想像一個以前看似科幻的場景：某間工廠的品管人員不再靠肉眼逐一檢查零件，而是讓 AI 直接盯住產線影像，主動抓出瑕疵、回推原因、甚至自動調整製程參數；另一邊，一位行銷人員不再熬夜趕文案，而是用生成式 AI 在幾分鐘內產出上百種版本，再用 A/B Test 突破百萬次曝光。
這些畫面並非遙遠未來，而是正在發生的日常。AI 之所以令人著迷，是因為它不只「變快」，更像是把人類思考的能力拆解後再重組：它能整理資料、生成內容、模仿語氣、推論策略，甚至能在多個工具之間「接力完成任務」。
回頭看 AI 的演進，你會發現它已經脫離早期「規則式程式」的框架。過去我們寫 if/else，讓程式照著流程走；今天的大型語言模型（LLM）與多模態模型，開始用「理解語境」的方式接近人類。AI 不再只是工程師的玩具，而是產業競逐的核心、社會治理的新議題、個人職涯的分水嶺。
當全球 AI 競賽如海嘯般襲來，台灣該如何站穩？答案也許不是「跟著做」，而是「做出屬於自己的版本」。而這正是 Twinkle AI 社群釋出繁體中文模型 T1 的價值所在。
算力競賽「超級電腦」時代來臨
當大家談 AI，常常會把焦點放在聊天、生成圖片、寫程式，但真正決定勝負的，往往不是模型回答得多漂亮，而是背後的算力有多可怕。
訓練大型模型需要處理龐大的參數與資料，這讓 GPU、加速器、資料中心變成新的戰略資源。NVIDIA 透過 CUDA 生態系建立護城河，AMD 則持續在資料中心與加速運算領域擴張版圖。這場競賽的本質就像「超級電腦軍備競賽」——誰掌握算力，誰就掌握下一代產業主導權。
而台灣在這條供應鏈上，剛好坐在最關鍵的位置：半導體製程、封裝、伺服器、散熱、供電、機櫃，乃至整個 ICT 供應體系。你可以把它想成：全球 AI 對算力的渴望，正持續把訂單、資金與人才推向台灣。
這股浪潮甚至在貿易數據上清楚浮現：2025 年台灣出口創新高，被外媒直接指向 AI 帶動的半導體與伺服器需求。
但機會也伴隨挑戰。當全世界都追逐算力，台灣不能只滿足於「代工」或「供應鏈角色」，更應該往上走：投入自主模型、關鍵資料集、在地化 AI 應用，才有機會把硬體優勢轉成軟體話語權。
多模態模型的崛起—文字不再是唯一主宰
如果說 LLM 讓 AI 「學會說話」，那多模態模型就是讓 AI「開始看、開始聽、開始理解世界」。
像 Gemini、GPT-4V 等模型，已經能同時處理文字與影像，甚至延伸到語音與影片理解。你不必打字描述圖片內容，直接丟一張照片，AI 就能分析物件、推論情境、整理重點，甚至改寫成一段廣告腳本。
這對廣告、設計、影視製作的衝擊非常巨大。過去廣告公司依賴美術、攝影、剪輯團隊；未來的產製流程會被 AI 切成更細碎的模組：快速生成分鏡、生成情緒配樂、生成短影音腳本，然後由人來把關品牌調性與商業策略。
多模態的崛起也會讓「資料」變成新的權力來源。誰能掌握在地文化的視覺語料，誰就能讓 AI 長出更貼近本土的審美與語境。這也是 Twinkle AI 推動 Formosa Vision 資料集的背景：把台灣文化、地景、歷史影像變成可訓練的資料，讓模型真的學到「台灣視覺世界」。
AI 風險
AI 越強，風險就越大。
最常見的問題叫「幻覺」：模型會用非常自信的語氣講出錯誤內容，讓人誤以為它真的知道答案。另一種更深層的問題是偏見：模型可能因資料分布而歧視某些族群、或在法律與金融領域出現不公平判斷。
因此全球正在快速推進 AI 治理：企業開始建立模型風險管理制度、導入評測基準、監控生成內容，並要求 AI 在關鍵領域提供可追溯性。這些趨勢會讓金融、法律、醫療這些「高度依賴判斷」的專業領域產生結構性變革。
台灣尤其敏感：我們的法律用語與行政體系高度在地化，如果模型只理解「簡體中文語境」甚至「中國用語」，就可能在法律釋義與政策理解上造成誤導。
也因此，Twinkle AI 特別強調 T1 在台灣法律與本土語境的能力，甚至用評測顯示相較原生版本有大幅提升，例如在 tw-legal 與 TMMLU+ 都拿下更高分數。
AI 勞力轉型
AI 對就業的衝擊不是「是否取代」，而是「如何重新分工」。
最先被影響的通常不是高端創意者，而是大量重複性職位：資料輸入、基本客服、制式報表、初階文案。AI 會先把這些流程「壓縮成工具」，再逼迫企業重組職務結構。
但另一面是，AI 也會創造全新職位：AI 產品經理、模型評測師、提示工程師、AI 風險管理、Agent 工作流設計師。
問題在於：如果個人只把 AI 當作外在威脅，就會陷入 AI 焦慮；但如果你把 AI 當作槓桿，就能把自己的時間釋放出來，轉向更高價值的工作。這將是未來十年職涯競爭力的核心分水嶺。
Twinkle AI 創辦人 Liang-Hsun Huang
在全球 AI 競賽裡，多數人只看到巨頭：OpenAI、Google、Meta、NVIDIA。但台灣真正有意思的故事，往往不是「資金最多的人」，而是「願意投入在地語境的人」。
Twinkle AI 的創辦人 Liang-Hsun Huang（黃亮勳） 選擇用開源社群的方式推動台灣語境模型，背後有一個清晰的核心邏輯：若台灣只使用外部模型，語言會被同化，文化會被稀釋，甚至專業領域（如法律、行政）會被錯誤理解。
Twinkle AI 的理念很務實：
- 不追逐空泛的規模競賽，而是強調資料品質
- 不用「繁體中文」當標籤，而是真正訓練「台灣語境」
- 不只做模型，而是打造資料集、工具能力與 Agent 基礎
這也解釋了 T1 的定位：
它建立在 google/gemma-3-4b-pt 上，並針對繁體中文台灣語境進行指令微調，強化法律條文釋義、教材編撰、日常對話等能力，同時特別加強 Function Calling 的輸出穩定性。
而「T1」這個名字也很有象徵意味：T 代表 Tai，1 代表 wan/one，是對台灣文化的認同，也是一種宣示——台灣也能打造自己的語言模型。
從開源角度看，這類模型不只是工具，更像是一種「文化基礎建設」。當大家談 AI 主權（Sovereign AI），真正的關鍵不是你擁有多少 GPU，而是你能否掌握自己的語料、價值觀與語境。