AI解決方案｜一站式協助企業在AI浪潮中部屬開發與轉型

AI人工智慧技術爆炸性增長，無論是新創企業甚是傳統產業，紛紛爭先恐後加入發展或是導入AI解決方案的行列，不外乎就是期望提升自身企業未來的競爭力。如何選擇合適的AI解決方案、該從何處籌備、是否有一站式AI解決方案？我們從零開始，一步步帶您瞭解。

精選內容：

• AI可以解決企業什麼問題或痛點？
• AI人工智慧應用案例
• 5大關鍵重點 打造企業AI解決方案
• AI解決方案費用與價格如何評估
• AI解決方案 門檻限制 / 企業導入AI的普遍痛點
• GWS AI Cloud 3方案滿足一站式AI服務
• 人工智慧解決方案，實戰經驗分享

AI可以解決企業什麼問題或痛點？

要導入或是發展AI解決方案前，建議先對於AI技術有初步的瞭解，才能針對該技術規畫相對應的電腦伺服器規格、網路、軟硬體、儲存裝置等設備。以下我們將介紹5種比較常見的AI種類，與其發展出來的AI解決方案，以及各自可以解決企業什麼問題或痛點。

1. 大語言模型 (LLMs)

一種能理解和生成自然語言的AI技術，具備上下文處理和文本創建能力，用於多語言應用場景。

AI解決方案：

• 機器人回覆/客服 ─ 7×24小時提供自動化處理，大幅減少人工客服負擔，提升回覆效率。
• 內容生成 ─ 快速生成產品文案、營銷內容或報告，提升工作效率。
• 智慧搜索引擎 ─ 快速從內部文檔或資料庫中提取有用信息，讓內部訊息檢索更簡單。

適用產業：銀行、電商、營銷單位等。

2. 生成式AI (Generative AI)

通過算法創建圖像、文本、音樂等內容，快速滿足個性化創意需求，適用於創意和定制化領域。

AI解決方案：

• 創意發想：包裝設計、活動文案與影片等，提高設計和創作效率。
• 內容客製化：可根據客戶需求生成專屬的市場活動素材。

適用產業：娛樂、廣告設計、教育、數位媒體等。

3. 聯邦學習 (Federated Learning)

是一種分佈式機器學習方法，在保障數據隱私的同時，實現跨多設備或機構的數據整合與建模。

AI解決方案：

• 個性化推薦系統：透過多家電商平台或服務商合作，共享用戶行為數據進行個性化推薦，避免數據集中化，例如Netflix、Spotify根據用戶偏好生成更精準的推薦。
• 交通流量優化：城市間的交通管理系統共享交通數據，用於交通擁堵預測和車輛調度。
• 跨組織威脅檢測：在全球範圍內建立詐欺行為預警系統，追踪可疑交易模式，建立預警系統。

適用產業：電商、醫療、金融、交通、教育、網路通訊等。

4. 邊緣AI (Edge AI)

將模型部署在本地設備上執行，減少對雲端的依賴，適用於需要即時響應的場景。

AI解決方案：

• 商店無人化：零售業配備AI相機、鏡頭、感應器，辨識人體移動與感應貨架上重量，無須靠店員可自助/自動結帳，不僅節省時間，亦減緩缺工危機。
• 智慧邊緣終端裝置：如耳機、手錶、家電的喚醒裝置及人臉語音辨識、車用語音助理、自動駕駛等，釋放手動操控的繁瑣動作。
• 工業自動化：包括機械手臂、機器生產工具等，可分析當前設備性能狀況，達到預先維護避免產能發生緊急狀況，同時提升使用者的安全性。

適用產業：零售、智能家居、製造業、物流等。

5. 強化學習 (Reinforcement Learning)

透過反覆試驗學習尋找最佳AI策略，特別適用於動態和複雜的環境。

AI解決方案：

• 自動駕駛：使用模擬環境進行強化學習訓練，再將模型部署到真實汽車中。
• 遊戲AI：訓練NPC在遊戲中對抗或者協助人類玩家。
• 交通管理：分析不同時段的交通流量，自動調整與優化交通號誌燈時序以最大化車流效率，減少擁堵。

適用產業：交通、物流、遊戲業等。

AI人工智慧應用案例

韓AI人工智慧無人超商
COVID19疫情結束後，南韓超商銷售額增加了8.1%，但缺工問題持續存在。就在近兩年『無人智慧超商服務』逐漸在南韓、日本、台灣等國家盛行。
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棋類遊戲AI大PK
2017年的經典AI應用實例，8年前備受矚目的人機大戰，永遠地改變了圍棋界。2016年名為AlphaGo的電腦軟體擊敗世界頂尖圍棋棋士，而在2017年採用強化學習(Reinforcement Learning)AI技術的AlphaZero更是勝過AlphaGo。
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台灣最溫柔的AI智慧科技
透過黑面琵鷺AI智慧監測系統、AIoT技術監控，用AI科技為生態保育盡一份力，實現生態與綠色經濟的雙贏。
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美國聯邦AI追回10億美詐欺鉅款
依賴機器學習進行詐欺檢測，光是2024年就追回10億美元，與去年收回的資金相比，成長了3倍之差。
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大關鍵重點，打造企業AI解決方案

