上週三的「2024 國鼎論壇」聽眾則橫跨二十多歲到八十歲以上，不同世代、不同產業的人在週間下午齊聚一堂，想要理解的是，在這波浪潮中台灣究竟應該扮演什麼角色、如何在新的生態系中找到新定位？

台灣在半導體產業的成就無庸置疑，當然過去執政者的遠見、策略以及台灣人的專業與韌性至關緊要，但也不能否認，美中貿易戰與疫情造就了台灣成為「天選之國」。然而我們的下一步呢？應該如何善用既有優勢來佈局、造局？從經濟數據上看到的「一個人的武林」，或許也是我們要共同面對的挑戰。

「我們希望能夠建立起像台灣這樣的系統，」聽到其他國家有這樣的政策目標，心中難免有一絲悸動與引以為傲；不過也是一個重要提醒：台灣的下一步呢？如果蘋果以消費者體驗與功能整合做為主戰場，對於眾多以提供應用服務為主的台灣 AI 新創，會造成什麼樣的影響？如果硬體是台灣的核心能力，我們又該如何強化並擴大這樣的優勢，做為產業成長動力與韌性的定錨點？

俄烏戰爭、巴勒斯坦衝突，以及我們身處其中的兩岸關係緊張，地緣政治風險至今未解。這些乍看與 AI 及科技產業無關的事情，仍然持續牽動著全球經濟環境變化。2024 年下半年應該如何看待這些大環境的變化？在本週電子報中我也訪問了台經院景氣預測中心孫明德主任，從科技及永續觀點切入，分析未來政經環境可能的風險與商機。

本週電子報跟大家分享 MLOps 專輯，特別與 HPE、AMD 共同合作，介紹 HPE 的 MLDM+MLDE 完整生態系工具，如何使得每次實驗結果與開發流程更容易管理。不熟悉技術的朋友們也不妨花點時間閱讀，可以更理解 MLOps 的定義與流程。

AIF 最近和幾家媒體及相關組織積極合作，希望藉由 AI 技術的導入應用，重新定義媒體工作者的核心能力，以及找尋傳播媒體在台灣社會的定位。本期電子報與你分享我們這段時間的觀察及建議。

雲端與邊緣運算是互相替代，或者勢必整合？邊緣運算從幾年前的 AIoT 就一直是大家討論的話題，但從概念到真正落地有多大的距離？需要克服哪些困難？而最關鍵的問題恐怕是，需求什麼時候會出現？軟硬體升級成本與效益之間如何拿捏？應用的情境是否足夠多元？都在本期電子報與你共同討論。

技術愈來愈快、模型愈來愈大、應用愈來愈多元，是 AI 發展的現況與必然趨勢，同時也正在衝擊傳統的企業經營與商業競爭樣貌，並形成對於法規的重大挑戰。與你分享本週電子報的精彩內容，共同思考 AI 將如何塑造我們的未來。

每年的「不知講堂」有最新技術及產品服務介紹，更是許多不同領域思考交流與對話的重要舞台。例如微軟亞洲研究院前任副院長、人工智慧科技基金會常務董事張益肇博士，從全球觀點檢視生成式 AI 將如何帶動軟體發展，以及應用於不同產業的重大進展。台北科技大學管理學院院長范書愷博士則從社會學觀點，討論 AI 帶動商業典範轉移之後，如何重新界定職能與人才。