以低成本打響知名度的DeepSeek，亦掀起產業應用的開源模型革命。在人工智慧學校春季論壇上，業界領袖、學界專家怎麼看這其中蘊含的風險與機會？面對快速變化的產業地景，台灣該如何善用外部資源及既有基礎，實現在地創新？
被視為「國運級」科技突破的DeepSeek日前低調更新V3模型，外界亦緊盯R2的發布消息。但年初時震盪國際市場的R1模型，可能只是更大規模產業變化的開端。關鍵是成本，更是開源。
人工智慧學校（AIA）27日以「開源模型的衝擊與對應」為題，舉辦春季論壇。於開場致詞中，數位發展部政務次長林宜敬直言，談開源模型，大家都知道想談的重點就是DeepSeek，從技術、產業到政治面，「DeepSeek對台灣的衝擊非常大。」
這一方面對美國為首的民主陣營自認具有的領先幅度敲響警鐘，但另一方面也為台灣揭示新機會。一是成本較低，為AI新創保留更多盈利空間。二是壓縮訓練資料用量，在訓練方法上有可以學習之處。
曾於「零一萬物」負責經營開源及開發者生態的林旅強，分享在中國的經驗及產業觀察。現為獨立顧問的林旅強是中國開源社群「開源社」共同創辦人，先前曾任職華為，在中研院服務時期，曾為資訊科技創新研究中心下的「自由軟體鑄造場」（OSSF）進行研究工作。
有多年經營開源社群經驗的林旅強指出，DeepSeek為「開源」再度打響國際名聲，中國對開源模型的觀點也逐漸轉變。他表示，中國開源文化起步得比台灣稍慢。先前產業氛圍較看重閉源模型，認為「最強的模型不會開源」。包括零一萬物在內，許多團隊選擇開源較小版本模型，表現最佳者維持閉源。
然而，在DeepSeek選擇開源自家推理模型後，表現不如R1的模型閉源已沒有意義，也推動更多團隊投向開源，最引人注目者可能是百度。過去擁護閉源模型的執行長李彥宏曾在2024年表示「開源模型是智商稅」，但百度已在2月宣布下一代文心大模型系列將會開源。
林旅強認為，在大廠中，阿里雲的「通義千問」系列可稱是開源模範生。字節跳動的豆包大模型未來也可能轉向開源。
AI大模型「六小虎」之一的零一萬物，已做出策略轉向。在先前放棄訓練萬億級大參數基礎模型後，3月進一步宣布萬智企業大模型平台，直接接入DeepSeek，為企業提供後訓練、強化學習等服務，填上基礎模型不足以服務企業個別需求的缺口。
這是看準具有低成本優勢的開源模型，將加速企業應用及私有部署的擴散。林旅強建議，台灣亦可跨出提供硬體算力的範疇，搶進符合企業需求的地端AI解決方案市場。
林旅強認為，模型來自哪一國不是重點，重點是模型是否開源？使用效果是否理想？是否能符合場景需求？若能使用在地語料進行模型微調，並在本地部署，確保資料安全，可以善用開源模型釋放更大應用潛能。
正視開源模型風險，同中求異取得競爭優勢
在安全議題上，AIA秘書長侯宜秀指出，至少存在資安（security）與安全（safty）兩個面向。資安防護到位，不表示安全疑慮也完全解除；這可能包括模型的價值觀對齊、不具偏見等。DeepSeek在資安面向較弱，但在對齊中國社會主義價值觀上則表現不俗。
侯宜秀表示，確定使用案例，是進行模型風險管理的第一步。也就是先釐清要使用AI來做什麼。若是準備應用於醫療等講求準確、專業應答的場景，就必須特別注意生成內容的品質。
長庚大學智慧運算學院院長許永真提醒，開源雖有加速創新、降低壟斷及民主化等正面效益，在使用開源模型時，需深入了解其優、缺點與風險因子。即便是許多閉源模型也存在安全，不宜認定在地端運行開源模型就沒有安全疑慮。
在機會層面，台大資工系教授洪士灝指出，適合台灣現階段的策略是善用開源模型作為基礎，結合既有強項，在「同」中求「異」，發展出具有競爭力的專家推理模型。
洪士灝解釋，在各家模型能力沒有太大差異的情況下，性價比會成為主戰場。可以將成本壓得較低者，將具有優勢。善用開源模型，就是一個壓低成本的選項。
台灣的晶片製造等硬體產業，以及精準醫療，可以是發展專業模型的切入點。但這將需要可以在垂直產業中訓練專家模型的人才，包括懂得用AI加值百工百業的人才，以精通AI模型、系統技術的人才。而這在國內外都是相當搶手的。
這呼應AIA的核心要務。AIA校務長蔡明順表示，開源將加速大語言模型的企業應用與垂直產業模型發展。在此認知基礎上，AIA將持續推動各類別的AI人才認證。在應用大語言模型執行行政任務的工程級認證上，也將發布相關指引。
開源是國力的延伸，也是軟實力的展示。在台灣既有的開源基礎上，進一步賦能參與者，也鼓勵企業投入經營開源生態系，會是政府可以共同挹注的目標。