不論是要打造自己的AI解決方案或是直接導入市面上現有的選擇，皆可參考以下5個關鍵重點和決策方向：

1. 明確需求

• 確認AI解決方案的目標與AI技術，例如要提升物流配送效率，可考慮路徑優化的AI技術。
• 是否需要定制化AI解決方案，要自建或採用現成的工具和平台？

2. 基礎設施與數據資料

• AI應用所需的基礎設施 (如儲存裝置、運算能力)、GPU伺服器或雲端運算等軟硬體資源規劃、網路頻寬、外部雲端平台(如GWS AI Cloud、AWS、Google Cloud、Azure)。
• 整理數據來源(CRM系統、交易記錄等)、確保擁有足夠且高質量的數據來訓練AI模型、數據是否還需要整理、結構化。

3. 組建團隊

• 內部是否有可勝任的AI人才。
• 是否需要與AI技術供應商合作。

4. 試點驗證

• 設定明確的KPI成功標準(如提升效率10%，降低成本15%。
• 從小範圍試點開始，驗證AI的實際效果，降低風險。

5. 資安合規

• 數據是否需要符合GDPR(一般資料保護規定)資安個資法等規範。
• AI應用是否涉及敏感數據(如個人隱私、財務數據)、資料管理與機敏資訊防護措施。

AI解決方案費用與價格如何評估

一般而言，可從4個方向來評估成本：

• 硬體：伺服器包含GPU(圖形處理器)與CPU(中央處理器)運算資源、RAM(電腦記憶體)、SSD/HDD儲存裝置、散熱裝置、網路基礎設施。
• 軟體：Linux/Windows操作系統、AI框架/AI模型、數據處理分析庫、開發環境與工具、雲平台與API。
• 資料中心：機櫃、電力、網路、空調等環控設備。
• 人力：相關AI技術工程師、資料科學家/分析師、雲端架構師/系統工程師。

AI解決方案費用會隨著企業所想要採用或研發的AI技術規模而變動，這主要會涉及到硬體規格等級的差異，進而影響其儲存裝置、網路電力等配置。如以預算百分比來評估，常見的配比為30%-70%硬體+資料中心，10%-60%軟體、10-20%人力。規模較小的AI解決方案可能僅100萬即可完成；但若企業本身擁有龐大數據，並想擁有極高速且穩定的AI處理效率，在電腦伺服器GPU/CPU硬體與資料中心方面可能得投資至少近千萬或上億。

解決方案 門檻限制 / 企業導入AI的普遍痛點

• 自建AI運算系統成本非常高昂，一般企業普遍採用公有雲運行AI模型，但公有雲AI運算服務價格昂貴且資源有限，需要花費長時間成本等待。
• 各界積極擘建AI算力、全球嚴格的審核法規條款，造成AI建置成本與門檻越來越高，甚至有錢可能也買不到資源稀缺的GPU伺服器。
• GPU伺服器對資料中心的基礎設施要求更為嚴苛，不論散熱系統、電力供應、冷卻設施、樓板承重甚至網路傳輸，皆與傳統伺服器不同。

GWS AI Cloud 3方案滿足一站式AI服務

數位通國際 GWS AI Cloud，從AI環境架構設計、軟硬體採購導入、電腦伺服器、一體機、AI資料中心建置到管理的AI一條龍服務。以NVIDIA、AMD GPU伺服器為租賃標的，滿足大型語言模型(LLM)、機器學習(ML)訓練的高效需求。簡便的圖形化管理介面，打破傳統AI/ML訓練工具常見的命令列操作，更內建多種訓練與推論環境。

GWS AI Cloud目前最受企業青睞為方案A的算力租賃，有別於市場上以整片GPU/CPU為單位租賃方案，價格較低的1小時約4塊多美金(台幣約147元)。GWS AI Cloud是全台唯一首創提供從0.25片、0.5 片到1至2片以上等多種選項， 1小時費用可從台幣89元至357元不等(隨GPU片數而有所不同) 企業用戶可依其專案需求選擇租用的規模與時間。舉例來說，選擇0.5片租6個月，若期間內AI算力不夠，可隨時追加。如企業想將AI設備部署在企業內部或是打造自有的AI雲平台/AI資料中心，亦可選用GWS AI Cloud的B&C方案，降低企業AI解決方案門檻。

方案A. GWS AI Cloud 租賃

• 虛擬GPU訂閱制
• 費用管理與監控
• 容器環境託管服務
• 全方位雲端解決方案

適用產業：銀行、電商、營銷單位等。

方案B. GWStack AI 安裝部署

• AI 環境架構設計
• 硬體資源 (CPU, RAM, Storage, NVIDIA & AMD GPU)
• 安裝、配置和測試服務
• 一體機授權與技術支援

適用企業：對硬體基礎設施有需求、想將設備放在企業內部、打造企業私有AI雲平台。

方案C. AI Cloud 雲平台建立

• 資料中心場地視察、規劃與建置
• AI 環境架構設計
• 安裝、配置和測試服務
• 服務維運與技術支援

適用企業：想打造屬於企業自身的大型AI應用服務、AI資料中心與軟硬體基礎設施、再將此平台對外提供服務的企業(白牌)。