AI跨域多元，從晶片、演算法、大數據、基礎架構及商業模式等，AI都面臨著不同層次的問題與挑戰，如在裝置端或邊緣端，在不犧牲算力的條件下達到低功耗、發展出可以追蹤或監督資料所導致監督模型偏誤的工具或平台、善用生成式AI產生合成資料以解決數據不足的問題、運用分散式架構避免運算或傳輸資源的浪費等，如圖9所示。
AI跨域多元，從晶片、演算法、大數據、基礎架構及商業模式等，AI都面臨著不同層次的問題與挑戰，如在裝置端或邊緣端，在不犧牲算力的條件下達到低功耗、發展出可以追蹤或監督資料所導致監督模型偏誤的工具或平台、善用生成式AI產生合成資料以解決數據不足的問題、運用分散式架構避免運算或傳輸資源的浪費等，如圖9所示。AI技術本身仍在發展中，所遇到各種的挑戰中，也隱藏著AI技術創新機會或潛力商機。