從 DeepSeek 崛起看 2025 企業應用 AI 趨勢
隨著 AI 技術的迅速發展，中國 DeepSeek 的崛起不僅展示了其競爭力，也揭示了未來 AI 發展的幾個重要趨勢。本文將快速說明開源 AI 模型的興起對企業應用的意義、AI 技術普及的風險、企業人才需求的變化、以及其他 AI 相關趨勢
一、DeepSeek 的崛起對 AI 產業與 AI 應用有什麼重大意義？
DeepSeek 的崛起代表著 AI 技術的重大突破，他們在效能媲美 GPT-4 的情況下，使用了更少的運算資源 (1/30)，這證明了 AI 技術革新的潛力，也預示著產業即將迎來根本性的變革。 DeepSeek 的成功也帶動了開源 AI 模型趨勢，讓更多企業能夠以更低的成本進行 AI 開發，打破大型科技公司的技術壟斷。
此外，若 Nvidia 於今年5月推出 Project DIGITS，也將會是一次革命性的硬體創新，我們將可以用極低成本佈署本地語言模型，且會推動更多企業進一步探索本地部屬的 AI 解決方案，並再次加速開源 AI 模型的普及應用，這不僅降低長期營運成本，也能顧及到企業越來越重視的數據安全性與隱私保護。
二、開源 AI 模型對企業有什麼好處？
開源 AI 模型為企業帶來諸多優勢，包括：
- 降低開發成本 : 企業可以基於開源模型進行客製化開發，大幅降低技術門檻與成本，節省 60-80% 的開發費用
- 加快部署時間 : 開源模型可以加快 40-50% 的部署時間，讓企業更快導入 AI 技術
- 提升創新彈性 : 圖靈獎得主解讀 DeepSeek，提及重點非中美 AI 競爭，而是開源模型的優勢，開源模型的優勢在於其透明度和可修改性，使企業能夠根據具體需求進行調整，提升創新彈性
- 客製化開發: 企業可以根據自身需求對 AI 模型進行微調，打造專屬的 AI 解決方案
三、AI 技術的普及會帶來哪些風險？企業應如何應對？
AI 技術的普及會帶來一些風險，包括：
- 假資訊與 Deepfake 的擴散 ：開源 AI 降低了生成式 AI 技術的門檻，可能導致假新聞、偽造內容更難辨識
- 自動化攻擊的風險增加：網路攻擊者可利用 AI 技術開發更具針對性的詐騙手段與惡意程式
- 隱私與數據安全問題：去中心化 AI 雖能減少數據洩漏風險，但如何在合規範圍內運作仍是挑戰
- AI 倫理與法規挑戰： 企業在使用 AI 技術時，需考量公平性、透明度以及潛在的社會影響
- 企業應建立全方位的風險評估框架，確保技術應用既能促進創新，又能維護社會公平與個人隱私，並應設立相關委員會制定資料使用準則，建立決策追蹤機制
四、延伸其他值得關注的 AI 技術：NPU 與邊緣 AI
NPU（神經處理單元）在 AI 發展中扮演什麼角色？它與 GPU 有什麼不同？
NPU（神經處理單元）是專為 AI 推理設計的硬體，能夠以更低功耗執行複雜 AI 運算，尤其適用於智慧型手機、IoT裝置等邊緣設備。NPU 與 GPU（圖形處理器）的主要區別在於：
- GPU 適用於大型 AI 模型訓練，但能耗高，在推理運算上效率較低
- NPU 專為 AI 推理設計，能耗更低，效率更高，適合在邊緣設備上執行 AI 任務。NPU 的發展推動了邊緣 AI 的崛起，讓更多複雜的 AI 應用可以在端點設備上直接運行，降低對雲端運算的依賴
此外，NPU 的可重構架構相較於 ASIC（專用積體電路）更具靈活性，使其能夠適應不同的 AI 應用場景，未來可能成為 AI 硬體的關鍵技術。
什麼是邊緣 AI（Edge AI）？它的優勢是什麼？
邊緣 AI 是將 AI 運算分散至終端設備（如智慧攝影機、工業機器人等）的技術，減少對雲端運算的依賴。 它的優勢包括：
- 降低延遲 : 邊緣運算減少了數據傳輸到雲端的時間，讓 AI 應用更即時
- 降低數據安全風險 : 數據在本地處理，減少了數據傳輸過程中的洩漏風險
- 提高能源效率: 邊緣運算可以減少對雲端伺服器的依賴，降低整體能源消耗
- 加強隱私保護 : 敏感資料在本地處理，保護用戶隱私
五、除了開源和 NPU，還有哪些 AI 技術趨勢值得關注？
- AI 應用的分散化與客製化： AI 應用將更加分散，且能根據企業需求進行客製化開發
- Transformer 架構的持續進化： Transformer 模型在效能和應用範圍上都取得了顯著進步，透過優化技術降低訓練成本並提升運算效率
