影片|台智雲品牌升級,拚2026年興櫃!推繁中「福爾摩沙大模型」進擊主權AI
影片|台智雲品牌升級,拚2026年興櫃!推繁中「福爾摩沙大模型」進擊主權AI

華碩旗下子公司台智雲表示,已啟動IPO計畫,預計2026年5月上興櫃,2026年底送件上市櫃。並與華碩合作推動AI City,以台灣品牌與整體解決方案爭取海外主權AI商機。

台智雲總經理吳漢章表示,公司三大業務AI算力代工(AI Compute Foundry)、AI算力租用服務(On-Demand AI Cloud)及AI模型代工(AI Model Foundry)皆成長,今年已開始獲利,並預計2025年業績將呈倍數成長。

另外,台智雲也進行品牌升級,正式啟用全新英文品牌名稱「Taiwan AI Cloud」,以「賦能主權AI打造自主數位未來」為願景,打造從台灣出發、邁向全球的AI算力服務領導品牌。

隨著台智雲站穩台灣市場,吳漢章指出,下一步將鎖定越南、日本及中東市場,預期2028年海內外營收占比各半。

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圖/ 隋昱嬋攝影

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。

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圖/ 數位時代

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。

華碩雲端暨台智雲總經理
圖/ 翁挺耀攝影

一台伺服器就能玩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」

延伸閱讀:輝達助攻!鴻海推首款繁體中文AI模型FoxBrain,數學推理超越Meta,僅花4週訓練

責任編輯:蘇柔瑋

關鍵字: #人工智慧 #AI
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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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