全棧AI堆疊與開源模型： Taiwan 的新戰略機會

在美國通過晶片禁令試圖遏制中國人工智能（AI）發展的同時，中國則採取了「以退為進」與「彎道超車」的策略，藉由高品質的開源模型，嘗試重建類似 Android 對抗 iOS 的成功模式。這場關於開放源碼和封閉源碼、地緣政治和技術霸權的博弈，正在重新定義 AI 的未來。

2023 年，當 ChatGPT 風靡全球時，業界普遍認為 AI 的未來屬於大型語言模型這種封閉式系統。然而隨著 Meta 推出 Llama 系列以及中國的開源 AI 模型如雨後春筍般湧現，AI 領域的風向已經發生了劇烈轉變。在此背景下，美國通過晶片禁令試圖遏制中國 AI 發展，而中國則透過高品質的開源模型，力圖重新建構全球開發者所依賴的生態系統。

對於台灣而言，這既是一場巨大的挑戰，也是千載難逢的機會。台灣位於硬體供應鏈的核心地位，但在軟體應用方面相對較弱。因此，如何在這種複雜的地緣政治環境中找到自己的立足之本，成為當前亟待解決的問題。

全棧式技術堆疊（AI Full Stack）可分為四個主要層次：L1 基礎設施、L2 框架與軟體中介層、L3 開源資源和 L4 垂直應用。目前的獲利主要集中於 L1，例如 NVIDIA 和 TSMC 等硬體製造商。中間層與應用層則競爭激烈，正逐漸走向開源化或免費工具。

開源 AI 的核心在於模型權重開放，但實際操作卻比傳統軟體更為複雜。開源 AI 的關鍵在於算力和數據，而非程式碼本身。即使一家公司公開了模型權重，若未公開訓練數據集和訓練過程，外部開發者也難以真正複製或從底層修改該模型。

台灣需要利用這個機會進行轉型。根據英國 Tortoise Media 最新的 Global AI Index 調查顯示，台灣在 2024 年的排名為第 21 位，在 2025 年提升至第 16 位。這反映出台灣在 AI 領域的進步，但軟件人才短缺、商業生態系韌性不足和技術開發能力待加強等弱點仍需補強。

台灣可從「硬體軍火商」轉型為「AI Factory」，並藉此機會構建自主 AI 技術堆疊。首先，在 L1 基礎設施層面，台灣擁有台積電這樣的硬體巨頭，但未來毛利率可能會下降；因此，必須向上延伸至 L2、L3 和 L4。

在 L2 框架與軟體中介層，台灣可加入 PyTorch Foundation 等組織，以確保未來的 AI 生態系統中不可或缺。L3 開源資源層面，台灣可以利用中國大模型如 Llama 3 或 Qwen 等的開放性質，作為低成本的研究基礎；而在 L4 垂直應用層面，台灣應培養具有 Domain Knowledge 的人才，將全球通用的大模型與本地產業數據結合，以創造獨一無二的應用場景。

在開源浪潮下，台灣可朝以下四個方向發展： 1. 環境建構：打造基於繁體中文和台灣價值觀的基礎模型，並建立國家級的算力中心，降低訓練與微調開源模型的成本。 2. 產業應用：利用製造業數據，培訓專屬工業大腦；或將特定行業 AI 模型集成到解決方案中，拓展國際市場。 3. 人才培育：鼓勵學生參與開源社群，學習如何拆解、修改並優化現有的開源模型。 4. 國際接軌：積極加入標準組織與開源社群，確保在模型開源和治理規範上不至缺席。

藉由這些策略，台灣有望從「矽島」蛻變為真正的「人工智慧之島」。