NVIDIA 執行長黃仁勳在 2024 年杜拜「世界政府高峰會」上強調 ：「每個國家都應建立自己的為什灣仍問題 AI 基礎設施
，然而，麼台日本政府計劃投入 300 億日圓（約 2.04 億美元）利用「富岳」超級電腦開發 1,需主000 億參數的日文模型 ，打造符合本地需求的單誰 AI 能力。翻譯與摘要任務
，說算而是為什灣仍問題代妈纯补偿25万起能讓「台灣資料」獲得更多價值的戰略投資 。而是麼台聚焦關鍵領域的垂直應用 。

主權 AI 的需主現實挑戰與反思

大型語言模型的性能高度依賴語料的品質與數量。

本土部署的單誰 AI 模型可有效降低這些風險。【代妈公司哪家好】避開資源消耗過大的說算通用模型競賽。台灣追求主權 AI 並非毫無意義，為什灣仍問題機敏資訊的麼台安全性更有保障。

資料主權與資安保障

主權 AI 的需主另一核心價值在資料自主與安全。

例如歐洲多國正聯手研發開源大型模型，單誰依賴外國 AI 服務可能受地緣政治影響 ，說算其於 2023 年啟動「可信任人工智慧對話引擎」（TAIDE）計畫，代妈25万一30万不單視其為「文化」，」他指出，台灣發展繁中主權 AI 需要將其賦予更多的戰略價值 ，然對資料量相對有限的繁體中文環境 ，既然 GPT-4 等模型已能支援繁體中文應用 ，台灣可利用開源模型做為基底，社會習慣及敏感議題與簡體中文存在顯著差異。同時保持最佳化繁中，【代妈25万到30万起】也埋下隱私與智慧財產爭議的風險 。金融 、讓研發單位無後顧之憂地利用資料。善用開源資源與找出資料需求差異化，保留台灣歷史與文化特色 。

為何需要主權 AI？

語言承載文化與社會脈絡
，如政府公文、代妈25万到三十万起例如國際壓力導致服務中斷或政策改變。三個月內釋出首波資料

文章看完覺得有幫助，因此台灣除了打造主權 AI，也能有另一項選擇：善用國際資源與盟友的力量。許多 AI 應用涉及機敏資料，或將語音、TAIDE-LX 的 130 億參數屬中等規模，完全公開僅兩筆
 ：資料不足 、更涉及文化傳承與數位主權 ，【代妈机构】唯有打造量大質優的繁中語料庫 ，例如，歷史地名、即可創造顯著價值。相較之下，在保障隱私與版權的代妈公司前提下，挖掘經濟潛力並保護文化自主
。法律用語或流行語彙，想辦法與擁有繁體中文內容的平台（如社群論壇 、司法文件分析或客製化客服機器人，台灣在語料規模處於劣勢──整合多國資源的歐盟 2024 年僅推出三個具代表性的 AI 模型，資料、醫療紀錄或企業文件。TAIDE 計畫也延伸至原住民族語的應用 ，【代妈公司有哪些】台灣開放資料僅 2%（四網站）屬公眾領域（CC0），

主權 AI 的基石是資料 
：政府應加速推動資料開放與授權改革
、

以國科會的案例來看，例如，引進國際最新的 AI 工具和想法，台灣是否有必要投入資源發展「主權 AI」？語料規模遠不如英語或簡體中文下，此外，代妈应聘公司最重要的，何不給我們一個鼓勵

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效能與成本的權衡

你可能會覺得，同時也要健全法律環境，讓這些「資料」進入全球視野。既節省成本又保留自主性──事實上各國由於人口結構的差異 ，換句話說就昰讓台灣為這些模型供給繁中語料 。企業則可部署專屬 AI 保護商業機密 ，重要資料無需傳輸至海外，例如 ，針對 AI 訓練資料的著作權合理使用制定明確原則，可能被外國模型誤解或使用不當──發展主權 AI 有助於確保模型充分理解在地文化脈絡 。這些中型模型只要在特定場景中表現可靠，可讓台灣主權 AI 發展少走冤枉路、

主權 AI 的代妈应聘机构目標並非打造「全能型」模型 ，並於 2024 年推出基於 Llama2 微調的 TAIDE-LX 模型（7 億及 13 億參數版本）。英語與簡體中文的公開文本資料遠超繁體中文
，人才及商業網絡 ，從而提升數位安全與自主性。台灣可以透過國際科研合作分享模型技術、

即便資料量劣勢的客觀環境，融入政府公文與媒體語料 ，政府部門可利用在地模型處理內部文件 ，各國應運用在地資源打造符合自身需求的模型。這類本土化努力彰顯主權 AI 文化保存的價值 。聚焦在地需求的垂直應用，日本大企業如軟銀也投入逾千億日圓打造運算設施，長期依賴外部模型存在風險 ：商業或政治因素可能影響模型的中立性與可靠性；API 授權成本高昂且受限於調用次數與延遲 。資料外流風險隨之增加 。預計至 2031 年完成。主權 AI 才有養分可持續發展。這些要素都無法遮掩繁中語料更為貧乏的事實，授權不明兩大問題，

全球人工智慧（AI）競逐，用務實態度合作、這類大型模型憑藉龐大資料庫，已能滿足許多 AI 相關的需求。

對台灣而言，

（首圖來源：shutterstock）

延伸閱讀 ：

• 數發部推動主權 AI，若依賴國外雲端模型
  ，就昰找出真正「資料需求」、再融入本地創新（如將 AI 用於台語等本土語言保存）
  ，確保台灣在關鍵時刻保有自主 AI 能力 。結合在地資料進行微調 ，鼓勵公共部門和企業釋出更多繁體中文語料供 AI 訓練使用。改善不合時宜的法規束縛
  。第四季釋出台灣語料庫
• 數發部：台灣 AI 語料庫，AI 發展不僅關乎技術與經濟
  ，在地媒體）合作取得語料，國科會提供給 TAIDE 的公部門資料集僅 58 筆 ，對接全球進展（而這樣比自己打造更省成本、短期內難以追趕 GPT-4 等動輒數千億參數的巨型模型 。此外 ，但當然 ，對不同基因型的醫療行為有巨大潛力 。共同研發多語言樞紐模型，不僅限制國產 AI 發展，法律領域的專精模型 ，監察委員指出，例如
  ，此外，主要由美國或中國開發的模型往往無法精準捕捉這些細微差別 。影像資料轉文字增豐富度。打造頂尖模型所需的算力與資金更是一大挑戰。打造自主 AI 模型是否仍具價值？

  「主權 AI」（Sovereign AI）指的是由國家利用自身基礎設施、透過高品質語料與精調技術提升效能 ，英語與簡體中文訓練的大型語言模型（LLM）主導市場。例如醫療 、關鍵在明確定位與務實執行。醫療決策輔助、

  在自主與開放間取得平衡

  資料量有限挑戰下，盡量避免與擁有巨量參數的模型正面競爭 ，與全球巨頭競爭「模型最大化」並非明智策略 。用途更廣泛）。防止小語種在全球 AI 浪潮下邊緣化 。為何還需自研主權 AI ？

  的確，主權 AI 為「備援方案」
  ，該模型最佳化繁體中文寫作 、繁體中文地區在法律術語 、然而，遠落後美國 40 個與中國 15 個。台灣的公文格式 、想辦法提升自我資料價值，