從租來的 AI 到養在身邊的 AI
在過去，企業如果要用到最先進的 AI 模型，大多數情況只能「上雲端」，就像租用外部顧問一樣，既無法改造，也難以掌握成本。資料傳出去之後是否安全、模型回答是否夠貼近自家流程，始終令人存疑。
但現在，一場與 AI 有關的重大轉變正在發生。隨著開源模型（如 DeepSeek、Llama、Mistral）崛起，加上模型「變小」的技術日漸成熟，企業終於不再只能「借用別人的 AI」，而是第一次能夠考慮：「我們自己能不能養一個 AI 助理？」
第一件事：開源模型是什麼？為何讓企業第一次能「真正擁有 AI」
傳統上，大型模型如 GPT-4 都由雲端公司掌控，企業需按次付費、依賴 API 使用，就像找顧問諮詢，每次問一題都要計價。但企業真正需要的，往往是能「久待身邊、熟悉流程」的助理型 AI，而不是冷冰冰的外包服務。
開源模型的出現，打破了這層限制。企業可以直接下載模型，部署在自己控制的設備上，資料不外流，也能根據內部語言、產品邏輯、工作節奏進行客製化調整。
目前熱門的開源模型簡表如下：
這些模型如同「新型數位實習生」，企業能挑選合適者培養，真正擁有能聽懂自己語言的 AI 助手。
第二件事：不必花上千萬，也能養得起 AI
一聽到「自建 AI」，不少企業會想到動輒千萬的預算與複雜的機房設備。但其實，AI 技術的門檻正快速下降。
原因之一，是一種稱為「蒸餾技術」的轉換方法。可以想像成：把一個原本超龐大的 AI 模型，像濃縮果汁一樣「萃取出精華」，保留最重要的知識與能力，變得更小、更省電。這些被濃縮過的模型，依然能回答問題、處理任務，卻不再需要超高端的電腦。
這類濃縮後的 AI 模型，不再需要百萬等級的伺服器。企業只要購買一台專門為 AI 設計的「一體機」設備（就像是裝有加速器的電腦），內含 AI 所需的處理器，例如：
- GPU（圖像處理器）：幫助 AI 快速運算
- NPU（神經網路處理器）：針對 AI 任務加速設計的晶片
透過這樣的設備，搭配適合的開源模型，企業就能部署地端 AI，實現不需上雲、資料留在自己手上的運作方式。
以下是企業導入地端 AI 的概算成本表：
這樣的方案，就像是企業請來一位懂內部流程的 AI 助理，住在自己的辦公室裡，不但幫忙做事，還能守住資料與知識，提升效率與安全。
第三件事：不用重訓模型，資料也能讓 AI 看得懂
不少企業誤以為打造內部 AI 就一定要重新訓練模型。但事實上，現在多數需求都可以透過一種叫做「RAG」的策略來實現。
RAG，全名是「檢索增強生成」，簡單理解：就是在 AI 回答之前，先幫它找到答案資料，再幫忙組織說法。這就像讓 AI 先查過企業內部文件，再進行回答，而不是全靠背誦資料。
RAG 相對於重新訓練（fine-tune）的三大優點：
- 資料更新快：只要換文件，不需再訓練整個模型
- 來源清楚：回答可對應文件段落，方便管理
- 成本更省：不需高端運算資源，維運也更輕便
對企業來說，只要把公司常見問題、文件規則整理成一套資料集，就能讓 AI 快速學會「怎麼說話比較像我們」，成為真正的數位夥伴。
小結｜打造「企業自己的 AI」，不是夢想而是選項
從只能租用到可以自己養，從千萬成本到 200 萬起步，這波開源＋小模型浪潮，正在讓「自建 AI」成為企業的現實選項。
這不只是成本降低，更是掌控力的回歸。企業可以掌握資料、定義回應邏輯、整合內部文化，讓 AI 真正貼近團隊的語言與節奏。
誰說 AI 只能屬於科技巨頭？今天開始，打造自己的 AI 助手，企業也做得到。
努力經營不如聰明變現。
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