受惠於 ChatGPT 的爆紅，今年可說是人工智慧（AI）起飛的一年，但是對早就耕耘在 AI 田野中的廠商來說，生成式 AI 的起飛對他們的意義為何呢？

從工研院技轉、將自身定位在「AI 軍火商」的邁爾凌科技，其所提供的服務即是一套 AI 管理平台，該公司所做的並不是單純的 AI 軟體應用，而是提供需要 AI 應用的企業一套系統平台。什麼意思？

邁爾凌創辦人陳明江解釋，該公司提供了一個環境讓有需要 AI 應用的企業來管理所需的軟硬體。而 ChatGPT 這一類的生成式 AI 應用興起絕對是件好事，因為這樣的風潮帶動了更多應用需求，這也將進一步帶動更多的營運環境需求。

AI 應用有著各式各樣資料特性，而這就是邁爾凌的專長所在。陳明江指出，邁爾凌提供了一套 AI 建置環境，讓企業開發 AI 應用時能夠更抓緊時間，針對本身較為熟悉的專業領域進行開發。他也認為，提供企業一套開發工具，能讓 AI 的生態系更加健全。

大家都在看應用，邁爾凌如何定位自己？

對於一般人來說，對於 AI 最有感的仍是「應用」層面，但為何一開始邁爾凌就定調自己成為 AI 工具提供者？其實這與陳明江的背景有關。

陳明江表示，自己在 2010 年台大畢業後便進入工研院雲端運算中心工作，而當時所謂的雲端運算指的也是一套平台，既不是底層、上層，也不是應用，而是想辦法將資料中心等級的資源提高利用率，且同步考量如何管理這些基礎設施。

到了 2016 年時市場突然掀起一波 AI 浪潮，當時 NVIDIA 推出了 AI 工作站 CUDA，這讓 GPU 不若以往等於「打電動」的概念，而是可以進一步地用來計算，當時的陳明江就注意到市場需求開始有了不一樣的變化。

話雖如此，2016 年其實也僅是 AI 浪潮的「前浪」，當時也還沒有那麼多應用需求，雖然有許多伺服器廠商也紛紛推出相對應的產品，但卻沒有相對應的軟體。2017 年時，陳明江回到工研院資通所，並直接表明自己就是要做上面的軟體，且希望透過搭配硬體的方式提供給環境應用開發。

「因為 AI 準備要開始興起了，大家需要一個開發環境好趕快上手。」陳明江強調，那時候的 NVIDIA 已經有一個起頭，那麼我們就應該趕快跟上，因為唯有跟著巨人走你才有機會站在他的肩膀上，如果你一開始不做，那現在就已經跟不到了。

AI 需求大不同，醫院、遠通都是客戶

有些人可能會好奇，什麼樣的產業領域會需要使用到 AI 工具？事實上 AI 應用繁多，各行各業都有機會使用 AI，因此邁爾凌的客戶也相當多元，像是醫療院所、遠通電收、華碩等都是邁爾凌的客戶。

不同行業用戶的應用也不盡相同。以醫療應用為例，陳明江指出，醫療的應用需求通常是為了要取代勞力密集的工作，例如胸腔科的影像判讀，或是替提供隱適美隱形牙套的醫療人員做好影像處理。

至於遠通電收的需求，則是需要一套「保護機制」。陳明江解釋，遠通電收不僅在台灣提供高速公路的電子收費服務，也有向國外拓展服務的計畫；但是國外的環境與台灣不同，需要與當地的系統業者合作，在這樣的情況下他們就會開始思考要如何保護自己的專業知識不會在合作的過程中被偷走，這時身為供應商之一的邁爾凌，並提供了 AI 平台來協助開發。

AI 平台大廠也在做，邁爾凌主打「專業服務」

其實邁爾凌所提供的服務，部分國際大廠也有概念相似的產品，但邁爾凌有什麼獨到之處呢？

一些人可能會認為，新創廠商提供的就僅僅是性價比較高的產品，但其實陳明江認為，邁爾凌賣的其實是專業服務（Professional Service）；他也強調，專業服務與客製化的概念並不相同。

陳明江解釋，一些國際大廠提供的 AI 平台包袱較大且價格較貴，通常就是一大包產品將所有功能一次塞給客戶使用，相對地客戶想要做出什麼樣的應用往往都得自己看著產品說明書想辦法，並不存在彈性。

那為什麼陳明江要強調自家公司提供的不是「客製化」服務，而是專業服務呢？他表示，如果只是因應客戶需求而去「生」出某些功能，那麼就是過去常聽到的客製化服務。但邁爾凌提供的服務並不是把某個功能整合進來賣，而是同時懂客戶需求，也懂硬體以及整套開發流程的特性，進而做出的服務。

換句話說，當邁爾凌提供客戶所需的平台環境後，邁爾凌不僅會教客戶如何使用，甚至會要求用戶要給予使用回饋，並針對部分問題進行修改；陳明江認為，邁爾凌的團隊不僅要會開發工具，也要在開發時了解客戶的專業知識。

（首圖來源：科技新報）