Meta推出開源Llama 3！祖克柏野心解讀：先免費、再置入廣告，要你加入訂閱制！|數位時代 BusinessNext

社群媒體巨頭Meta在4月18日公布推出最新的大型語言模型（LLM）Llama 3，並且將這款語言模型整合到Facebook、Instagram、WhatsApp和Messenger等平台中。

這次Meta公布了兩款Llama 3的版本，一個使用了80億個參數模型，另一個使用了700億個參數模型。Meta表示，Llama 3最小版本與其前身Llama 2最大版本的功能一樣強大， Llama 3模型將用來升級旗下人工智慧助理Meta AI 。

Meta執行長馬克．祖克柏（Mark Zuckerberg）表示：「很多人在想到AI助理時，並沒有想到Meta AI。但我認為現在是我們真正開始向大眾介紹它的時刻，我預計它（Meta AI）將成為一個相當重要的產品。」

Meta首席產品長克里斯．考克斯（Chris Cox）表示：「Llama 3是免費的語言模型產品中，性能最好、最聰明的模型。」

LLM戰爭持續開打，盤點科技巨頭最新武器！

Meta的其中一位競爭對手OpenAI，在2022年底推出了全新的ChatGPT聊天機器人，拉開了矽谷人工智慧競賽的序幕。從那時起，越來越多的公司，不管是新創公司還是成熟的科技巨頭，都加入了這場戰局。

Google：Gemini，擁有多模態能力、32項測試打贏GPT-4

Google在2024年2月發布適用於Android系統的Gemini（生成式AI助理），使用了同樣名為Gemini的語言模型。

Google的Gemini有三種版本，每一項都針對特定的商業應用做設計。Google並未公開Gemini的訓練參數量，但是Gemini Ultra在32項基準測試中，有30項都打贏OpenAI用1.8兆參數訓練出的GPT-4模型，參數量可能達到相近規模。Google特別加強訓練Gemini的理解力、總結能力、程式能力、計畫能力等面向，更擁有多模態能力，無論是文字、圖片、語音、影片、程式等內容都能理解，並且隨時轉換交互生成。

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OpenAI：GPT-4 Turbo，可容納逾300頁文字

而OpenAI則在2023年推出GPT-4 Turbo版本，可以接受更長的輸入提示，能夠容納達300多頁的文字內容，足以閱讀完整的書籍並提供書摘。

Meta：Llama 3，提高推理和編碼等核心LLM的整體性能

2023年7月，Meta推出Llama 2，並於9月在Instagram、WhatsApp和Messenger中發布了Meta AI的第一個版本。與其他公司不同的是，Meta將此模型作為「開源」軟體推出，任何人都可以免費使用。

Meta表示，將在未來幾個月內發布附加功能更多的Llama 3模型，包括用多種語言進行對話的能力。考克斯表示，Meta正在開發一個更大的模型，參數高達4,000億。

OpenAI目前尚未透露GPT-4的參數使用量，但《華爾街日報》指出，此模型估計約有1.5兆個參數。

加入Llama 3的Ｍeta AI有什麼功能？

Meta這款最新的語言模型當中，能夠幫忙使用者推薦餐廳以及協助規劃旅行，以及幫助整理電子郵件。

另外在Meta AI的Imagine功能中，可以更快速的生成圖像，並且在打字的同時，圖像就會即時出現，加入更多需求時，圖片也會同步變動。

Meta在官網中表示，「Llama 3成為多語言和多模式、能生成更長的上下文，並繼續提高推理和編碼等核心LLM的整體性能。」

隨著Llama 3的推出，Meta AI預計將市場擴大，Meta AI目前可以使用的國家除了美國之外，還有澳洲、加拿大、加納、牙買加、馬拉威、紐西蘭、奈及利亞、巴基斯坦、新加坡、南非、烏干達、尚比亞和辛巴威。而台灣目前尚未開放使用。

雖然免費，但還是免不了廣告的干擾？

社群媒體研究機構Sonata Insights首席分析師黛布拉．阿霍．威廉森（Debra Aho Williamson）表示，如果Meta能夠引導數十億用戶使用其人工智慧產品，Meta或許能夠在其模型中置入廣告，並有機會在Meta AI平台上銷售其他付費服務，「未來消費者在人工智慧的體驗上，最終將會包含某種形式的付費廣告，例如：在聊天機器人對話過程中出現廣告。」

考克斯說，Meta希望AI模型可以擴大使用的範圍，「作為一家公司，我們一直在努力讓這些工具可以為世界各地的人服務。」

考克斯補充， 當升級版的Llama語言模型版本推出時，可能會考慮採用按月訂閱模式 。例如需要訂閱才可以使用的OpenAI的ChatGPT Plus和Google One AI Premium。

