超越Meta、8個月躋身AI獨角獸!李開復的「零一萬物」如何「靈活」躲過美國禁令?
超越Meta、8個月躋身AI獨角獸!李開復的「零一萬物」如何「靈活」躲過美國禁令?
零一萬物旨在建立中國的OpenAI

近期,出身台灣的科學家李開復的AI新創「零一萬物」(01.AI)在僅8個月的時間內超越了Meta,成為AI領域的新巨頭。

這家公司以建立中國本土化的大型語言模型為目標,成功推出了首款開源模型Yi-34B, 支援中英文並擁有340億參數,在全球開源模型排行榜上獲得頭銜。 零一萬物的崛起不僅在技術上取得突破,還在面對美國對AI晶片的出口限制時做出了靈活應對。

零一萬物的崛起不僅在技術上取得突破,還在面對美國對AI晶片的出口限制時做出了靈活應對
圖/ 李開復臉書

《TechCrunch》報導,開發出Yi-34B與Yi-6B等語言模型的零一萬物(01.AI)是李開復於今年3月成立,旨在為中國市場開發一款本土的大型語言模型,目前估值已超過10億美元。

他在受訪時引述諺語「需求乃發明之母」(Necessity is the mother of invention),表示因為中國沒有OpenAI與Google的使用權,所以許多AI公司都在努力為市場創造解決方案。

零一萬物目前旗下約有100多名員工,團隊臥虎藏龍,有來自Google、微軟、阿里巴巴、字節跳動(ByteDance)與騰訊等科技巨頭的人才。其技術副總裁是Google Bard團隊的早期核心成員,而此次登頂的Yi-34B,背後的關鍵人物則是曾任職微軟亞洲研究院的黃文灝與擔任過華為雲AI部門技術長的戴宗宏。

零一萬物(01.AI)的語言模型Yi-34B也成為迄今為止唯一登頂AI開源社群平台Hugging Face全球開源模型排行榜,並且是由華人主導研發的大型語言模型。

Yi-34B是迄今為止唯一登頂AI開源社群平台Hugging Face全球開源模型排行榜的華人開發語言模型
圖/ 李開復臉書
Yi-34B是什麼來頭?零一萬物的未來將怎麼走?

大型語言模型(LLM)能夠閱讀、理解和生成類似人類的文字、影像和程式碼。而Yi-34B的名稱取自於訓練中使用了340億個參數,是零一萬物所發佈的首款開源模型,同時支援英文與中文兩種語言。

雖然規模比Meta的Llama 2(700億個參數)要小,但在Hugging Face的預訓練(Pre-trained)模型排行榜卻拔得頭籌,贏過Meta的LLaMA 2,零一萬物的團隊表示該模型最多可以處理多達40萬漢字的文本輸入,能更好地滿足中文用戶的需求。(GPT-4僅約2.5萬字)

參數是影響人工智慧系統處理輸入數據的設置。神經網路中有越多這樣的設置,系統就能執行越多任務。但這種複雜性的提高是以硬體效能為代價的:最大的語言模型必須在造價昂貴的數據中心靠晶片來運行。

《Bloomberg》指出,儘管才剛推出不久,但零一萬物已經在規劃未來的商業藍圖,將走向客製化的模式,為特定行業或情況量身定制產品。而未來也將支援中英以外的語言。

零一萬物在未來將走向客製化的模式,為特定行業或情況量身定制產品
圖/ shutterstock
零一萬物如何面對美國禁止出口AI晶片的限制?

建造大型語言模型(LLM)是一項所費不貲的事業,零一萬物能夠用8個月的時間迎頭趕上其它AI巨頭,除了優秀的人才外,有充沛的資金能確保GPU的數量穩定同樣重要。李開復也表示大部分的資金都用在購買GPU,而為了應對美國的制裁,這間公司甚至在獲得資金之前就先借錢購買了GPU。

過去一年裡,拜登政府祭出了更嚴格的出口禁令,Nvidia旗下的A100本來就無法出口,現在甚至連閹割版本的A800與H800也受到影響。但由於零一萬物的提前佈局,目前的存貨仍夠使用12至18個月。晶片的稀缺也讓李開復表示,「我們將1000顆GPU榨出2000顆的效能」。

Nvidia的A100本來就無法出口,新版晶片禁令連閹割版本的A800與H800也受到影響
圖/ NVIDIA提供

零一萬物的最終目標是建立一個生態系統,讓開發者可以輕鬆的構建應用程式。這也是之所以選擇構建開源模型的原因,因為因為絕大多數AI開發者負擔不起或不需要最大、最貴的模型。而開源的AI系統就像開源軟體一樣,可以修改和增強原始的程式碼。

資料來源:BloombergPYMNTSTechCrunchThe Decoder

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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