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| DC 欄位 | 值 | 語言 |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | 曹承礎 | |
| dc.contributor.author | I-Wei Chu | en |
| dc.contributor.author | 邾亦為 | zh_TW |
| dc.date.accessioned | 2021-07-10T22:12:18Z | - |
| dc.date.available | 2021-07-10T22:12:18Z | - |
| dc.date.copyright | 2018-07-31 | |
| dc.date.issued | 2018 | |
| dc.date.submitted | 2018-07-19 | |
| dc.identifier.citation | 1. Marketandmarkets網站https://www.marketsandmarkets.com/
2. Adam M. Brandenburger & Barry J.Nalebuff “Co-opetition 競合策略”,1996 3. James F. Moore Predators and Prey: A New Ecology of Competition” Harvard. Business Review ,1993 4.Iansiti, M. and Levien, R. “Strategy as ecology,” Harvard Business Review, 2004 5.Iansiti, M. and Levien, R. The Keystone Advantage: What the New Dynamics of Business Ecosystems Mean for Strategy, Innovation, and Sustainability, Harvard Business School Press, Boston, MA, 2004 6.Porter,Michael (1979). “How competitive forces shape strategy.” Harvard Business Review, March/April 1979. 7. Sharan B. Merriam“質性研究:設計與施作指南”,原文名稱: Qualitative Research: A Guide to Design and Implementation,2011 8.盧希鵬,'協同演化:談競合理論'《經理人》月刊, 2009 9.陳明哲,'認識動態競爭分析的內涵'哈佛商業評論,2012 10.手機搜狐 科技頻道https://m.sohu.com/n/481474223/ 11.NVIDIA公司網站 https://www.nvidia.com.tw/page/home.html 12.葉重新 “教育研究法”,2001 13.Patton, M.Q. “Qualitative evaluation and research methods.” 2nd ed.,Thousand Oaks, CA: Sage Publications. 質性研究的基本概念研究 方法概論,1990 14.古永嘉,楊雪蘭 企業研究方法華泰文化,2016 15.The Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence ,1956 16. E.T. Jaynes “Information theory and statistical physics +Brandeis Lectures”,1963 17.電子時報: http://www.digitimes.com.tw/ 18.Geoffrey Hinton, S. Osindero, Y. W. Teh, “Neural Compute” Science. 2006. 19.ITIS,產業資訊服務網: http://www.itis.org.tw/ 20.STPI 科技產業資室: http://cdnet.stpi.org.tw/techroom/analysis/pat_A098.htm 21.中信研報, https://read01.com/zh-tw/M2e7QmJ.html#.WvKkBohuZPY, 2017 | |
| dc.identifier.uri | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/77625 | - |
| dc.description.abstract | 人工智慧正在改變著世界,市場的發展朝向從垂直(Vertical)市場需求開始向外展開需求,需求有賴多個企業甚至整個產業共同合作來滿足。過往單純的合作與競爭關係的傳統策略分析方法,產生了侷限。人工智慧的產業發展應該要以「一群相互連結,共同創造價值與分享價值的企業」為研究對象的「商業生態系統」觀點來觀察其中各種角色之間的競合關係。
本研究以價值網分析方式,來探討人工智慧市場中,目前既有的領先者,繪圖晶片廠商N公司,在生態系統中,如何因應動態情境變化,來決定競爭策略。研究方法採用次級資料分析法,探討物人工智慧市場生態系統之間的互動態勢,並且運用深度訪談法,了解市場內個別廠商對於人工智慧市場發展與競合策略的看法。 本研究主要貢獻在清楚描繪並歸納出人工智慧市場的變遷動態。有別於以往靜態的分析模式,研究結果具有理論與實務的參考價值。就理論來說,本研究藉由商業生態系統所面臨外在環境變遷過程之探討,發現廠商之間存在既競爭又合作及既合作又競爭的關係,研究了動態競爭理論的研究範疇。在實務上,本研究指出,不論是否具備主導地位,廠商都應該了解並掌握整體商業生態系統的變遷,才能在瞬息萬變的經營環境中長久生存。文末也討論了結論建議與研究限制。 | zh_TW |
| dc.description.abstract | Artificial intelligence is changing the world. The development of the market is beginning to expand from the vertical market demand. The demand depends on the cooperation of many companies and even the entire industry. The traditional strategy analysis method of simple cooperation and competition in the past has produced limitations. The development of artificial intelligence industry should observe the 'competitive relationship' between various roles by taking a ' ecosystem' view of 'a group of enterprises that connect each other and create value together and share value'.
