跟GPT3.5一樣強、中文更好!最懂台灣的AI大模型「福爾摩沙」登場,厲害在哪?
跟GPT3.5一樣強、中文更好!最懂台灣的AI大模型「福爾摩沙」登場,厲害在哪?

台灣也有自己專屬的AI大型語言模型了!華碩子公司台智雲於17日宣布打造出「福爾摩沙大模型」,是亞洲唯一能提供商用,也是首個可以選擇部署在地端(企業自家機房)的企業級大型語言模型,保障機密資料的安全和自主性。

福爾摩沙大模型具備1760億個龐大參數量,和Open AI的GPT3.5達到同等級的表現能力,但比起ChatGPT更強調繁體中文的資料,因此適合本地企業使用,將在7月正式上線。

台智雲福爾摩沙大模型發表
台智雲舉辦年度「AIHPCcon台灣AI超算年會」,以台灣杉二號超級電腦建立出的台灣第一個高達1,760 億參數的福爾摩沙大模型。
圖/ 台智雲

「福爾摩沙」號稱最懂台灣,厲害在哪?

福爾摩沙大模型算能力達到接近GPT3.5的等級,但數據庫更新,並號稱是市面上「最懂台灣的預訓練模型」,用30%的繁體中文進行訓練,華碩營運長謝明傑以ChatGPT來做比較,其中所訓練的繁體中文資料,比例僅低於0.1%,簡體中文資料也不超過2%,還是以「英文腦」為主,中文知識量相當低。 相比之下福爾摩沙大模型對於句型、用語、文本的理解力,都更符合台灣本地的使用需求。而雖然強調繁體中文,但是仍有多語言特性,英、日、德、法、義、越南文……等多國語言都能使用。

台智雲在訓練福爾摩沙時,投入約一億台幣、768個GPU的算力,並採用多達1760億個參數,台智雲總經理吳漢章表示,其實超過1000億參數這個門檻的模型,會突破一個「頓悟點」,已經超越文字、圖像等基本理解能力,還可以做到理解因果關係、邏輯推理、預測推薦等任務。例如當業者把自己的商業資料,和一個假設性的念頭丟進模型的「黑盒子」中,AI會靠算力、算法,把念頭往前推進成一個完整的計畫決策,還能讓你看見結果可能的樣貌。

華碩雲端暨台智雲總經理吳漢章
華碩雲端暨台智雲總經理吳漢章指出,在打造福爾摩沙過程中投入龐大資源。
圖/ 台智雲

企業為什麼適合導入「福爾摩沙」?

除了符合在地需求外,福爾摩沙大模型還有三大優勢,為企業需求打造:

一、部署彈性

福爾摩沙最大亮點就是全球首創的「AFS Appliance 大型語言模型地端部署解決方案」,台智雲平台工程處總工程師趙逢毅指出,這代表台智雲幫忙把模型訓練好後,協助把龐大、一般機房難駕馭的模型做精簡瘦身,完整服務可以能要16顆GPU才跑的動,但也有1顆和8顆GPU就夠用的版本,同時還能分成176B和7B兩種參數大小的模型,可以讓企業依照自己的需求彈性選擇,把強大的算力搬進企業的機房裡,可能只要一台伺服器就夠。

台智雲福爾摩沙大模型
台智雲福爾摩沙大模型可以部署在地端,一台伺服器可能就足以支應企業所需算力。
圖/ 隋昱嬋攝影
台智雲福爾摩沙大模型
台智雲提供的管理介面,可以讓人員用No-Code的簡單方式就選擇自己想要的模型版本進行調校。
圖/ 隋昱嬋攝影

如果不確定自己需要多大的模型,在後台也提供一個「遊樂場Playground」供企業自由使用、做試驗,做決策時更有把握。

二、資料安全性

也因為可以放在地端,對資料高度機敏的產業來說,等於擁有一顆「專屬大腦」,更加安全可控。例如醫院、律師事務所、金融機構等單位,都可以利用模型做出自己想要的應用,不用擔心資料被上傳到雲端、海外,違法法規,也不用和其他企業共用機房,避免在資安漏洞事件發生時遭到牽連。

三、較省成本

吳漢章舉例,若企業要給模型4500萬個字,希望他在1小時內能夠學起來的算力,台智雲提供的門檻是1小時6萬元。相比之下,若企業選擇自建,成本、工程投入,可能6千萬都還不夠,若是租三大公有雲,在上面調動算力,要花的錢則是10倍,還可能要雇用20個工程師來幫你運行。對中小型企業來說門檻較低,還有推出針對新創提供的優惠方案。

AI進入「類摩爾時代」,台灣不能缺席

福爾摩沙大模型將在今年7月開放企業客戶申請使用,前科技部長陳良基今日出席致詞,他表示「算力產業」看似是一個未來名詞,其實已經來到眼前,因為很多企業都很想使用AI算力,希望把產業Know-how餵給AI,卻礙於商業資料機密等問題,沒辦法直接使用現有的模型去訓練。因此台灣品牌,加上名列全球前十大的「台灣杉二號超級電腦」的算力,如今讓這件事情成為可能。

吳漢章表示,人工智慧已經進入類似摩爾定律的時代,成長如此之快,台灣企業不能錯過這其中的機會。 過去半年台智雲團隊拜訪超過百家機構,包含國內外大型企業、新創、台灣和東南亞的超算中心,了解到產業界的需求,不希望如此強大的AI只有文字能力,而是包含來自產線、企業資源規劃(ERP)的結構化數據,在商業應用上更進一步。

延伸閱讀:台智雲獲台灣大、兆豐、永豐1.3億投資,金融和電信資源到位!下步攻區塊鏈

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #華碩
往下滑看下一篇文章
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

數智聚(良興)_1.JPG
良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

數智聚(良興)_2.JPG
Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

數智聚(良興)_3.jpg
良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
代理式商務連動百兆商機
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