人工智慧 （AI） 的局勢不斷快速演進，而開源技術在此轉變的過程中扮演舉足輕重的角色。麥肯錫、謀智基金會 （Mozilla Foundation）及麥戈文基金會 （Patrick J. McGovern）對此共同進行一項全面的研究調查，揭露了企業如何運用開源AI工具，以及使用這些AI工具帶來的好處與挑戰。
本文將深入探討這項調查報告的主要發現，重點分析開源技術在AI領域中日漸提高的重要性，同時剖析對台灣及大中華區企業的啟示。
本次調查報告最驚人的發現之一，就是開源AI技術已廣為市場採用。超過50％的受訪者表示採用開源工具，應用範圍遍及多種AI技術堆疊，包括數據、模型和工具。 在高科技、媒體及電信業中，這項趨勢尤為明顯，這些產業有70％的受訪者表示已導入開源AI。
開源AI的興起帶動台灣企業的轉變，過去基於對資安的疑慮及法律合規的考量，企業大多傾向地端部署，現在則視開源模型是維持高強度控管數據和營運的一種做法。「境內＋開源」的混合解決方案，已逐漸成為策略慣例。
本調查報告提出開源AI有幾個主要優勢，其中之一就是 成本效益 。受訪者表示，開源AI的執行成本和維護成本都較專屬自有工具低，分別為60％及46％。此外，51％的受訪者認為採用開放來源，能減少公司採購軟體工具的相關成本。對於財力較薄弱、無法投資建置自家解決方案的新創公司和小型企業來說，開源AI的成本優勢格外關鍵。
開發人員對於開源AI工具也表示高度滿意。調查發現對開源技術表示「有點滿意」、「滿意」或「十分滿意」的受訪者是回答「不滿意」者的10倍。
此外，81％的開發人員表示，開源工具的使用體驗對他們的工作領域來說非常重要，66％則指出在工作上使用此類工具會是影響他們工作滿意度的重要因素。對開源AI的極致滿意度可以歸因於其所提供的彈性、透明度及支援社群等功能。
在台灣，愈來愈多開發人員針對像DeepSeek這樣的開源專案形成社群。DeepSeek是中國開發的領先AI模型，性能和成本優勢都十分出色。相較於OpenAI的GPT-4這樣的全球專屬AI模型，DeepSeek的模型訓練與推論成本低了90％，大大吸引了在AI解決方案上最看重經濟效益與可擴充性的台灣企業。
開源AI兼具成本性能，直逼專屬模型
性能與操作容易是開源AI工具滿意度高的主要因素。調查也發現，同時使用開源AI和專屬AI的使用者認為，這2種工具對於推動公司營收增加或節省跨部門成本的效果是差不多的。甚至開源AI在撙節成本這方面還更厲害一些，平均比專屬AI高4％，整體的成本改善效果為26％。這表示 開源工具不僅成本效益高，其性能也不輸專屬AI 。
DeepSeek的例子更證明了這一點。DeepSeek V3和R1模型在多語言任務、推理及數學智慧等方面都展現出相當或優於全球標竿模型的性能。台灣企業如製造、醫療和金融服務等，都已開始採用這些模型，試圖在成本、績效、和數據主權之間取得平衡。
開源AI前景看好，75％的受訪者表示，未來幾年將進一步加強對開源AI技術的應用。隨著開源模型的不斷改善和性能提升，它們將與專屬模型共同推動這波預期的增長。以Meta的Llama 3和DeepSeek-V3為例，這些模型在某些指標評測中超越專屬模型，顯示出開源AI的巨大潛力。
而在台灣，這項趨勢更受到產業界在數位創新與AI自給自足政策下推波助瀾。企業愈來愈希望透過投資，由開源AI支援的地端解決方案來減少對外國雲端基礎設施的依賴。