This study uses the “value net” analysis method to explore the existing talents in the artificial intelligence market, and the GPU chip manufacturer N, in the ecosystem, how to adapt to the dynamic situation changes to determine the competition strategy. The research method uses secondary data analysis to explore the mutual dynamics between the artificial intelligence market ecosystems, and uses in-depth interviews to understand the views of individual manufacturers in the market on artificial intelligence market development and competition strategies. | en |
| dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2021-07-10T22:12:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ntu-107-P05747017-1.pdf: 2404336 bytes, checksum: a9235cd47922c9ce724c8eded27240c4 (MD5) Previous issue date: 2018 | en |
| dc.description.tableofcontents | 目錄
摘要ii Abstract iii 目錄 iv 圖目錄 vi 表目錄 vii 第一章、 緒論 1 第一節、 研究背景與動機 1 第二節、 研究目的 2 第三節、 研究架構 2 第二章、 文獻探討 5 第一節、 價值網(Value Net)分析模式 5 第二節、 商業生態系統理論 7 第三節、 動態競爭理論 9 第四節、 人工智慧市場產業分析 11 第三章、 研究方法 23 第一節、研究方法之選擇 23 第二節、個案研究法 23 第三節、資料收集與分析 24 第四章、個案分析 26 第一節、人工智慧晶片產業概論 26 第二節、GPU與FPGA、ASIC在AI推論晶片端的競爭 37 第三節、深度訪談 44 第四節、價值網與動態競爭架構下的策略建議 53 第五章、研究結論與限制 59 第一節、 結論 59 第二節、 研究限制 62 參考文獻 63 圖目錄 圖1-1、 本研究架構 3 圖1-2、 本個案價值網 4 圖2-1、 價值網 6 圖2-2、 深度學習、機器學習與人工智慧 13 圖2-3、 NVIDIA 在產業中的定位 19 圖4-1、 N公司的MC-RS矩陣架構 54 圖4-2、 N公司的MC-RS競爭策略 57 表目錄 表2-1、 人工智慧常見使用案例 13 表2-2、 訓練與推論的定義 17 表2-3、 人工智慧晶片需求的三個類別 18 表2-4、 N公司在AI生態系統中互補者分析 22 表3-1、 受訪者基本資料 25 表3-2、 訪談大綱 25 表4-1、 深度學習四種基本運算 29 表4-2、 GPU和CPU的區別 30 表4-3、 適用於AI的處理器方式 32 表4-4、 AI生態系種中各種角色的晶片生意布局 34 表4-5、 GPU與FPGA、ASIC的比較表 39 | |
| dc.language.iso | zh-TW | |
| dc.subject | 人工智慧 | zh_TW |
| dc.subject | 動態競爭 | zh_TW |
| dc.subject | 價值網 | zh_TW |
| dc.subject | 商業生態系統 | zh_TW |
| dc.subject | Value Net | en |
| dc.subject | Commercial Ecosystem | en |
| dc.subject | Artificial Intelligence | en |
| dc.subject | dynamical Competition | en |
| dc.title | 以價值網分析AI生態系統中的競爭策略
—以N公司為例 | zh_TW |
| dc.title | Value-Net analysis for competition strategy in AI ecosystem
— take N company as example | en |
| dc.type | Thesis | |
| dc.date.schoolyear | 106-2 | |
| dc.description.degree | 碩士 | |
| dc.contributor.coadvisor | 蔡益坤 | |
| dc.contributor.oralexamcommittee | 陳建錦 | |
| dc.subject.keyword | 人工智慧,商業生態系統,價值網,動態競爭, | zh_TW |
| dc.subject.keyword | Artificial Intelligence,Commercial Ecosystem,Value Net,dynamical Competition, | en |
| dc.relation.page | 64 | |
| dc.identifier.doi | 10.6342/NTU201801719 | |
| dc.rights.note | 未授權 | |
| dc.date.accepted | 2018-07-20 | |
| dc.contributor.author-college | 管理學院 | zh_TW |
| dc.contributor.author-dept | 資訊管理組 | zh_TW |
| 顯示於系所單位: | 資訊管理組 | |
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|---|---|---|---|
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