自從中國低成本的大語言模型DeepSeek推出並引發熱潮後，緊接著其他包括阿里巴巴、百度等也接連釋出開源碼AI模型。這些聲稱只需投入5百萬美金建置成本就能打造全模型訓練的LLM，立刻引起全世界關注。然而對企業而言，建置AI模型除了考量成本、效能外，更應重視隱私、資料保護與合理運用資源的永續性，尤其永續的AI將是2025年AI發展的趨勢重點。
台灣人工智慧實驗室（Taiwan AI Labs）創辦人杜奕瑾與群聯電子執行長潘健成，日前在「AI Expo Taiwan 2025」針對AI發展趨勢進行對談。杜奕瑾表示，今年很多歐盟企業來台尋找合作夥伴，就是因為台灣的LLM是強調隱私、重視人權的模型，且在資料安全保護措施上可以符合GDPR等國際標準，尤其金融與醫療的應用，更是特別重視隱私與資料保護的領域。
杜奕瑾進一步指出，過去大家在談可信任、負責任的AI，以及須符合監管需求，但在2025年更重要的是追求永續的AI，也就是在能耗方面需確保資源運用的合理性，不能讓AI耗電量持續攀升。而過去透過雲端服務來訓練大型語言模型顯然並非未來的發展趨勢，也因此台灣人工智慧實驗室推出的FedGPT是先訓練金融、醫療等專業模型後，再到企業去學習各別的規範與流程制度。這也是2024年底至今，越來越多的小型模型是透過模型蒸餾的技術在企業內部訓練、學習，這就是運用合理的資源實現多模態、多專家的AI模型，同時符合監管需求與節能減碳目標。
群聯電子執行長潘健成指出，群聯與台灣人工智慧實驗室合作，推出FedGPT與aiDaptive+軟硬結合的地端生成式AI一體機解決方案，讓企業不需把營業機密資料上傳雲端，直接在地端就可用企業內部資料訓練、微調模型並進行推理，讓AI模型的建置成本更經濟實惠，可以走入每家每戶，這就是民主式AI。
然而企業在建置AI的過程中遇到的另一挑戰，是AI人才欠缺的問題。企業必須有AI人才能將所累積的資料轉換成訓練AI模型的資料，因此群聯投入地端語言模型訓練的培力，透過開課培訓企業人才，同時也推出模型訓練專用的AI PC，以更低的成本協助企業或大專學校打造AI模型訓練環境。
- 首圖為群聯電子執行長潘健成（中）與台灣人工智慧實驗室創辦人杜奕瑾（右）於「AI Expo Taiwan 2025」對談。
