Midjourney、ChatGPT 等 AI 應用爆紅，其背後基礎模型的重要性也備受關注。基礎模型（Foundation model）指的是，透過大量數據訓練出能執行多種不同任務的模型（通常有規模的使用自監督式學習），例如 Google、Facebook 等大型科技公司，近幾年挹注龐大的資源訓練出大型模型，如 GPT-3、BERT 等，都屬於基礎模型。
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近幾年大為流行的Low Code、No Code AI平台，強調不用培養AI團隊與快速看到結果。由於主打「完全不需寫程式」或「寫少量程式」就能完成工作，也讓不少公司開始考慮是否導入相關系統。而這麼多的平台工具該怎麼選呢？
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ESG正在改變全球產業的遊戲規則，淨零碳排大限逼近，AI如何賦能產業、企業以及環境邁向永續，未來十年、二十年，我們的下一代會如何生存，一直是科技人所關注且迫在眉睫的重要議題。AI競賽這麼多，要怎麼做才能突出呢？本篇將帶你深入淺出探索AI在ESG、綠能、碳排放的趨勢與應用。
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由人工智慧科技基金會（AIF）、數位發展部、資策會及台灣智慧雲端服務（TWS）共同推動的「AI Starts」轉型計畫，執行團隊透過與企業深度訪談，整理出產業難題痛點並邀請新創團隊針對出題單位所提出的產業議題，分別提出 AI 轉型解決方案。透過專題，帶你一覽台灣企業轉型的困難與挑戰。
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根據 OMDIA 調研機構統計數據指出，寬能隙化合物半導體在 2021 年產值達 17.6 億美元，預計到 2025 年將成長到 75 億美元，規模將成長 4 倍，是整個半導體市場中成長最快速的領域，而驅動這一切的來源正是汽車電子產品、再生能源、航空以及綠能等應用領域發展。
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自 2017 年台灣產業開始關注並投入 AI 至今，可以發現資料、演算法和算力仍然是 AI 發展的根本。什麼樣的資料才是有價值的？什麼的 AI 系統才是有效率且安全的？如何讓跨產業專家快速學會使用 AI ？一直是推動產業 AI 化的關注重點。
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本專題透過 AIF 實際訪問各企業的經驗，分享一路走來的種種心得，讓身為聰明工作者的您將各企業的成功案例對應到自已的工作場域，複製心法，不要再走冤枉路。
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有人問：「AI 是否可以用來協助碳中和更有效率達成？」答案是「是的」，但對多數企業來說，在淨零（Net Zero）或「碳中和」前，還有許多事情必須立即著手。新創團隊又能提供傳統企業哪些幫助呢？
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