台灣產業應如何制定AI策略：針對客製化LLM的建議
台灣是否應該投入資源在客製化AI訓練上？
這個問題需要從理解全球AI產業的競爭格局開始。大型語言模型（LLM）的市場可以粗略分為以下幾個層級，而其中台灣需要聚焦的領域，也相應浮現出來。
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1. 大型基礎模型（Foundation Model）訓練
這是資本密集型的領域，需要數萬張H100等級的GPU支持，通常由美國、中國、歐洲等具備龐大資本的國家或聯盟主導。這樣的基礎模型開發，台灣並不具備足夠的資源和條件參與競爭。
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2. 開源LLM的客製化與應用
開源LLM的客製化（例如使用RAG或Fine-tuning）是一個範圍廣泛的領域，從大型GPU集群到幾張消費級GPU都可以參與。此時的核心問題不是硬體資源的多寡，而是如何根據實際應用場景量身打造模型。
客製化模型的實用性
在許多情境中，例如運算資源受限的邊緣裝置（Edge Device），更小、更快速的模型才是關鍵。而模型的優劣，並非單純依賴資料量或模型規模，而是取決於對問題特徵分布的深刻理解。因此，真正的價值來自具備領域知識（Domain Knowledge）的AI研發團隊，他們能根據應用需求打造精準、實用的AI解決方案。
例如，若目標是開發台灣醫療領域的LLM，挑戰在於專業的醫學知識、與當地醫療人員溝通的語境，以及符合台灣醫療法規的要求。這些都是外國巨頭難以觸及的本地化需求，也是台灣產業的競爭優勢所在。
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3. 台灣的機會在哪裡？
台灣在客製化LLM領域的機會極大。這不僅僅是因為市場需求多樣化，更因為大型科技公司無法面面俱到地深入所有垂直領域。
市場縫隙的策略
過去有笑話說，Google之所以有兩個G，是因為當他們和你競爭時，你就「GG」了。但事實上，許多新創公司成功的例子恰恰來自於切入Google不重點投入的市場。例如，YouTube Music並未使Spotify失去市場，Google Chrome也沒有讓Firefox徹底消失。
新創公司與區域企業的優勢在於專注單一目標，並全力以赴。例如，在LLM的客製化領域，大型科技公司如OpenAI可能推出標準化的服務，但無法深入解決本地特化問題。台灣的AI企業則能在地化應用中找到自己的利基，提供針對性的服務。
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結論：如何發揮台灣優勢
台灣產業不應該一味追求大而全的基礎模型訓練，而應集中火力於垂直應用領域的客製化開發。這意味著：
1. 專注垂直市場需求：選擇醫療、製造、物流等對本地需求敏感的行業，開發量身定制的AI解決方案。
2. 組建跨領域團隊：結合AI研發人員與領域專家，共同打造符合實際需求的解決方案。
3. 避開巨頭的主力戰場：專注巨頭難以覆蓋或無暇深耕的利基市場，提供更貼近本地化需求的服務。
總之，台灣的機會並非在於與巨頭正面競爭，而是找到他們無法有效應對的本地化與垂直化需求，打造獨特價值的AI生態系。
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