再來，這次合作有助於提升供應鏈強韌性，使友達晉升一級供應商（Tier 1），掌握與國際 OEM 車廠深厚的合作關係，增加與車廠第一線接觸的機會、擴大客戶基礎，搶先取得市場情報。

地殼內存在著無限的熱量，但人類還沒有技術能夠大規模利用，只有冰島這樣的少數地方能夠使用地熱做為主要的供暖和電力來源。目前美國有三個試點計畫正在進行，參與企業包括雪佛龍新能源公司、Fervo 能源公司和 Mazama 能源公司

首圖為Galaxy S23 Ultra，來源：Unsplash）。三星財報顯示，2023年行動通訊事業部花在行動晶片的資本支出達88.7億美元，年增3.1%。根據外媒先前報導，近幾年來，三星對高通的依賴程度提高，Z系列摺疊旗艦機和Galaxy S23系列均使用高通Snapdragon處理器，僅2024年初推出的S24系列回歸雙處理器策略，這導致三星容易受制於高通開價，因此想方設法擺脫沉重的成本上漲陰霾。（本文由 MoneyDJ新聞 授權轉載。原本市場猜測，Galaxy S25系列將全數採用三星Exynos處理器，首發搭載三星新一代Exynos 2500晶片，近日又傳出由於Exynos還不足以完美到完全取代高通Snapdragon，三星仍會維持現有的雙處理器策略，根據不同市場搭載Exynos 2500或高通Snapdragon 8 Gen 4兩款處理器，最高階的S25 Ultra則可能僅供應高通處理器版本。

三星在財報中特別提到，「行動晶片價格較前一年大幅上漲30%」。googletag.cmd.push(function() { googletag.display(div-gpt-ad-1703223425197-0); }); SamMobile報導，三星積極發展自家Exynos處理器，但效能始終和高通有落差，為此，三星特別成立專責團隊來優化Exynos，導入三星第二代3奈米製程技術打造，並寄望透過S25新機展現成果。SageMaker 為完整機器學習平台，兼具高度靈活性與可擴展性，輕鬆訓練各類生成式 AI 模型。

S3、EFS 等儲存服務存放大規模訓練資料。（本文由 Unwire HK 授權轉載。除了 Bedrock，AWS 也計劃推更多商業基礎模型供微調，涵蓋產生程式碼、聊天機器人等。Google 也推出多種低程式碼工具，協助開發者更快構建基於生成式 AI 的各類應用。

Azure 獨家引進 GPT 模型相較 AWS 與 GCP，微軟 Azure 採不同策略。當然生成式 AI 仍是快速演化的新技術，局勢隨時都可能產生變化

首圖來源：shutterstock）。Azure OpenAI 也與 Azure 機器學習深度整合，提供點對點模型訓練、部署與管理。Bedrock 基礎模型有自研 Titan 系列，以及近期加入的 Mistral AI 各種模型，還有視為超越 GPT-4、評測成績最佳的 Anthropic Claude 3，還有 AI21 Labs Jurassic、Cohere Command、Meta Llma 2、Stability AI Stable Diffusion 等。用戶可透過 Bedrock 的 API 介面無伺服器調用模型，Bedrock 也支援私有 VPC 子網路部署，有助保障安全。

還有其他雲端服務商如甲骨文也不落人後，可能打破現有格局。AWS、Azure 及 GCP 三大平台商紛紛大力投資，爭取開發者與企業用戶青睞，以下分析三大平台生成式 AI 發展策略與優缺點，供讀者參考。Azure OpenAI 讓用戶直接從 Azure 訂閱啟動 OpenAI 模型，並選擇是否部署私有虛擬網路。GCP 發力 PaLM 與 Vertex AI與 AWS 相較，Google 近期發表 PaLM 系列基礎模型，並透過 Vertex AI 平台開放模型。

GCP 和 Azure 仍以整合第三方模型為主，但只要投資並推出更多自研模型和服務，也有可能迎頭趕上。利用 AWS 完整雲端生態使開發者更便利。

生成式人工智慧（Generative AI）崛起一年，成為雲端服務商最熱門競爭領域。除了 Bedrock，AWS 也計劃推更多商業基礎模型供微調，涵蓋產生程式碼、聊天機器人等。

