在鴻海AI轉型藍圖中，基礎大模型「FoxBrain」既是未來智慧平台的基石，也是強化「實體AI」落地的關鍵一步。鴻海研究院AI研究所所長栗永徽如何透過開源自家成果，助力台灣智慧製造再升級？他對台灣企業、人才共構AI生態系又有何期許？
鴻海3月宣布的AI語言大模型「FoxBrain」，於7月31日正式在Hugging Face上開源，供學研單位申請使用，並整合進輝達NIM微服務架構中，讓社群開發客製化應用更加便利。
鴻海研究院人工智慧研究所所長栗永徽在AI Wave展會上分享，鴻海分享自家研發成果，願促成AI生態系共榮發展。一方面助力智慧物流、電動車控制等各產業特化應用發展，一方面也與學界、政府合作培育下一代AI人才，強化台灣在這場AI競賽中的競爭力。
栗永徽向《遠見》解釋，研究所決定在Llama模型基礎上研發專精繁中表現的FoxBrain，除了為鴻海的AI轉型扎根，厚植本地AI人才實力，從一開始就是一大動機。
FoxBrain開源學研，打造台灣AI武林、留住奇才
與中研院、台清交等學研單位合作，讓栗永徽體認到台灣AI人才的困境不在於培育能量不足、訓練不出優秀AI人才，而是有人才、台灣業界卻用不到。
他指出兩大原因：第一，本地薪資競爭力較低，許多AI人才流向輝達、Google等國際大廠；第二，台灣公司較無大規模AI計畫，即便出身AI領域，許多員工在本地公司做的卻是前後端工程、系統管理等工作。
「就像是他們在少林寺學了一身的武功，本來想下山來幹一番大事業，但是沒有大事業可以讓他們幹。」栗永徽直言，這可說是一種人才的浪費，「所以我們當初做這件事，也是希望有一個舞台可以讓台灣人才發揮所學。把人才留下來，一起為台灣的AI打拼，那就是一件對台灣很有價值的事。
與客戶共同探索數據潛力，智慧製造再升級
隨著FoxBrain開源、與時俱進，持續蒐集製造業數據、know-how與老師傅經驗，有望以AI自動化補足未來的勞動力短缺與技術斷層，還可進一步帶動台灣先進製造轉型。
而在釋放工業製造數據潛能上，與Google的合作可能預示一條理想出路。在代工製造過程中，許多資料屬於客戶所有，代工廠不得用以自訓模型。鴻海選擇直接與客戶合作，聯手進攻下一代智慧製造。
栗永徽解釋，製造是鴻海擅場，而Google的AI能量強大。在Pixel手機等設備的合作基礎上，雙方已決定合資推進智慧製造，「Google可能就會願意把鴻海產線上的資料提供出來做訓練，」他表示，「將來在智慧製造領域，有機會成為一個很有用的模型。」
值得注意的是，栗永徽在演講與受訪時接強調，AI算力需求將從訓練端轉移到推論端，即「推理導向的測試期運算」（test-time computing）所需算力，相比過往將暴增。而鴻海已看準相關趨勢，不僅FoxBrain已加入推理能力，接下來也將擴大在推論領域的佈局與軟硬整合，「inference （推論）時期的算力需求，會是一個新的business。」
從日前宣布的「AI建廠三階段」，到持續更新、推進FoxBrain研發計畫，鴻海的AI轉型藍圖中，朝向開放平台、建構AI生態系的野心愈發明確。在模型研發的相關硬體佈局上，也準備邁出新步伐。
栗永徽期待，台灣企業主可以「看得夠遠、大膽投資」。他看好AI將是顛覆整個產業界的全新技術，但要釋放AI潛力，需要足夠的基建投資，懂得善用人才，「才能實現各種各樣新事物，是以前做不到的事。」
