2024台北國際電腦展在眾多國際IT領導廠商參與下熱鬧開展,總統賴清德也出席開幕典禮並致詞。他表示要把台灣變成AI智慧島,提出三項具體措施,包括政府會持續穩定供電,並且建立屬於台灣的資料中心;其二是建置超級電腦,賴總統表示感謝黃仁勳捐贈一台超級電腦給台灣,也謝謝台積電支付後續的營運費用,更期待未來建置更多超級電腦,讓台灣全力發展AI人工智慧。最後是政府會持續培養與投資人才,包含晶圓、半導體、人工智慧。
賴總統所提的發展方向,充分顯現台灣在AI時代的雄心壯志,也表明政府致力於推動相關基礎設施建設及人才培養的決心。然而,面對全球快速變遷的技術和市場環境,台灣還是有許多需要強化之處,以確保能夠迎接AI時代的挑戰。
首先是供電及用水。眾所皆知,資料中心進行大量運算需要耗費不少的電和水。根據The New Yorker雜誌報導,OpenAI的ChatGPT為回覆用戶每天2億個詢問,需耗費50萬千瓦時的電力,此一電量可供1.7萬個美國家庭使用。而其文生圖的功能,亦即每個使用者用ChatGPT畫一張圖所耗用的電,可以將手機充滿。
另根據統計,總計OpenAI訓練其GPT-3模型大概消耗了1,300兆瓦時的電力,如果用這些電來播放串流媒體,可以看185年。BCG顧問公司的報告也指出,2022年資料中心用電量約占美國總用電量的2.5%、預估到2030年將升至7.5%,幾乎將近三分之一美國家庭的用電量。
已同意向Microsoft資料中心供應核電的Constellation Energy公司預估,美國境內AI用電量未來可能是電動車充電量的五至六倍。因此荷蘭國家銀行的一份研究就指出,生成式AI帶來的創新,都是以處理性能和功耗方面的高昂成本為代價,預測未來兩年內產業將由「缺矽」變為「缺電」,而這可能阻礙人工智慧的發展。
除了電之外,訓練和運行AI大型語言模型通常需要數以萬計的伺服器,其運作時會產生熱能,這需要大量的水資源進行冷卻。以Google為例,其資料中心和辦公室用掉了約212億公升水,相當於8,500個奧運會規格的游泳池。根據預測,到2027年,AI可能會耗掉66億立方公尺的水,幾乎相當於美國華盛頓州全年的用水。而未來台灣會有更多的資料中心,水電的需求亟需未雨綢繆。
其次,超級電腦具有廣泛的應用範圍,從科學、氣候模擬與預測、天文、材料科學、醫療與生物科技、藥物研發、智慧交通、能源管理、製造流程優化等領域,我們是都要投入?還是選擇與聚焦?而AI產業化與產業AI化也是如此,AI有多個領域可以深耕,產業也有上百種需要提升,是集中焦點?還是雨露均霑?策略重點是專注於開拓新的市場?還是讓傳統產業轉型升級?資源有限下,策略需要有創新的想法,才能讓效益極大化。
最後是人才,除了專注於晶圓、半導體和人工智慧專業人才,還應該重視跨領域人才的培養,推動AI與其他學科的交叉學習,尤其是要推動產業AI化,更需要跨域人才。例如AI與醫學、工程、環境、經濟學等,創造更多創新應用場景,培養具備多元技能的複合型人才。針對產業界人士,推動在職進修,建立AI及相關技術領域的認證體系,提升現有勞動力AI素養,也需要全面展開。
賴總統提出的三項措施顯示台灣在AI發展上的雄心,但隨著資料中心和AI應用普及,電力和水資源需求將顯著增加,政府必須提前規劃並建置相關基礎設施,避免因供應不足而阻礙產業發展;對於AI產業化及產業AI化的投資也需有明確的策略與重點;尤其人才的培養需應更加多元化,讓AI人才與專業領域能夠融合創新,全面提升產業從業人員的AI素養與能力。