2024是GAI應用爆發年

短短2個多月，從去年11月OpenAI宣布將推出GPT商店到今年1月初正式上線，就出現了超過3百萬款各式各樣的GPTs。只用了2月，這個平臺的GAI應用數量，就超過了2百萬款應用和遊戲的蘋果App Store，或是破250萬款應用的Google Play商店，成了全球最大的應用市集，這也宣告了2024年，將是GAI應用大爆發的一年。

2023年，在ChatGPT爆紅之後，掀起了一波生成式AI技術的大競賽，OpenAI和微軟雖然領先，但是其他科技巨頭，尤其是Google和AWS都奮力直追，紛紛推出了不同類型的生成式AI技術和產品。

這三大公雲巨頭都看準了2024年的GAI應用爆發浪潮，相繼發表了自家的GAI戰略以及技術發展架構，要提供一套涵蓋GAI應用開發生命周期的工具鏈，也要快速建置夠完整的生態圈。

雖然各有擅長和專精，但三大公雲不約而同地，都將GAI戰略分為三個層次，GAI基礎架構、GAI工具鏈和GAI應用。只是各家再依據原有優勢和擅長，各有不同的產品戰略目標和焦點。

領先一步的微軟，在基礎架構面想要將Azure變成一套世界電腦，甚至開始自行設計AI晶片，打造AI專用系統，要從軟硬整合來提升GAI基礎架構的算力。工具鏈則聚焦Copilot應用的開發，一方面整合自己在開發工具的優勢，另一方面則要能將GAI應用快速整合到各種主流商用軟體中。在應用面則兵分兩路，一方面要整合龐大的GPTs商店生態圈，另一方面要用Copilot整合自家的M365生態圈，借助兩大生態圈，來擴大在GAI應用中的領先地位。

而早在2015年就開始自己設計AI晶片，推出第一代TPU的Google，在GAI基礎架構已有紮實的基礎，也有整套針對原有AI技術的AI開發工具，也在2023年8月Next大會上，揭露了三大AI新戰略，要從AI建置、AI運用和AI生態圈三面向，來卡位GAI浪潮。但是，Google在LLM模型商品化的腳步，慢了一點，直到2023年12月才發表了Gemini，補齊了GAI工具鏈的關鍵一環，並強化了Vertex AI平臺的模型開發到部署的功能，甚至推出了網頁版AI開發工具。在應用面，Google一方面要用Duet AI來整合辦公室套件Workspace生態圈，另一方面，未來要將微型Gemini模型部署到手機上，成為Android生態圈的核心引擎，來善用這兩大生態圈的優勢。

至於AWS的GAI戰略則與上述兩大公雲巨頭，不盡相同。AWS沒有要靠一個主打的LLM來帶頭，而是要想辦法讓企業運用各式各樣的LLM。

AWS在GAI基礎架構布局上，如同其他兩家，一方面與Nvidia結盟，提供最新款GPU的實例產品外，也以十年晶片設計經驗，推出多種不同用途的自製晶片來強化自家算力能力，包括推出了第二代AI訓練加速晶片。在工具鏈上，AWS更在2023年4月推出了雲端的GAI專用開發工具Bedrock和自家第一款LLM模型Titan。Bedrock最大特色是，盡可能提供更多款LLM模型讓企業選擇，再透過同一套開發流程和安全與隱私控管機制，來打造不同的GAI應用。Bedrock更推出了代理人應用的開發方法，可以快速打造出整合不同服務、不同資料源的特定用途GAI應用。

在應用面，AWS專門鎖定工作場景的GAI應用，而沒有要通吃各種GAI需求。特別是在去年12月底發表了商務型AI助手Amazon Q，專門鎖定企業工作環境的需求，不同商務應用場景的AI助手，聚焦兩大類商務GAI應用領域，一是開發與AWS建置有關的AI助手，另一類AI助手是專門用於處理企業常用軟體和服務的資料。

不管是哪一朵公雲，從各自的AI戰略來看，都是瞄準了2024年的GAI應用大爆發的開發需求，這也意味著，GAI應用不會只有300萬款GPTs，還會有更多企業，使用不同類型的GAI工具，打造出功能更複雜、用途也更聚焦的GAI應用。2024年將是GAI應用大爆發的一年。

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