生成AI時代的抉擇：企業應該擁抱雲端 還是打造主權AI專家模型？

OpenAI的ChatGPT在2022年底引爆生成式人工智慧熱潮。 美聯社

自從OpenAI的ChatGPT在 2022 年底引爆生成式人工智慧（Generative AI）熱潮後，全球科技公司與研究機構紛紛投入大型語言模型（Large Language Models, LLM）之研發。Meta開放LLaMA系列模型源碼、Mistral 提供高效能模型的開放版本。這股開源潮流，使得AI不再只是科技巨頭的專利，也爲企業帶來前所未有的選擇題──究竟該採用如 OpenAI（經由 Azure 提供）、Google Gemini等雲端巨頭的商業模型服務，還是自行建置、訓練一套專屬的、可完全控制的本地模型系統？

這個問題，對於重視資料安全性、運算主權、以及產業知識垂直整合能力的企業來說，越來越關鍵。選擇雲端模型，企業可快速部署、享有最新模型與功能，並減少基礎設施的投資；但也意味着資料需上傳至雲端，依賴第三方廠商提供的 API 服務，無法掌握模型的決策細節與運作內部。同時，也須接受價格政策波動、資安責任切割不明，以及無法掌控的升級節奏。

反之，開源模型雖然門檻高，需要具備相對成熟的工程人員、機器學習團隊，但企業可以完全掌控模型的部署方式、資料訓練過程，以及與內部知識庫的整合深度。在 AI 成爲企業競爭核心資產的未來世界裡，這樣的主控權，也就是所謂的「主權AI專家」（Sovereign AI Agents），或許將決定企業能否建立屬於自己的智慧AI護城河。

主權AI專家的定義與臺灣的特殊情境

所謂「主權AI專家」，並非只是單純地將模型放在本地伺服器上運行，而是一套企業或機構能夠完全掌握其建構邏輯、訓練資料來源、部署方式與升級節奏的 AI 系統。這代表模型的演進與行爲可以根據企業的需求與價值觀調整，而不是仰賴跨國平臺的LLM作業或合約限制。在全球 AI 軍備競賽中，歐盟、日本、韓國等已紛紛投入軟體主權 AI 的建構，意圖降低對雲端科技平臺的依賴，也確保本地語言、文化與產業知識能在 AI 世代中被妥善代表與保護。

臺灣企業若要在生成式 AI 時代保持競爭力，「繁體中文語料」與「企業專屬的 AI 智庫」是兩個不可忽視的軟肋。首先，現有主流 LLM 多數訓練於英文語料及簡體中文語料，對於繁體中文的理解與生成能力有限，尤其在商業、醫療、製造、法務等專業語境中常出現誤譯、誤判、或用詞不當的情形。若企業希望 AI 真正能成爲內部決策、客服、文件生成、知識管理等場景的助力，就必須納入大量在地繁體中文語料，並經由專業領域知識進行預訓練與微調。

再者，許多企業在數十年來累積了寶貴的非結構化知識：產品規格、法規解讀、客戶交流紀錄、SOP 文件等，這些若能有效整合進 LLM 模型中，不僅能提升準確率與實用性，更可能形成「企業專屬的 AI 智庫」。這樣的能力，無法完全依賴第三方雲端提供，唯有擁有主權 AI 架構，企業才能將資料、模型與知識進行真正整合，並保障其在數位轉型中的核心資產不被外泄或商品化。

因此，對臺灣繁體中文語料的特殊性、產業知識密集、企業對資訊自主性要求高的環境而言，主權 AI專家 並不是「進階選項」，而是實現產業升級與數位主權的必要條件。

在臺灣，越來越多企業與機構已開始實際部署生成式 AI，並藉由主權 AI專家的方式，引進在地語料與專屬知識庫。例如：金控的自建LLM，選擇透過微調（fine-tuning）開源 LLM 以提升專家領域準確度。如下圖所示：

圖／張智爲提供

在醫療領域方面，花蓮慈濟醫院開發的「i菩提護理 AI 助手」，已率先導入繁體中文語料與護理專業語料，並利用生成式 AI 自動協助護理師生成入院摘要、iSBAR 交班記錄與衛教說明，顯著減少文書時間，將更多精力轉向有溫度的護理照護 。

透過上述案例，我們可以清楚看到主權 AI專家 的幾項關鍵效益：

1. 在地繁體語言與專業知識整合：企業專屬知識系統，大幅提升溝通品質與使用可稽覈資訊接受度。

2. 資料敏感性控制：資料留存在本地系統或透過可控情境模型使用，減少外部泄露風險。

3. 跨域協作能力：醫院、學界與科技公司整合場域知識，提升模型效能與可靠性。

4. 數位資產累積：每項模型與語料應用均成爲機構自己的資產，未來可持續加以微調與升級，建立長期競爭能力。

這些臺灣實例都強調：一套真正有價值的 AI-LLM 系統，不只是快速上線，而是能融合臺灣繁體中文語料、資料主權、與在地專業知識的完整生態系統。若非自主掌控，這些核心價值將可能淪爲第三方平臺的附屬功能，或受限於合約條款與隱私交換限制，長期看來將削弱企業與機構的智慧競爭力。

生成式 AI 帶來前所未有的技術革新，也讓企業面臨關鍵選擇：是快速導入雲端服務，還是投資打造具備可控性與獨特價值的主權模型？前者雖可迅速部署，卻可能面臨資料外泄、升級受限、無法掌握決策邏輯等風險；後者雖投入較高，卻能確保繁體中文語言文化、產業知識與關鍵資料的自主性與整合深度。對臺灣而言，在語言文化特殊、產業知識密集、資安敏感度高的背景下，「軟體主權 AI」不只是理想，是可以考慮必須走的路。唯有掌握模型建構與演進主導權，企業才能在數位時代建立真正屬於自己的 AI 智慧資產與競爭優勢，邁向永續創新未來。