2025-2026 年 AI 與 ML 發展預測

AI 不再只是未來的願景，而是現在進行式。在接下來的 2025 至 2026 年間，我們預期會出現一些重大且令人興奮的變革，徹底重塑企業運用 AI 和機器學習的方式。

GMI Cloud 作為先進 AI 開發平台品牌，我們很幸運能站在產業變革的最前線。GMI Cloud 的 AI 開發平台支援了許多高強度的 AI 工作負載，讓我們得以近距離觀察產業趨勢。從運算需求的爆炸性成長，到永續發展和倫理議題的重要性，我們需要做好準備，同時也充滿期待。

以下是我們的預測，以及我們如何協助企業迎接未來的挑戰。

AI 的碳排成本將成為焦點

到了 2026 年，AI 對環境的影響將成為熱門話題。雖然現在已有相關討論，但尚未成為媒體焦點。我們將面臨更艱難的社會議題，例如核能反應爐的選址問題，而不只是討論「是否」該建造。AI 的能源需求勢在必行。

政府可能開始加強監管，例如強制能源使用報告、碳抵換，或對資料中心制定更嚴格的效能標準。企業若忽視這點，不只會面臨負面新聞，還可能遇到實質的財務和營運挑戰。

但這也帶來重大機會：率先採用再生能源、投資高效能散熱系統（如晶片直接水冷），以及追求超低 PUE（電源使用效率）的企業將具有明顯優勢。

我們的因應之道：GMI Cloud 已將永續發展列為優先事項。我們的資料中心使用再生能源和尖端散熱技術，不只減少碳足跡，還能為我們和客戶降低成本。這是雙贏的策略。

偏見、資料竊取和深偽技術的正面應對

AI 確實令人驚嘆，但也帶來隱憂。未來兩年，我們預期會看到更多關於 AI 偏見、訓練資料遭竊，以及深偽技術造成實質傷害的新聞和訴訟。

坦白說，我們正在為 AI 可能失控的時刻做準備。目前我們還停留在討論階段，但沒有任何監管機構或立法者採取實質行動。這情況類似社群媒體的發展歷程，但 AI 有其獨特的挑戰。

我們的應對方案：我們正在探索如何協助企業審核和測試其 AI 模型的公平性，包括使用合法來源的資料重新訓練模型，從根本解決偏見問題。至於深偽技術？這是個更棘手的問題，需要整個產業共同努力解決。

AI 基礎設施人才大戰

如果您認為現在聘請 AI 訓練工程師很難，那麼等著看吧。到了 2026 年，AI 領域最搶手的職位不只是模型開發人員，還包括基礎設施專家。這些專家能確保 AI 模型在分散式 GPU 環境中順暢運行，同時提高效率並減少停機時間。

目前許多企業正在努力招募這類人才，而且情況只會更加嚴峻。大型雲端服務商（如 AWS、GCP 和 Azure）樂於提供專業服務，但往往收費高昂，且按小時計費的模式讓他們缺乏快速解決問題的動機。

我們的協助方式：我們擁有頂尖的 AI 基礎設施專家團隊，並以固定收費方式提供他們的專業服務。不會有意外帳單或無止境的追加費用，只有可預期的成本和實質成果。

專用晶片的崛起

GPU 長期以來一直是 AI 的首選硬體，但情況正在改變。畢竟 GPU 原本是為電腦圖形設計的圖形處理器。專用晶片如 TPU 和其他客製加速器在特定任務上（如自然語言處理或影像分析）表現得更快更有效率。

問題在於：自建 GPU 資料中心的企業發現維護成本遠超預期。升級需求持續不斷，變化速度讓人難以追上。這是一場代價高昂的競賽，不是每家企業都能持續參與。

我們的準備：我們一直為有需求的客戶提供專用晶片的早期使用機會。靈活性和專門性往往相互衝突，但我們致力於找到平衡點。企業不必擔心不斷升級的壓力，可以專注於建立和部署他們的 AI 願景，而將基礎設施交給我們處理。

展望未來

未來幾年對 AI 以及依賴 AI 的企業來說都將是關鍵時期。在 GMI Cloud，我們不只是跟上趨勢，更要走在趨勢前端。從永續發展到倫理議題，再到尖端硬體，我們都將協助企業在 AI 主導的世界中蓬勃發展。