Lambda 和其他無服務計算選項可部署模型。S3、EFS 等儲存服務存放大規模訓練資料。Azure 獨家引進 GPT 模型相較 AWS 與 GCP，微軟 Azure 採不同策略。googletag.cmd.push(function() { googletag.display(div-gpt-ad-1703223425197-0); }); AWS 全力推動 Titan 與 Bedrock 計畫AWS 近期推出 Bedrock 平台，以平台即服務提供各類基礎模型。用戶需根據需求挑選最佳平台現在生成式 AI 雲端競爭還在演化，開發者與企業用戶選擇平台時，需據需求比較各平台模型品質、開發工具、安全性考量、部署成本等，才能選出最適合的生成式 AI 雲端服務。透過 PaLM 模型與 Vertex AI 平台，以及完整開發工具，GCP 也全力加強生成式 AI 布局。

AWS 全力推動 Titan 與 Bedrock 兩大計畫，期望於生成式 AI 基礎模型市場取得領先。當然生成式 AI 仍是快速演化的新技術，局勢隨時都可能產生變化。

誰將成為 AI 戰最大贏家？綜觀三大平台商生成式 AI 布局，AWS 基礎模型有多元選擇，似乎略占先機，且 AWS 優勢不僅是 Titan 和 Bedrock 等自研基礎模型和平台，還有全球公有雲市占率最高，早有大量成熟雲端服務支援生成式 AI 模型訓練部署和使用。Google 也推出多種低程式碼工具，協助開發者更快構建基於生成式 AI 的各類應用。

Vertex AI 平台集結 Google 自研與第三方開源各類基礎模型，形成豐富園區，用戶可透過 Vertex AI 使用微調。（本文由 Unwire HK 授權轉載。

雖然 GCP 與 Azure AI 產品發表頻率很高，AWS CEO Adam Selipsy 強調，世界沒有一個模型就能解決所有問題，不過憑著雲端基建優勢，以及 Bedrock 平台多元選擇，如果 AWS 持續投資生成式 AI，可能逐步拉開與對手的距離。SageMaker 為完整機器學習平台，兼具高度靈活性與可擴展性，輕鬆訓練各類生成式 AI 模型。Azure 最新服務就是 Azure OpenAI，獨家提供 OpenAI 最新 GPT 模型，如 GPT-3.5 Turbo 等當基改母牛成熟，團隊使用激素刺激牠泌乳。

不過「基改胰島素牛乳」仍屬概念驗證階段，仍需額外測試和 FDA 批准後才可擴大規模量產。團隊計劃複製這頭基改胰島素乳牛，樂觀認為後代可取得更大成功。

此次採最新基因工程，胰島素基因僅在牛乳腺組織表現。」過去基因改造技術相對拙劣，將人類基因注入牛胚胎後，基因隨機表現不同器官，難取得只有乳腺分泌胰島素的基改牛。

出乎團隊意料之外的是，目標是牛乳獲胰島素的前驅蛋白，純化後再加工修飾為有活性的胰島素，但牛未預期之下大部分前驅蛋白都自行「 加工」成胰島素了。Wheeler 教授堅信這天即將到來：「可預見僅 100 頭牛群的小型畜牧場就足夠生產全美需求量的胰島素。

但用基改乳牛為製造糖尿病患者胰島素前，仍需有效系統收集和純化胰島素，並獲 FDA 批准。Wheeler 教授相信，即使團隊不大，但有機會超越用基因改造酵母菌和細菌生產胰島素的方式。如果規模再大幾倍，就能滿足全球糖尿病患需求量。雖然基改母牛泌乳量比正常懷孕量少，但重點是含人類胰島素蛋白。

他們也希望培育成功基改公牛以繁殖後代。這項成就是胰島素跨時代里程碑，有天能幫助眾多糖尿病患更輕鬆負擔醫藥費用。

一單位胰島素約 0.0347 毫克，一名糖尿病患一日胰島素量約 0.5 毫克，代表每公升基改牛乳就可供應兩千名患者。googletag.cmd.push(function() { googletag.display(div-gpt-ad-1703223425197-0); }); 主要作者伊利諾大學動物系教授 Matt Wheeler 表示：「動物乳腺就像蛋白質工廠，能以極高效率製造蛋白質，人類只要能充分開發利用系統，就能生產重要蛋白質藥物，幫助無數病患取得價廉物美的藥品。

這頭基改牛是美國伊利諾大學及巴西科學家合作的結晶，成果刊登於《生物技術期刊》（Biotechnology Journal）。以牛奶大規模生產胰島素，當然也需要給牛清潔衛生舒適的環境，這對酪農業者並不困難，因行之有年。