GPT-4 登場，AI 供應鏈未來兩季將受惠！哪些廠商前景最被看好？

Open AI 釋出最新一代 GPT-4，新增圖像辨識功能，更新速度一日千里，外界預期將延續先前從 ChatGPT（GPT-3.5）帶來的熱潮。自 Open AI 在 2022 年 11 月 30 日正式讓 ChatGPT 對外公開提供服務後，因為支援中文使用，幾乎是在農曆春節假期結束過後開始引發台灣民眾的討論熱度，而透過 Google Trends 回顧，2 月可以看見 ChatGPT 此一關鍵字熱度持續攀升，到 2 月 23 日達到巔峰，而至 3 月中旬前後，也仍維持在相當高的熱門程度。

AI 研發躍躍欲試，供應鏈未來兩季受惠程度高

如果觀察過去 ChatGPT 相關的關鍵字與相關主題，其概念股與使用方式受到的矚目程度最高，但要回答未來哪些產業與股票會受到 GPT-4 與生成式 AI 趨勢帶動，依 IDC 資深研究經理蔡宜秀的判斷來看，無庸置疑投資 Open AI 團隊的微軟（Microsoft）最受惠，而硬體上讓 AI 能擁有相當人腦運算能力的晶片廠商，且在 AI 領域遙遙領先的 NVIDIA 也不應錯過。

蔡宜秀指出，NVIDIA 已經對客戶開放生成式 AI 的雲端解決方案，可以想見在第二季、第三季會有許多產業對生成式 AI 有好奇心進而投入研發與測試，國內 NVIDIA 供應鏈也會同步受惠。譬如高速運算（HPC）晶片代工領域的龍頭台積電會受惠是想當然爾的，IC 設計廠商也不會缺席，而間接受惠的族群還有伺服器、散熱。

直接受惠廠商

間接受惠廠商

大型語言模型仍是科技大廠相互競逐的進行式

那下一個生成式 AI 的熱潮會在哪裡？要回答這個問題，則需要回到生成式 AI 與 AI 領域來解答。為什麼 ChatGPT 受到矚目程度如此高？又為什麼 ChatGPT 的使用經驗讓人對 AI 技術驚艷？AI 的概念並不新穎，至少可能沒有像元宇宙那麼新，生成式 AI 也並非橫空出世的新服務，而是透過 大型語言模型（Large Language Model）達成自然語言處理（Natural Language Processing），令使用者擁有彷彿與人對答的體驗。

大型語言模型的開發無疑將成為生成式 AI 的決勝關鍵，前一次對壘微軟但以失敗收場的 Google，過去所擁有的 BERT 其實比 ChatGPT 更早打開知名度，並且應用在改良搜尋結果的技術上，微軟在此場 AI 競賽中其實是後發先至，但兩者的競賽帶出一個重要的關鍵，在於開發大型語言模型這件事上，科技大廠擁有絕對的優勢，關乎資料量、訓練時間跟硬體支出，尖牙股 Meta、Amazon 等在這個議題上全都摩拳擦掌，現在就說 ChatGPT 或未來 GPT-4 將贏者全拿，是言之過早。

其實網路上充斥著許多中文使用者對於 ChatGPT 災難般的使用體驗，從食譜到古詩，甚至一般問答上，它的邏輯並不如英文介面完整，而它總是一本正經鬼扯的回答也常常令人啼笑皆非，但這也指出資料訓練過程的困難，康乃爾大學資訊科學博士候選人侯宗佑指出，用中文與英文向 ChatGPT 問如何使用洗衣機洗拉布拉多獵犬，前者會得到詳細的洗滌說明，後者，則會告訴你拉布拉多獵犬是生物不應該使用洗衣機清洗。

從中我們可以看見中文領域，甚至是繁體中文領域，仍然需要屬於我們的大型語言模型，而聯發科轄下的前瞻技術研究單位聯發創新基地、中央研究院詞庫小組和國家教育研究院三方所組成的研究團隊，也開放了全球第一款繁體中文語言模型到開源網站提供測試。

生成式 AI 引發新工業革命？產業落地應用仍有挑戰

那究竟 ChatGPT 跟眾多生成式 AI 難道只是一個供人測試的消遣嗎？當然不是。ChatGPT 不會煮蒼蠅頭這件事並不影響它出色的任務解決能力，英翻中、中翻英甚至案例編寫、文案擴寫，它均有出色的表現。侯宗佑指出以 ChatGPT 可能取代的人力來看，確實現在可能不會取代發想宣傳文案的人，但是翻譯、校對等基礎文書工作它可以稱職甚至出色完成，這類白領工作拉警報的現象，將是歷史經驗上首見。

我們似乎在見證歷史，但是未來 GPT-4 或是生成式 AI 將如何影響產業？蔡宜秀看硬體先受惠，但是軟體服務會不會立刻應運而生？她指出，如果客戶要求開發，在既有開放的 API 架構上出現的服務今年底至明年初應該就會出現，只是兩大關鍵將影響軟體服務落地的速度，第一是法規面、第二是客製化程度。

客製化的說明很容易，以常常讓使用者一頭霧水的金融智能服務機器人做案例，假設今天台灣某家銀行套用 GPT-4 做客服系統，AI 勢必需要了解這間銀行提供的服務，可能光是一個紅利點數的歧異，生成出來的回答就可以逼瘋使用者。

法規面是各個領域把關的重要機制，能否接受 AI 提供的投資策略？AI 需不需要取得證券從業人員的執照？這些問題都懸而未決，也讓軟體服務落地時間點將會較硬體受惠程度顯著延後。

侯宗佑則是預期用 GPT-4 架構然後套用不同客製化介面所呈現的軟體服務要登場並不困難，譬如翻譯、或是文法校對服務，也許只要更改介面，每家公司都可以推出屬於自己商品，但此一產品擁有的僅是與 GPT-4 相同的程度，彼此之間除了使用介面之外，不會有任何的差異性可言，這是否是市場需要的服務，值得商榷。

AI 作為輔助角色，推動產業再加速

那生成式 AI 對產業會帶來什麼樣的衝擊？此起彼落各類產業爭先恐後去證明自己不會被取代的浪潮到底該怎麼解讀？蔡宜秀指出，我們必須了解的產業現況是勞動力的長時間缺乏是實際的問題，AI 與產業智慧化、自動化不可分割，也一直是各個領域必須要務實應用的技術，即便是生成式 AI，它的存在也是一個輔助的角色，而非取代。

以遊戲領域上來看，業者指出生成式 AI 可能可以開啟更多不同的遊戲體驗，既往遊戲腳本當中角色的應答都是固定不變的，但生成式 AI 可能將改變遊戲的敘事模式；在醫療領域上，將繁雜的病歷資料透過生成式 AI 轉變為一目了然的資訊指日可待，而醫療資訊如 AI 影像判讀工作也行之有年，並且持續在醫材領域獲得法規的認證。

回到微軟自己本身的產品，侯宗佑指出，微軟如果在 Office 系列產品中加入 GPT-4 的 AI 服務，可以想見文法校正、數據計算的速度將可以一日千里。因此生成式 AI 的影響正在發生，而且將會持續不斷地進化，在每一個可見或不可見的領域中，成為產業的加速器。

（本文出自 MoneyDJ 理財網）