讀者投書｜台灣應發展AI 專家系統為強項

楊聰榮（中台灣教授協會理事長，任教於台灣師範大學）

在AI發展的傳統路線上，業界普遍追求打造「全能型」AI，一個能夠精通所有領域的龐大系統。然而DeepSeek 開創了一條不同的道路，他們的「專家系統」架構帶來了革命性的突破，顯示AI不必是單一龐大的模型，而是可以透過精準分工與專業協作來提升效能與資源利用率。這一模式的出現，對全球AI產業帶來了深遠影響，尤其對於台灣的AI應用與產業發展而言，更是一個值得關注的發展方向。

DeepSeek 的成功關鍵在於創新的專家分工系統。他們摒棄了傳統AI「全員待命」的運行方式，而是根據任務需求動態喚醒特定的專家子模型，讓AI具備類似「專家團隊」的運作模式。例如當AI需要進行法律分析時，僅調用負責法律領域的子模型，而非啟動整個 AI 系統，這樣的分工策略不僅提高運算效率，也降低了大量不必要的資源消耗。傳統 AI 模型往往維持 1.8 兆個參數常駐運行，資源消耗極為龐大，且運行效率相對低下。相較之下，DeepSeek 採用了 6710 億參數的架構，但同時間僅需啟動 370 億個參數，讓資源利用率大幅提升，實現了更靈活且高效的 AI 計算模式。

這一變革帶來的效益十分顯著，特別是在成本與硬體需求方面。DeepSeek 的專家系統讓 AI 訓練成本從 1 億美元降至 500 萬美元，GPU 需求從 10 萬片降低至 2,000 片，使得 AI 技術不再只是大型企業的專屬，開放給更多資源有限的公司與團隊。此外，DeepSeek 的架構能夠在消費級 GPU 上運行，不再高度依賴昂貴的雲端資料中心，這讓 AI 的部署門檻大幅降低，進一步推動 AI 技術的普及化。

這一趨勢對於台灣的 AI 發展來說，帶來了重要的機遇。台灣的產業結構以中小企業為主，在 AI 技術應用方面，往往受限於高昂的硬體投資成本。然而，DeepSeek 透過專家分工系統降低 AI 計算需求，使得中小企業能夠更容易導入 AI 技術，這與台灣產業經濟結構與 AI 應用策略高度契合。例如，在智慧製造領域，台灣企業可以依照自身需求，部署特定的 AI 模組來進行生產排程優化、品質檢測或供應鏈管理，而無需運行一整套龐大的 AI 系統。這種「精準分工」的 AI 模型，使得 AI 應用更加靈活，讓企業能夠以低成本獲得高效能的 AI 服務。

此外這種 AI 模型架構的變革，也推動 AI 技術的民主化，讓更多企業與研究單位能夠參與 AI 產業發展，形成更具活力的創新生態系統。DeepSeek 模型的出現，將使 AI 技術更適合細分領域的專業應用，例如醫療診斷、法律分析、金融決策等，這些都是台灣擁有強大應用市場的領域。透過導入這類專業 AI 模型，台灣企業可以快速開發適用於不同產業的 AI 解決方案，在國際市場上獲得更大的競爭優勢。

這場 AI 產業的變革讓我們看到，AI 的未來發展不再是比拼誰的系統更龐大，而是誰能更有效地運用資源、進行精準的分工。DeepSeek 的專家系統為 AI 發展提供了全新的思路——精準分工、資源優化、普及應用，這正是台灣企業可以發揮優勢的領域。在 AI 技術持續演進的今天，台灣應該積極調整 AI 發展策略，強化軟體演算法與應用開發，利用這波技術革新找到最適合自身產業的 AI 應用模式，並在全球 AI 競爭中占據有利位置。

DeepSeek 的專家系統不僅是技術創新，更是一種 AI 發展理念的轉變。這提醒我們，有時「小而美」的精準解決方案，比「大而全」的通用系統更有價值。在 AI 產業加速轉型的關鍵時刻，台灣應該把握這股趨勢，積極發展符合自身產業需求的 AI 技術，讓 AI 成為推動台灣產業升級與全球競爭力提升的關鍵動能。

（圖片來源：deepseek官網；示意圖製作：放言視覺設計部　傅建文）