輿情回應

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算力：推動AI發展的基石與戰略資產
近期，隨著 DeepSeek 的發展，台灣社會對於算力與 AI 模型發展的討論越發熱烈，反映出業界對於基礎運算資源的關切。AI 產業的競爭，不僅關乎技術創新與人才培育，更取決於是否擁有足夠的算力基礎，以支撐大型模型的開發與應用落地。

算力建置不能等待，須超前部署
算力是 AI 生態系統的基石，若等到所有人才與數據準備完畢後才投入建設，將難以跟上全球技術競爭的步伐。從大語言模型的訓練到 AI 應用的落地，都高度依賴強大的運算支援。例如，無論是Llama 或 DeepSeek根據其官方宣稱，僅模型訓練就須耗費上千片GPU，可以確定的是，若算力不足，將直接影響模型研發進程。目前，台灣高階 GPU 資源相對有限，這正是當前必須積極面對的挑戰。高效能運算不僅影響學術與產業發展，更是 AI 技術創新的關鍵。

國際積極透過算力推動 AI 普及
從應用角度來看，國際 AI 領導企業如 OpenAI、Meta、Google 等，皆透過大規模算力建設推動 AI 普及。他們的策略顯示，算力的價值不僅在於支援模型訓練，更重要的是讓 AI 進入使用者市場，加速技術落地，提高市場參與度。這些企業透過不斷擴充數據中心與高效能 GPU 伺服器群，確保 AI 模型能夠快速適應不同應用場景，並實現大規模商業化。由此可見，算力不僅是科技發展的基礎建設，更已成為 AI 產業的戰略資產。

AI 主權與語言文化：TAIDE 模型的關鍵角色
除了算力與人才培育外，AI 的發展也涉及語言文化與數位主權議題。當前，國際主流大語言模型的訓練數據多以 英文與簡體中文為主，這使得台灣在 AI 語言技術發展上需投入額外努力，以確保文化、語言與價值觀的延續。TAIDE 模型正是回應這一需求的關鍵工作，致力於繁體中文與台灣特色應用的發展，確保本地 AI 技術的自主性，並為產業提供適合在地需求的解決方案。

攜手合作，共創 AI 發展新局
台灣的 AI 發展仍有極大的成長空間，無論在算力、數據、人才，或是應用落地模式，都需要產業界、學界與政府攜手努力，才能建立完整的 AI 生態系統。國研院國網中心期待更多資源投入與合作，共同推動台灣 AI 技術的發展，讓 AI 不只是全球科技競賽中的話題，更成為提升產業競爭力與社會價值的重要驅動力。