TrendForce表示，生成式AI是透過GAN、CLIP、Transformer、Diffusion等演算法、預訓練模型、多模態等AI技術的整合，在既有數據或資料中尋找規律，並在資料彙整、社交互動、文案產出等領域帶出高效的內容產出，以及與用戶互動體驗。現行市面上已有不少生成式AI之應用，較常見的產出類別包括文字、圖像、音樂、編碼等。
數據、算力、算法是深耕生成式AI不可或缺的三大關鍵，且產品服務易做但優化困難，因此，握有相關資源的雲端大廠在發展上將更具優勢。就廠商角度而言，由於ChatGPT等生成式AI聊天機器人不僅能與用戶自然對話，「類理解需求」的能力使其針對各式諮詢能進一步提供建議，加上使用搜尋引擎已相當普遍，故透過強化搜尋引擎已是各雲端大廠的首要任務。
據TrendForce調查，目前全球搜尋引擎市場以超過9成的Google引擎為首，Microsoft Bing僅占3%，短期間不致造成威脅，但隨著用戶擴大、數據回饋與模型優化的循環，是否會產生服務差異甚或搶占廣告商機，也是Google不得不預防的潛在風險。
由於生成式AI必須投入巨量資料進行訓練，為縮短訓練就得採用大量高效能GPU。以ChatGPT背後的GPT模型為例，其訓練參數從2018年約1.2億個到2020年已暴增至近1,800億個，TrendForce估GPU需求量預估約2萬顆，未來邁向商用將上看3萬顆（本文計算基礎以NVIDIA A100為主）。
生成式AI發展將成為趨勢，將帶動GPU需求顯著提升，連帶使相關供應鏈受惠，其中最大受益者是GPU晶片龍頭的輝達，旗下可達到5 PetaFLOPS運算效能的DGX A100，幾乎是目前用於大規模資料分析、AI加速運算的首選；此外，尚有推出MI100、MI200、MI300系列晶片的超微（AMD）；台廠方面則有負責晶圓代工的台積電、ABF載板業者南電、景碩、欣興等、AI晶片相關廠商如創意、世芯、智原、力旺等。
以ChatGPT為首的相關應用，直接將AI以簡易可互動的方式帶到消費者面前，TrendForce預期各行業之語音客服、遊戲、零售、語音助理等領域，會是生成式AI發展初期主要的應用領域。
考量現行大廠產品仍在持續優化，小廠產品發展有限，故後續產品服務是否能新穎實用兼具，仍是持續推升成長動能的關鍵。此外，下階段產業尚須面對法令規範與訓練素材之挑戰，前者包括其必須保護個資、內容正確性，以及合法合規等；後者則仰賴相關知識平台服務商是否能篩選與整合多元內容，並交由生成式AI開發商進行訓練。
