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前幾年資安界就已開始重視用AI/ML模型輔助分析監控的作法，如今在生成式AI的協助下，不僅提供具備情境感知的大量資料與事件關聯分析，透過提示或是自然語言的查詢方式，也能提升資安監控、偵測與回應的效率

對資安領域而言，生成式AI被寄予厚望以扭轉攻防不對稱態勢，3月底微軟展示AI資安助手之後，多家廠商的這類功能相繼亮相，使AI資安邁向新階段

金管會趕在年底前發布「金融業運用AI指引」草案，將AI系統生命周期分為4階段，分階段說明導入AI系統時落實核心原則的操作建議。業者可以留意的是，這份指引僅是為了鼓勵金融業在風險可控的情況下導入、使用及管理AI，性質屬行政指導，不具法律拘束力。

K8s發展戰略轉向，已經從運算資源的調度，開始延伸思考到應用目標。K8s開始針對特定情境的應用，尤其是未來非常重要的應用，例如GAI運算的支援，將是K8s未來2年的重要方向。

GPUDirect技術隨著Nvidia GPU的走紅，我們看到更多企業級儲存廠商積極支援這系列技術，搶搭AI應用商機

HPC與AI的資料量持續攀升，促使Nvidia用於儲存裝置與GPU直連傳輸的GPUDirect Storage架構，在近2年來開始普遍獲得儲存廠商支援，成為儲存設備搭配GPU應用的標準架構

隨著AI應用擴大，資料傳輸的I/O通道也成為決定效能優劣的關鍵所在，Nvidia挾著GPU市場的壟斷地位，其GPUDirect技術形同GPU I/O架構的標準，也成為企業IT應用必備環節

Google同步推出Web版AI Studio開發工具，MLOps開發平臺Vertex AI轉為聚焦企業GAI開發的LLMOps平臺，要涵蓋開發、部署到維運更多模型生命周期階段的需求。