- 邊緣 AI 與分散式運算：未來 AI 可能會減少對雲端的依賴，提高本地數據處理能力
- 更強大的本地運算能力： 更多複雜的 AI 應用可以直接在端點設備上運行
六、未來企業對人才的需求有什麼變化？哪些技能將會變得更重要？
企業對人才的需求將不再侷限於傳統的技術能力，而是要求複合型的專業素養，具備批判性思維與 AI 應用整合能力的專業人才將會更加搶手，例如：
- AI 解決方案架構師：負責設計和建立 AI 系統
- 數據倫理專家：負責確保 AI 應用符合倫理和法規
- AI 系統整合顧問：負責將 AI 技術整合到現有系統中
七、企業應該如何應對 AI 技術的快速發展？我們的行動建議
企業應及早評估 AI 整合機會，建立前瞻性技術佈局，並加速創新應用落地。具體的行動建議包括：
- 及早評估 AI 整合機會：分析業務流程，識別可以引入 AI 的領域
- 制定清晰的 AI 採用策略，設定明確的目標和路線圖
- 培養團隊的 AI 應用能力，強化人才培育體系：提供培訓和資源，提升團隊對 AI 技術的理解和應用能力
- 評估 AI 應用需求，根據業務需求開發客製化的 AI 解決方案
- 建立完善的風險管理機制，確保 AI 的有效實施
八、我們提供的支援與服務：AI Agent 整合自動化專家
PGi 身為已累積 6 年以上 RPA 流程自動化導入專家，我們的團隊可以協助您：
- 評估企業的 AI 應用需求：深入了解您的業務，確定 AI 的應用場景
- 設計客製化的 AI 解決方案：根據您的特定需求，開發專屬的 AI 模型和工具
- 提供技術導入與團隊培訓支持：確保 AI 解決方案的順利實施，並提升團隊的操作能力
- AI Agent 與自動化的整合諮詢與導入框架：我們提供可雲端部屬也可地端部屬的解決方案，可在 no-code 的情況下做出各種彈性應用的客製 Agent 應用程式
The future belongs to those who prepare for it today. 面對 AI 浪潮，現在正是企業展開行動的最佳時機。透過深入理解這些關鍵趨勢，企業才能在新一波科技革命中贏得先機，創造持久的競爭優勢。
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基本詞彙表參考：
- AI (Artificial Intelligence, 人工智慧) : 透過電腦程式模擬人類智慧的技術，包括學習、推理、解決問題等能力
- GPT-4 : OpenAI 開發的先進大型語言模型，以其強大的文本生成和理解能力聞名
- 開源模型 (Open-Source Model): 可公開取用原始碼的模型，允許使用者修改、使用或散佈，促進技術共享與創新
- 運算資源 (Computational Resources): 用於執行計算任務的硬體資源，包括處理器、記憶體等
- NPU (Neural Processing Unit, 神經處理單元): 專為加速人工智慧計算而設計的硬體處理器，具有高效能與低功耗的特性
- GPU (Graphics Processing Unit, 圖形處理器)： 最初用於處理圖像，但也常用於加速 AI 模型訓練
- 邊緣 AI (Edge AI): 將 AI 運算推向資料產生端的設備，而非集中在雲端伺服器，提升效率和安全性
- Transformer 架構 (Transformer Architecture)： 一種深度學習模型架構，廣泛應用於自然語言處理和電腦視覺等領域
- Deepfake: 利用 AI 生成的假影片或音訊，難以分辨真偽，可能被用於散布假訊息或詐騙
- 演算法 (Algorithm): 解決問題或完成任務的一系列明確的步驟或規則
- 數位轉型 (Digital Transformation): 企業利用數位科技來改善流程、增加效率和創新商業模式的過程
- 資料隱私 (Data Privacy): 保護個人資訊不被未經授權的存取、使用或洩漏
- ASIC (Application-Specific Integrated Circuit, 專用積體電路): 為特定應用量身定制的積體電路
- 去中心化 AI (Decentralized AI): 將 AI 運算分散至多個設備或網路節點，減少對單一中心的依賴
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