2025 AI EXPO 之後，AI 的下一步看熱鬧或看門道？

從生成式 AI 的快速普及，到 AI 代理人（AI Agents）的應用崛起，甚至涵蓋從晶片、邊緣設備到資料治理與企業數據服務，這場盛會彷彿是「AI 未來世界的預覽場」。

台灣 AI 實驗室創辦人杜奕瑾、群聯電子董事長潘健成、美商鄧白氏資深產品經理魏劭芸與 NVIDIA 架構工程師康勝閔，不約而同地提出：生成式 AI 的下一階段，在於「可信任、可部署、可商用」的系統性設計。

在地化、內部部署、自主模型：FedGPT與aiDAPTIV+可望成企業新解方

杜奕瑾明確提出，2025 年是永續 AI 元年（ReGenerative AI），台灣的生成式 AI 應走向以「本地資料、本地訓練、本地部署」為核心的聯邦式 AI 模型。而 FedGPT 正是為企業內部設計的專屬大模型平台，可在不連網、不洩漏資料的前提下，訓練出多模態、多專家型的模型大腦。這不僅提升了資料主權，也讓 AI 從「黑盒子」轉為「透明可信任」的決策夥伴。

與之呼應，潘健成也指出，雲端 AI 服務的兩大問題—成本失控與知識主權不清—正在讓企業重新思考 AI 落地策略。他主張「AI 應該走進每家每戶」，群聯推出的「aiDAPTIV+」模組化平台，讓 AI 能在邊緣端訓練與部署，實現低成本、高效率、資料保密的產業應用。

這兩位不約而同，從軟體與硬體分進合擊，意圖打造台灣自主 AI 系統的解方，也讓今年的 AI EXPO，不再只是「看技術」，而是「用產品」。

鄧白氏強調 AI 數據是可信度來源  

另外，作為全球最大的商業數據公司鄧白氏則強調 AI 的本質不是生成能力，而是建立在可信數據上的決策輔助能力。

不過，企業導入過程中普遍存在「AI 焦慮」。對此，魏劭芸指出，企業主不確定 AI 的結果是否可信，不知道是否選對技術，更難評估投入與產出是否划算。鄧白氏則以其 6 億筆企業資料與環球統一編碼（D-U-N-S Number）為基礎，建構可驗證、可溯源的資料網絡，讓生成式 AI 能在商業環境中發揮精準、透明、可追蹤的價值。

其推出的「ChatDNV」平台，正是結合生成式 AI 與企業資料庫的代表性產品。用戶透過自然語言對話，即可查詢特定企業的風險評估、財務背景、ESG 表現等多維資訊，實現真正「懂產業、能決策」的商業 AI 代理。

AI 代理人：NVIDIA 點出未來決策主力的進化路徑

而 NVIDIA 則與黃仁勳在 2025 GCT 的演講方向完全一致，從算力架構出發，勾勒出 AI 智能的進化公式。

NVIDIA 解決方案架構經理康勝閔在演講中提出「三條 AI 智能成長曲線」：

 1.Pre-training Scaling：大量預訓練帶來語言能力；
 2.Post-training Skilling：專業領域微調帶來精準性；
 3.Reasoning Scaling：進入推理與行動階段，造就AI代理人。

這種具備任務完成力的 AI 代理，將成為企業未來的虛擬員工，由IT部門「招聘、配置與調教」，成為新時代的智慧作業夥伴。NVIDIA 也同步推出 NIM（NVIDIA Inference Microservices）平台，協助開發者將 AI 模型模組化部署，快速服務化，降低實用門檻。

值得注意的是，雖然台灣 AI EXPO 每年參觀人數持續成長，不過廠商的產品與論述並沒有太大差異，在技術層面則大多數是以既有的成熟技術為基礎，加上不同硬體或簡單軟體，整合成各自產品。同時，產品設計也很像，都堅守台灣過去製造業強項，希望以標準化、規格化方式，提供大量客戶相同的解決方案。

不過，AI 產品與服務本質上有著相當樸實的標準：有用就是有用，沒用就是沒用，企業導入之後很早就能見真章。在展會上熱鬧的行銷語言是否能成為助力企業成長的門道，對於 AI 產品製作商與客戶來說，都是最實際的考驗。