文／鄭宜芬
全球進入通用人工智慧（AGI）競賽時代，台灣人工智慧實驗室 22 日舉辦 2025 台灣 AI 產業年會，台灣人工智慧實驗室創辦人杜奕瑾、科技部前部長暨台灣大學名譽教授陳良基、臺北醫學大學董事長陳瑞杰、中華民國資訊軟體協會理事長沈柏延等進行對談。杜奕瑾指出，台灣在全球 AI 賽局勝出有 3 大關鍵：打造可負擔且能源永續的 GPT、跟隨先進法規提早佈局市場，以及率全球之先打造國家級聯邦 GPT，守護機敏資料。
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根據 Statista 資料庫統計，2025 年全球 AI 市場規模預計將達到 2437 億美元。與會專家指出，2025 AI 發展從生成式 AI（Gen AI）到 AGI，有數項重要趨勢，包括領域專精（Domain Expert）、主動發掘（Issue-Awaring）與主動修正（Self-Improving）。
陳良基表示，AI 是人類的第四次工業革命，接下來將迎接 AI 助理的階段。台灣 IT 技術領先全球，應善用半導體經驗，以 ASIC 產業經驗推動 AI 代工的發展。實現這個目標需要兩個關鍵條件：一是企業不要只單買 AI，而是要了解其真正價值；二是在轉型過程中，台灣有機會透過軟體的加值創造更多的價值，目標邁向台積電 59% 毛利，甚至 NVIDIA 的 75% 毛利，鞏固台灣在全世界 AI 產業供應鏈的核心地位。
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杜奕瑾指出，2025 年的 AI 賽局中，台灣成為新的「矽島」，讓 AI 可量產、進入家家戶戶。想成為在市場中引領趨勢、掌握商機的先行者，有 3 大關鍵：
一、全球電力軍備競賽 打造可負擔、能源永續的 GPT
生成式 AI 雖發展迅速，但開發成本也令人咋舌。以微軟 OpenAI 為例，ChatGPT-4 最新版開發成本約為 4100 萬美元至 7800 萬美元。且 AI 模型的訓練和推論需要極高的計算能力，帶動資料中心的電力消耗快速增長。德勤（Deloitte）預測，以美國為例，資料中心用電量可能從全國總用電量的 3% 至 4%，增至 11% 至 12%。
在這場電力與算力的軍備競賽中，許多國際科技大廠採取建設、收購電廠的策略，確保充足的電力供給。台灣在地緣政治與乾淨網路上能從 AI 資料中心（AI DC）獲益。
杜奕瑾認為，台灣先天能源有限，企業在追尋 AI 便利的同時，需考量企業、社會和環境的外部成本。未來 AI 模型的趨勢將從傳統大型通用模型，轉向企業最適規模專用模型。以節能減碳最低成本、最高效率，達標企業任務。
他以台灣人工智慧實驗室專門為銀行開發的金融 FedGPT 專業經驗為例，銀行所需的 GPT 並非通用型，是要能專業輔助員工、服務銀行客戶的業務助手。
在繁體中文金融知識測試「TMMLU+」中，FedGPT Pro 專業版以 34B 參數超越了搭載 70B 參數的 TW-LLama3 和 LLama3.1-405B 大參數模型，開啟 RAG 功能後的表現更是超過 GPT-4。
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二、GDPR、AI ACT 上路，跟隨先進法規提早佈局市場
同時，歐盟人工智慧法案已在 2024 年 8 月正式生效，逐步實施。法規強化對生成式 AI 的透明度要求、內容標識義務，違反法案的企業可能面臨高達數千萬歐元、或企業全球營收至高 7% 的罰款。
隨著全球市場對數據隱私、AI 倫理的意識提升，預期 2025 年將有更多國家針對 AI 治理、數據保護，實施更嚴謹的法規管制。無偏見、可解釋的 AI 將成為關鍵議題。企業若忽視此議題，不僅將面臨監管機構的壓力，也可能導致企業形象受損。
杜奕瑾提到，歐盟在 2018 年實施的《一般資料保護規定》（GDPR）常被誤解為最嚴格的個資法規，2024 年上路的《人工智慧法案》（AI ACT）更引發不少企業的焦慮。然而，比起缺乏明確指引導致企業無所適從，清晰的法規反而有助產業健全發展，讓企業知道如何在可信任的框架下使用資料。
「可信任科技是台灣的強項，抗拒是因為不夠了解。」杜奕瑾觀察，歐盟《一般資料保護規定》和《人工智慧法案》的合規要求，正對全球產生深遠影響。只要應用涉及歐盟國籍的使用者，就必須符合其法規，這正是所謂「布魯塞爾效應」。雖然合規初期看似挑戰重重，但不遵循規範將導致競爭力下降。企業愈早採取行動、建立符合先進法規的成果，愈能優先進入全球市場。
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三、領先全球打造國家級聯邦 GPT 聯合學習守護機敏資料
杜奕瑾指出，台灣在高效能運算（High-Speed Computing）製造方面具備全球領先的實力，有能力訓練強大的 AI 模型。台灣產業與台灣人工智慧實驗室更率先全球，建立了全球第一個國家級聯邦式資料治理平台。今年更建立跨中心機構內部專屬的 FedGPT 服務，在符合國際 AI 法規治理之下，為台灣 AI 產業開創主動學習發展的新局面。
聯合學習平台最大優勢，在於允許不同機構在「不分享」原始數據的前提下，資料留在原地、模型參數聚集，達成主動式持續優化模型。在醫療和金融等高度重視數據隱私與合規性的領域，聯合學習不僅能強化隱私保障，也能提升模型的準確性，為行業帶來更大價值。
台灣人工智慧實驗室協助多家銀行以聯合學習平台訓練的鷹眼識詐模型，各銀行的機密資料不出門，不使用任何外部 API、一樣可強化 GPT 辨識詐騙型態的能力，並共享訓練模型的成果。
此外，台灣人工智慧實驗室正式宣布啟動「卓越中心計劃」，目標是透過尖端技術與資源整合，推動全台大專院校的 AI 應用與人才培育，包括推動學術應用與提升研究競爭力；建立台灣 AI 研究倫理規範，保障資料隱私與著作權；以及培育國際級人才，強化台灣 AI 軟實力。
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