然而，即使效益良多，調查也提出了開源AI面臨的諸多挑戰。其中最重大的幾個關切領域為網路安全（62％）、合規性（54％）與智慧財產權（50％），對於需要處理敏感數據或在高度管制環境中營運的產業來說，要解決這些風險，可採取不同防禦措施，常見策略像是加強資訊安全框架，許多企業會投資先進安全措施，來保護自家的AI系統與數據；透過可編程防護欄，加強程式碼的安全層級與合規政策，藉此緩解風險。在面對複雜的智慧財產權和法遵議題上，採用開源AI的企業也需尋求法律顧問諮詢。
此外，由於台灣企業位處敏感的地緣政治環境，採用開源AI上需特別謹慎。為了降低風險，許多企業選擇採用如DeepSeek開源模型的「地端優先」部署，並加強網路安全協定，將地緣政治風險降至最低，同時符合新興數位主權的相關規範。
有意思的是，這份調查發現，企業最常使用的開源工具大多是主流科技公司如Meta、Google與微軟所開發。像是Meta Llama、Google Gemma和微軟Phi是受訪者最常使用的開源模型。這些大型企業掌握資源與專業，能夠開發出符合廣大使用者需求的高品質開源工具。
社群推動創新，也是開源AI成功的另外一個關鍵因素。非營利AI研究團體EleutherAI、AI模型共享平台Hugging Face和OpenMined等發起的倡議，吸引了更多人關注，加強了容易取得且由社群驅動的AI發展動能。這類協作產出的高績效模型和工具，甚至媲美專屬系統。開源社群的集體智慧與多元觀點滾動式地改善與創新，能讓開源AI成為業界的推進力。
而在大中華區，DeepSeek同樣受益於社群的大力貢獻，特別是社群打造出來的生態圈，包含了各式附加元件、客製化調整與針對中文與東亞語言本地化的應用程式。台灣活躍的新創社群也開始運用類似生態圈，橫跨電商、教育和精準製造業培育創新。
台廠布局2利器：邊緣AI與推理模型
開源模型將對未來AI模型開發帶來深遠影響，透過開源模型協作加速創新、減少重複開發，進而促進整體提升。放眼未來，這2大趨勢可能會受到開源AI創新影響，一是由小型語言模型（SLMs）推動的隱私導向邊緣應用，二是推理時間運算能力更強的推理模型。
小型語言模型有望為特定行業提供成本效益高、量身訂做的語言模型，並可部署在邊緣裝置上，保障數據隱私並減少延遲，適合醫療、金融等重視數據隱私的行業。此外，SLM的開發可能會由開源推動，因其能提供特定產業所需的彈性與客製化應用。
另一方面，推理模型透過在推理時間運用更高的運算能力，能在特定任務中達到卓越表現。這些模型的設計目的在於執行複雜的推理和決策工作，因此 很適合自動化系統、機器人、先進分析等領域 。推理模型的開源替代方案（例如DeepSeek-R1）已經問世，對OpenAI和Google DeepMind等大廠構成挑戰。
台灣企業憑藉在硬體與內建系統的優勢，特別適合利用新興的邊緣AI和推理模型，尤其在智慧製造、智慧醫療、汽車技術等產業，一些企業已開始實驗終端裝置的AI解決方案。
這份針對AI領域開源技術的調查報告，能看到開源AI工具當前及未來的潛力。調查結果也凸顯開源AI技術的成本效益龐大，開發人員滿意度高，在各行各業、各地區日益普及。儘管在資安、合規、智慧財產等方面仍有挑戰，但企業也積極落實相關策略減緩風險。
隨著開源AI持續發展，在全球人工智慧領域的地位日益提升，台灣也逐漸成為重要的參與者。採用如DeepSeek等開源技術的企業，有望藉由這些工具的成本效益、性能和協作創新，掌握競爭優勢。台灣企業若能積極解決開源AI相關的挑戰，將能充分發揮潛力，在迅速變化的人工智慧領域中推進創新。
開源AI的興起不僅代表了技術轉變，更是台灣保持數位創新領導地位的關鍵課題。
責任編輯：蘇柔瑋