Meta AI模型大升級，未來考慮使用付費訂閱方案

除了語言模型的升級外，Meta AI的圖像生成AI（稱為Emu）也將進行升級，能更快速地產生出高品質的圖片，並在用戶輸入查詢時先向用戶顯示預覽畫面。

考克斯補充，「它（Llama 3）將變得更強大、更智慧，」當用戶輸入長篇內容進入AI模型時，AI可以提供的摘要功能就會很有幫助。

馬克．祖克伯4月18日在臉書發布了Meta最新的大型語言模型（LLM）Llama 3，並且將這款語言模型整合到Facebook、Instagram、WhatsApp 和 Messenger 等主要平台的搜尋功能中。

值得一提的是，Meta這次用來訓練Llama 3的參數使用了「合成數據」，也就是其他AI模型生成的文本。這似乎也證實了大型語言模型訓練參數，已經不夠用了。

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數據不足的問題，許多語言模型公司正在開發人工智慧生成的文本（合成數據）來訓練AI語言模型，除了減少對於版權資料的依賴，也可以開發出更好的AI模型版本，以提升競爭優勢。

但此合成數據仍然處於爭議階段。使用合成數據來訓練語言模型也可能導致強化語言模型的偏見和錯誤，OpenAI的研發人員表示，這種方法可能會導致語言模型的故障，因此語言模型公司仍在嘗試其他新的做法。

在找到更好的方法之前，想必各家科技巨頭還會持續想出獲取數據的方式，換個角度說，在「數據量大等於好」的前提沒有破解前，數據戰爭還會持續下去。

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資料來源：《華爾街日報》、《商業內幕》、《Meta AI》

責任編輯：林美欣

從流程再造、智能客服到科技防詐，AI 正在一步步改變台灣金融業的樣貌。根據金管會「金融業者及周邊單位應用人工智慧」調查結果，金融業者導入AI與生成式AI的比例已從29%提升至33%，顯示金融業對AI應用的需求正持續升溫，而AWS亞太（台北）區域的正式啟用，更將加速這股成長力道，讓AI躍升為金融創新的核心引擎，推動整個產業快速邁向新局。

在這股潮流下，博弘雲端作為台灣第一家與AWS簽署台北區域戰略合作協議（New Region Strategic Collaboration Agreement，SCA）的雲端解決方案專家，如何協助金融業快速導入創新AI應用，讓「智慧金融」能夠真正落地在各個金融場景中？

對此，博弘雲端台灣暨東南亞事業中心副總經理陳亭竹給出的答案很明確：關鍵在於從痛點出發，讓金融業能夠以更低的門檻達成數據上雲與導入AI應用的目標。

標準化 × 客製化，雙管齊下加速金融AI真正落地

陳亭竹進一步指出，金融業在推動雲端與AI應用時，普遍面臨合法合規、AI倫理風險、人才不足與組織變革等四大挑戰。對此，博弘雲端提供產業客製化AI解決方案，滿足金融業在AI與數據應用上的多元需求，進而加速AI應用落地。

「要讓AI應用在金融業真正落地，雲服務業者的客製化能力是關鍵。」博弘雲端台灣暨東南亞事業中心技術處長孫正忠強調，因為每家金融業對上雲和AI應用的需求並不相同，甚至對AI 技術的要求與精準度都有不同期待。而標準化產品雖能快速導入，卻難以完全貼合每位客戶的營運場景與精細需求，唯有結合客製化服務，才能真正滿足金融業在AI與數據應用上的高標準，並符合大型金融客戶的嚴格驗收要求。

因此，博弘雲端推出產業客製化AI解決方案，建構在標準化解決方案的架構之上，進一步依照客戶需求進行微調。不僅能讓 AI 回答更加精確，也能更貼近終端客戶的實際需求，無論是篩選資料、優化決策，甚至提供行銷策略建議，都能展現更高的效益。

除了透過客製化服務滿足金融業者AI與數據應用上的多元需求，博弘雲端亦推出標準化產品驅動金融產業AI革新。從”AICOM”提供的新世代雲智能管理功能，賦能金融IT部門一站式管理雲端資源、即時掌握AI訓練資源運用狀態；到”LEMMA”提供的 AI企業知識代理，藉由LLM (大型語言模型) 摘要與整理重點、大幅減少人工查詢資料的時間，這些產品不僅加乘金融業者採用AI的效益，更成為推動產業升級的關鍵方程式。

