追趕DeepSeek 學界：台灣投入不足

中國人工智慧公司開發的大型語言模型DeepSeek崛起，引發全球關注，儘管DeepSeek有資安疑慮，但其低成本、高效能的表現也讓學界示警，指台灣在此次ＡＩ浪潮中，投入的算力、人力與數據都不夠。國科會強調，目前正推動新一代高速運算主機建置工作，預計今年中可提供服務，並逐步提升算力與雲端服務效能。

台師大圖資所特聘教授曾元顯表示，DeepSeek免費、開源、可以商業使用，推論速度快，幾個較小的模型能夠在個人電腦、學校實驗室主機上執行，且有比擬更大型模型的效果，是過去ＡＩ模型難有的優點。過去兩三年各國都想發展自己的ChatGPT，但台灣投入的算力、人力、與數據，顯然都不夠。

曾元顯提到，算力受限電力，若要追上各國進度，可考慮租用國外如美國的算力。而在人力培養上，則應多培養基礎研究的工程、科學人員，給予足夠的誘因，在短時間內促進模型訓練、模型優化等ＡＩ技術方面的進步。數據則需大刀闊斧投資與募集台灣的語言資料。

高科大電機工程系教授戴鴻傑則提醒，除了基於更趨成熟的ＡＩ模型與訓練技術持續深化更在地的服務外，仍應在人才培育及基礎建設上投入更多的關注。

國科會主委吳誠文曾透露將公私協力打造「算力國家隊」，國科會表示，目前國內企業逐步開始投資大型算力市場，如正崴、鴻海集團，期望聯合各類算力供應者，建立互惠協作的算力聯盟。