2025年CES展AI重點一次看: 聯發科、廣運、和碩

AI 技術自 2012 年起快速發展，從感知型 AI 到生成式 AI，再到代理型 AI 與實體 AI，應用範圍持續擴大。NVIDIA 與 AMD 等科技公司在技術創新上領先，推出一系列革命性產品，推動 AI 技術與硬體能力的進步。台灣方面，聯發科、廣運及和碩等企業，也在全球 AI 供應鏈中扮演重要角色，協助推動技術的落地與應用。

〈感知型 AI 到生成式 AI 的突破！〉

AI 的發展始於感知型 AI。2012 年，AlexNet 利用 NVIDIA GPU 與 CUDA 技術開啟深度學習時代，實現圖像、文字與聲音的理解，應用於手機與電腦等設備，隨後生成式 AI 的誕生進一步改變了技術格局，像 ChatGPT 這樣的 AI 模型能自行推論生成文字、圖像與聲音，大幅擴展 AI 的應用範圍，成為改變產業生態的重要力量。

代理型 AI 方面，則是在生成式 AI 的基礎上進一步實現行動執行能力。例如，Apple 的 Siri 透過生成式 AI 輔助完成資料搜尋、訂單管理與行程安排等多種任務，提升用戶效率與便利性，而實體 AI 則專注於物理現象的應用，包括機器人、自動駕駛與無人機等領域，為工業生產與日常生活帶來全新突破。

〈AI 發展法則的歷程！〉

AI 發展最早是預訓練規模法則，隨著網際網路數據量的倍增，模型規模與運算資源的提升，使得 AI 系統能夠處理更為複雜的問題，進一步提高了其效能，接著是後訓練規模法則，透過強化學習與人類的互動，AI 能在特定領域中持續改進，舉例來說，藉由透過大量的測試與反饋，AI 模型能更精準地執行醫療診斷、供應鏈管理等專業任務，最後是測試時規模法則，AI 透過多步驟推理與問題解決能力的提升，能夠在實際應用中做出更有效的決策，對企業與個人用戶的有非常大的效益。

〈硬體技術的突破：GeForce RTX 50 系列與 Thor 晶片〉

NVIDIA 推出的 GeForce RTX 50 系列顯卡，結合最新光線追蹤與 AI 技術，涵蓋 RTX 5070 到 RTX 5090 型號，性能顯著提升，其中 RTX 5090 的 AI 運算能力（AI TOPS) 達到 3400，性能是 RTX 4090 的兩倍，為創作者與遊戲玩家提供了前所未有的性能體驗。

另外 NVIDIA 的 Thor 晶片專注於自動駕駛與機器人應用，這運算能力是上一代 Orin 的 20 倍，能處理多種類型的傳感器數據，包括高解析雷達與攝像頭，Tesla、Toyota 與 Uber 等企業皆已採用此技術，展現了 Thor 晶片在智能交通與機器人領域的領先地位。

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〈台灣企業在 AI 供應鏈中的角色〉

台灣企業在 AI 技術供應鏈中扮演著關鍵角色。聯發科 (2454-TW) 攜手 NVIDIA 共同開發 Project Digit，推出高效能迷你 AI 超級電腦，預計於 2025 年上市。廣運 (6125-TW) 在機器人感測器與智能模組領域的技術創新，為 NVIDIA 的 Isaac Groot 平台提供支持。而和碩(4938-TW)AI 布局不僅侷限於伺服器，機器人、AI 軟硬體、醫材等都將是發展重點。

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