別用走的，AI雲端跑起來預測下一個頂尖技術

文章發表：2023/07/03

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生成性AI：透過大量數據生成新穎內容的人工智慧系統，包括文本、圖像和影片。
GPU：專門執行繪圖運算工作的處理器，可更有效地處理多個運算密集型應用程式。
技術預測：對未來的研發與創新發展所做的評估與猜測。

處於變動光速、訊息海量的這個當下，焦慮的我們可能不再求助於Google大神，而是巴望著ChatGPT給出的回應，能夠創造出屬於自己的時刻。於是，生成性AI的應用攻占財經與產業版面，輝達（NVIDIA）站上C位，成為全球霸主。

NVIDIA從全球第一個獨立顯卡起家，用30年等來了GPU的輝煌時代。然而，技術的發展日新月異、顧客的需求、競爭者、技術及法規迅速且不連續的改變，我們如何知道該選擇怎樣的技術策略，才能達到想要的結果。儘管黃仁勳說，「面對風險，我們都會害怕，我的方法是說服自己，那只是自己想像出來的恐懼，而非真實」，他要我們別用走的，要用跑的。

但在我們跑起來之前，我們應該先實行長期的技術預測，利用技術預測調整組織生產、存貨、銷售等計畫，以達收益極大化或損失極小化，據以選擇與採用適當的技術，並持續地提升本身的技術能力，以維持競爭力與生存。因應不同狀況，目前常用的技術預測方法有：

(1) 外推法：藉由結構分析法確認影響此趨勢的背景結構，在鑑定背景結構後，便可決定何種因素會影響此結構，預測後即啟動技術規劃。

(2) 邏輯樹：這是做技術預測時最常使用的工具之一，它將一技術發展的探索面向分為四項：分析、規劃、主觀與客觀，並將一個項目所欲達到的技術發展與趨勢逐步向下擴展使命、觀察、個體、定性分析，透過各項的規劃目標、研究計畫、群組、定量分析，進一步歸納與預測未來的技術。

(3) 時間軸預測：包含知道現在及過去，推測未來，稱之為向前預測或探索性預測，典型方法為趨勢外推法。回溯預測又稱規範預測，係將未來的樣子規劃好，推估未來的樣貌，從現在開始要做什麼，才可以達到未來的目標。

(4) 德爾菲法：訴求蒐集各方意見以求得相對客觀的結論，具有三個特性：匿名、反覆回饋控制、統計群體問答而非針對某人的意見。

(5) 成長曲線：技術效能的成長與績效的成長之間鬆散的類比關係。

(6) 技術系統型態分析法也稱為「規範的預測方法」，是以未來反推現在技術預測的發展。

(7) 技術地圖近來成為整合技術、產品與市場的有效工具，也是提供研發與技術策略很有效的工具。