博弘雲端台灣暨東南亞事業中心副總經理 / 陳亭竹表示：要讓AI應用在金融業真正落地，雲服務業者的客製化能力是關鍵。唯有結合客製化服務，才能真正滿足金融業在AI與數據應用上的高標準，並符合大型金融客戶的嚴格驗收要求。

圖／數位時代拍攝

售前 × 數據雙團隊，一站式滿足數據處理和AI應用需求

金融產業的AI應用百百種，博弘雲端不只提供產業客製化解決方案，更透過技術團隊的深度參與來強化客製化程度。首先是售前技術團隊，該團隊整合公司多年服務大型客戶的經驗與專業人才，能在專案初期便與客戶進行需求訪談與技術交流，並據此繪製完整的系統架構圖，確保AI應用精準契合需求，大幅提升專案成功落地的機率。

其次是數據團隊，涵蓋數據工程師、數據分析師與數據科學家三種不同職能，能與售前技術團隊的需求分析與架構設計緊密銜接，一站式滿足金融業從數據處理到應用的完整需求。

博弘雲端台灣AWS事業處業務資深處長郭仁傑進一步說明二個團隊的具體運作模式。售前技術團隊在完成需求分析與架構圖後，數據工程師會協助金融業將地端資料搬遷到雲端資料倉儲，並確保數據的正規化與可用性；接著由數據分析師統整數據並建立戰情室、商業智慧分析等應用，幫助客戶快速掌握營運數據；最後由數據科學家根據實際應用情境選擇或開發適合的AI模型，實現提升營運效率或優化客戶體驗的目標。「經過概念驗證與專案的執行，金融業普遍能提升5倍以上的資料處理效率，運用AI提升10~50%不等的生產力」，郭仁傑強調。

攜手 AWS 與生態系戰略夥伴，全面備戰金融業轉型需求

除了內部團隊的緊密協作，博弘雲端也積極深化與AWS和第三方夥伴的合作關係，加強解決方案的廣度與深度，確保能更全面回應金融業多樣化的需求。

「客戶至上一直是博弘雲端的企業文化，」陳亭竹表示，博弘雲端很早之前就洞察到金融業數位轉型的商機，加上AWS當時正如火如荼推進亞太（台北）區域的落地，因而與其展開台北區域戰略合作協議的討論，並於2025年7月正式簽訂，成為台灣第一家簽署該協議的AWS核心級諮詢夥伴。

「這是一份區域級的合作協議，必須要有足夠紮實的市場經驗和具代表性的客戶導入案例，才能獲得AWS的認可與信任，」陳亭竹強調，這份協議不僅代表AWS對博弘雲端實力的高度肯定，更意味著博弘雲端可以進一步放大服務能量，串聯更多生態圈夥伴，全面支援金融業的數位轉型。

由於金融業在上雲時，對資安防禦、效能監測、數據管理等面向，可能都有不同需求，博弘雲端自成立以來，便持續與不同領域的夥伴攜手合作，包括Palo Alto Networks、Databricks及MongoDB等國際級解決方案廠商，滿足金融業在上雲時的特殊需求。而隨著與AWS簽訂台北區域戰略合作協議，博弘雲端得以進一步擴大合作生態圈，為金融業打造更完整的雲端與AI解決方案，全力加速其上雲與創新進程。

專業技術建立信任，博弘雲端成金融業轉型首選夥伴

憑藉卓越的客製化服務能力、與AWS的緊密合作關係及多元的生態圈夥伴，讓博弘雲端在金融領域展現亮眼成果，不只在技術面持續採用創新科技賦能金融業成功轉型，更透過技術專業力獲得客戶高度信賴，某大型金融業客戶在數據上雲專案結束後，主動表示希望繼續合作。

郭仁傑說明，博弘雲端自3年前開始，即協助該客戶將地端數據逐步上雲，並導入Data Hub建立完善的資料治理（Data Governance）機制。隨著數據上雲後的效益逐步展現，不僅吸引同集團內其他子公司與海外據點相繼啟動數據上雲計劃，更將合作期間展延至7年，藉助博弘雲端的技術與服務能量，持續深化雲端與AI應用，推動整個集團的數位創新藍圖。

目前除了金融業之外，博弘雲端在製造、零售和公部門也累積了豐富的雲端技術導入經驗。展望未來，博弘雲端除了持續與AWS維持緊密合作、不斷精進雲端技術能力外，更將全面強化在資安託管服務 (Managed Security Services Provider, MSSP) 與技術生態圈的戰略布局，並積極拓展東南亞市場，成為台灣雲端服務業進軍國際的領航者。不僅向海外輸出台灣的成功經驗，更將成為驅動東南亞地區數位轉型的關鍵力量。

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