盤點，是一種對未來想像的策展。遍布全球的AI 100、立足台灣的AI 50當中，可以拼湊出關鍵趨勢。從這一次封面故事的報導和專訪中，我們試圖勾勒出AI產業的當下與未來。
AI需要算力，而算力要靠鈔票（買GPU）和人頭（市場規模）堆疊。全世界目前有能力持續投資超過百億美元蓋大型資料中心的公司，主要來自美國，加上一小部分來自中國，而這些公司都擁有上億用戶。
美、中之外，像台灣這種千萬用戶數量的市場略為尷尬。自行發展受限於鈔票和人頭，完全交給國際大公司付費當用戶，又有主權AI（Sovereign AI）和繁體中文資料訓練等議題待解。
因此，台智雲這樣本土公司的存在，便具有戰略意義，增加客戶的選擇和談判籌碼。
「6年前大家還不知道什麼是大語言模型（LLM），我們的團隊就已開始投入算力建設。」台智雲總經理吳漢章說。6年來除了母公司華碩的資源支持，台智雲還手握台灣第1座AI超級電腦「台灣杉二號」計畫培養的實力和算力。
吸多國公部門取經「主權AI」
台智雲瞄準AI領域最核心的3大服務——算力代工、模型代訓練和公有雲。在全球500大高速計算主機（TOP500）中，台灣進榜的7座超級電腦，就有5座是台智雲隊協助建設；在模型方面，打造全球第1座可商用繁體中文大語言模型「福爾摩沙」，甚至東南亞、歐洲政府單位都找上門，希望台智雲協助訓練模型，並提供「主權AI」需要的算力。
「從國家到企業，很多都是有錢有資源，卻不會建造、維護基礎建設，所以我們就幫忙代建、代維護。」吳漢章說。這也是台智雲招牌的業務內容「算力代工」，協助客戶建造、營運AI大型資料中心。
至於口袋不深的企業，台智雲提供「公有雲服務」，讓客戶直接租用台智雲的資料中心，跳過大把資金建置GPU伺服器，按照需求向台智雲租用算力，並可彈性調整。
這方面AI基礎建設的實力，來自台灣杉二號計畫的結晶。2018年，在科技部（現為國科會）國網中心的號召下，華碩、台灣大哥大、廣達3家公司組成「AI國家隊」，用4年50億元的經費，打造出全球排名第21的AI超級電腦「台灣杉二號」，目前仍是支援台灣AI發展的重要基礎建設。
「當時根本沒人相信台灣可以做到，甚至懷疑資料中心會變成蚊子館。」吳漢章回憶道，整個計畫沒有依賴任何國外技術移轉，完全靠台灣企業的技術累積，甚至嚴格規範進度「延遲1天罰款300萬元」，原本評估至少要2年完成，竟趕在7個月內上線並穩定運作。
在計畫中，華碩任務是雲端服務平台、雲端伺服器及AI應用整合，計畫結束後接手維運台灣杉二號，組成後來的台智雲。
起步就有國家級算力，讓台智雲在模型訓練上也跑得更快。ChatGPT問世3個月後，台智雲就開始打造第1個大語言模型的訓練，半年後發表「福爾摩沙大語言模型」（Formosa Foundation Model，FFM），花了1,000顆GPU、投入約1億元的資源，並採用多達1,760億個參數，讓該語言模型擁有超越文字、圖像等基本理解能力，做到理解因果關係、邏輯推理、預測推薦等任務。
1台伺服器就能玩AI！搭ChatGPT應用列車衝IPO
台智雲以算力和福爾摩沙大模型為重要基礎，提供客戶「模型代訓練」服務，幫企業打造自有、可控的模型，不必依賴OpenAI等大廠的模型；同時也具備最小的版本甚至只要1台伺服器，就能讓企業擁有AI能力。
針對繁體中文語意理解、和台灣本地歷史文化，都比國外大模型有更豐富資料量，經過繁體中文驗證集TMMLU＋實測，FFM-Llama3-70B在繁體中文大型語言模型表現超越GPT-4。
「你沒有算力也沒辦法練兵，更別說幫客戶做他想要的模型。」吳漢章說，知道台灣企業未來會需要自己的模型，不可能每家廠商都有條件做這件事，「算力、模型、平台我們都擅長，做出一個大家都能用的模型，速度更快成本也更低。」目前台智雲的客戶以製造業為大宗，還有部分金融、醫療產業。
「我們運氣很好，成立3年就等到機會，其實ChatGPT沒有出來會很辛苦。」吳漢章坦言，回頭看2022年的AI議題冷到不行，當時解決單一任務如圖像分類、語音識別的AI 1.0，根本還用不上這麼大的算力。直到ChatGPT掀起革命徹底改變一切，今年中國開源模型DeepSeek又降低企業自有模型門檻，開啟新一波落地應用商機。
打鐵趁熱，台智雲預計今年第4季 IPO（公開發行），比起募到資金，更重要目標是募得資本市場對這個產業的信心。「站穩這個角色，未來3到5年，台智雲只要好好做，就不怕被別人忘記。」吳漢章說。
台智雲
總經理：吳漢章
市場成績：建置台灣進榜TOP500的5座超級電腦、打造繁體中文大語言模型「福爾摩沙」
責任編輯：蘇柔瑋
