可透過AI模擬離岸風場的環境與風機分布，找出最佳發電效益的配置。
當前AI技術正快速邁向2.0時代，隨著技術日趨成熟，生成式AI正逐步走出實驗室、邁入產業應用階段。根據多家研究機構的預測，全球生成式AI應用市場已進入高速成長期，市場規模預計將從2023年的113億美元，成長至2028年的519億美元，年均複合成長率（CAGR）高達35.6％。其中，2023年北美仍為全球最大市場，占比34.8％；然而亞洲市場成長動能最強，占比達22.1％，預估CAGR可達41.7％，顯示亞洲地區未來在生成式AI領域的關鍵角色。
這股成長動能來自產業應用需求的全面擴張。麥肯錫報告指出，生成式AI在多元產業及企業職能中，展現出顯著的營收增長潛力。例如，行銷與銷售、銀行、保險、電信等領域的客戶服務，以及先進電子與半導體、先進製造、製藥與醫療等高科技產業的產品研發，皆能藉由生成式AI有效提升效率與創新。此外，生成式AI也正加速教育、法務、企業管理、社區服務、創意藝術等領域的自動化發展。特別值得注意的是，工作者教育程度愈高，其職務可被AI支援或優化的潛能也愈高，顯示生成式AI對知識密集產業的深遠影響。
在這波AI驅動的產業升級中，「綠色轉型」也成為各界關注的關鍵方向。無論是鑑別式或生成式AI，皆具備協助產業達成淨零目標的潛力。短期內，以「節能減碳」為導向的應用尤為迫切。面對全球淨零排放趨勢，以出口為導向的台灣產業勢必受到衝擊，特別是高耗能的石化、電子、鋼鐵、水泥、紡織、造紙等行業。政府亦規劃於2030年前投入9,000億元，推動邁向2050年淨零排放的目標。
AI與大數據的整合應用，正是實現低碳製造的有效途徑。在製造業中，AI結合大數據技術，可透過製程優化、品質預測、智慧排程等方式提升能源效率，並從製程減碳、資源配置最佳化、設備健康管理等面向減少碳排放與能耗。例如，工研院協助中油輕油裂解廠導入AI技術，透過數據分析與參數建議值導出，在確保產品品質的同時，有效降低能耗與每年約2萬噸的碳排放量。
中期來看，各產業「特定應用」也帶來廣泛綠色商機。以能源產業為例，可透過AI分析太陽能發電與用電端的最佳轉供組合，或模擬離岸風場的環境與風機分布，以找出最佳發電效益的配置。在半導體產業，亦有國內業者將光罩生成轉向結合AI演算法與GPU運算，不僅大幅縮短開發時間與成本，同時實現節能效益。
展望未來，生成式AI將成為驅動綠色轉型的關鍵力量。已有業者開始將生成式AI應用於智慧製造場域，例如利用虛擬主播快速生成多樣化內容，或導入小語言模型（sLM）與AI代理人，使AI能學習產業知識與作業流程，進而優化加工順序與排程，達到提效降本的目的。
總結來看，生成式AI不僅是企業創新的引擎，更是實現永續目標的推進器。未來誰能有效整合AI技術與綠色轉型策略，將在全球競爭中搶占先機，開創兼具效能與永續的新局。
