訓練可行性，進一步拓展了AI產業的參與者範圍，提供給中小型企業、學術單位甚至資源有限的國家參與AI競爭的新路徑。

所以即便硬體設施並非高度集中，亦能有效訓練出具競爭力的AI模型。在此分散式訓練中，個人資料能夠在AI訓練過程中直接發揮作用，且用戶可控制其資料的用途甚至從中獲利。這種方法可能徹底改變未來資料治理的面貌，為AI訓練提供更多元的資料來源，並解決資料隱私的長期爭議。

當前的AI發展已逐步跨越單純技術競爭，轉而成為戰略性產業佈局的重要一環。邊緣AI與分散式AI訓練模式的融合，有望形成新的產業競爭力，使得市場不再由少數大企業壟斷，而是逐步形成多元、開放、且更為民主的發展生態。對於台灣而言，此一技術發展亦提供新的產業升級與國際競爭的機遇，藉由邊緣AI的佈局與分散式計算的推廣，將可能助力台灣在全球AI競爭版圖中取得關鍵優勢。

邊緣AI與分散式AI模式的興起，不僅是AI技術上的創新突破，更代表著AI產業民主化與資料主權回歸的重要趨勢。未來，政策制定者與企業領袖應深入了解此一趨勢，及早規劃相應的治理框架與商業模式，以迎接AI新時代帶來的廣泛機遇與挑戰。

瀏覽 109 次