圖、文/財訊雙週刊
根據《財訊》雙週刊報導，2023年生成式AI全面爆發，語音AI工具如雨後春筍般湧現，但各種大語言模型的「幻覺」問題，一直是在企業落地最大的痛點，成立8年的亞太智能機器（APMIC），正企圖靠繁體中文技術與標準化流程雙重優勢打通任督二脈。
所謂的AI幻覺，是指模型生成的內容與事實有爭議，或者邏輯不符甚至捏造不存在的信息，APMIC創辦人暨執行長吳柏翰指出，大型語言模型的「幻覺」問題至今仍無法徹底解決，因為模型即便回答錯誤，也不會自我修正，導致應用可靠度受限，這直接推動了兩大新趨勢：1，從雲端模型轉向地端模型，以強化資料安全與控制力。2，大型語言模型往小型語言模型發展，提高精準度與應用落地性。
吳柏翰點出，APMIC將模型導入地端，正是為了回應企業實際需求，根據UBS調查發現，這些企業普遍面臨以下挑戰：1，需要小模型才能完成任務，若硬依賴大模型，成本過高且難以落地。2，大模型功能過於龐雜，企業頻繁進行POC，卻發現ROI（投資報酬率）低於預期。3，算力建置成本高昂，即便搭載H100 GPU的伺服器，也要動輒上千萬元。4，企業知識須大量微調才能適用，導入門檻高。5，缺乏AI主導權，即便投資硬體，也不清楚如何有效運用GPU伺服器。
由於APMIC是台灣少數長期自主建構繁體中文大型語言模型的公司，吳柏翰坦言，今年會是公司成立以來的最大轉捩點，目前以自主研發的繁體中文大型語言模型為基礎，這樣的模型也被稱為主權AI，下一步要做的是產業模型與企業模型，已經斥資千萬元導入Blackwell架構B200 GPU，推出全新「PrivModel微調與蒸餾」服務方案。
根據輝達最新的調查顯示，70%的AI助理都需要透過微調也就是小型語言模型才可以有效優化。這也就是為什麼，APMIC積極開始轉向小型語言模型發展，這當中發現「標準」很重要。吳柏翰直言，現在所有的AI的標準都是AGI(生成式AI)的標準，但企業需要企業自己的標準。
《財訊》雙週刊指出，為了強化模型的可靠度，APMIC採取了一條與眾不同的路徑：讓自家AI模型通過40多種專業憑證。以金融業為例，模型必須符合至少32種證照標準，製造業也有多項相關規範。吳柏翰解釋：「我們的AI模型會先通過繁體中文語言的標準測驗，再通過各產業專業證照的驗證，最後才交由客戶進行企業微調。」
鏈結Google輝達雙重資源
APMIC也憑藉團隊技術實力與谷歌開發者專家（Google Developer Experts）認證，成功加入輝達新創鏈結計畫（Inception Program），獲得國際關注，是鏈結兩大AI巨頭資源下的AI新創。
提到客戶案例，在生成式AI爆發前，APMIC便深耕自然語言理解（NLU）技術，最初從語音客服平台起家。第一個指標性案例是替長庚集團打造的「診所客服機器人」。然而，產品推出後客戶質疑其無法達到百分之百精確，這也讓團隊深刻體會到語言模型在落地應用上的挑戰。
事實上，《財訊》採訪得知，去年5月，APMIC完成100萬美元（約新台幣3000萬元）的Pre-A輪募資，投資人陣容包括美國金融機構、「財報狗」共同創辦人吳敏哲、東泰金融科技，以及由前Google台灣董事總經理簡立峰共同創辦的台灣飛躍天使創投。
為拓展北美市場，APMIC日前延攬GPU與AI晶片專家陳尹鈞出任美國總經理，負責市場開發與策略夥伴鏈結。陳尹鈞具備輝達工作經驗，熟悉矽谷科技產業生態，同時也是國際通商法律事務所榮譽首席顧問陳玲玉的女婿。藉由資金挹注與人才加盟，APMIC進一步籌組在地團隊，並瞄準台商赴美投資AI的龐大商機。
APMIC專為製造、政府、金融等產業打造的PrivStation地端AI平台，首波已吸引近百家企業申請測試。在實際應用上，APMIC已協助台北市地政局推出「預售屋契約智能問答Hi Landy」，導入AI辨識與法規解釋功能，並支援語音與拍照查詢，單月使用量已突破500筆。
回顧8年的歷程，吳柏翰感慨道：「我們團隊吃了很多苦，在台灣發展軟體產業並不容易。30人的團隊能做的有限，因此我們決定將累積的經驗整合成一套平台型產品，讓企業能以此為工具，發展出自己的AI。」
APMIC共同創辦人暨營運長張書銘也對《財訊》雙週刊強調，台灣產業多元且需求龐大，是AI 最好的實驗場。「我們看到AI是有ROI（投資報酬率）的。不論是節省成本或提升效益，企業都能清楚計算出成效。這讓我們更有信心，相信APMIC的商業模式是可行的。」
當外界對 AI應用是否存在泡沫疑慮時，APMIC選擇回歸初衷，也就是專注解決企業痛點。要靠繁體中文技術與標準化流程的雙重優勢，在企業AI解決方案領域中站穩腳步。…（更多精彩內容，詳見《財訊》雙週刊）
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