精選解讀｜小型語言模型引領企業AI落地新浪潮：從話題到產業實戰

InfoAI 編輯部

AI 落地「巷戰」開打：SLM 成企業實戰新主流

在生成式人工智慧的聚光燈下，OpenAI 的 GPT-5與 Google 的 Gemini 如同超級巨星，佔據了所有版面。然而，當鏡頭轉向企業的真實營運現場，一場更為務實的 AI 革命正悄然上演。

根據外媒的觀察，真正推動全球產業轉型、為企業解決具體難題的，並非這些巨型模型，而是運算需求更低、易於客製的「小型語言模型」(Small Language Models, SLMs)。隨著企業對資料隱私、運算成本與彈性部署的需求日益升溫，SLM 正逐步成為企業 AI 落地的新主流。

擺脫「規模迷思」：企業為何轉向務實的 SLM？

企業界正迅速擺脫對大型模型 (LLMs) 的「規模迷思」。LLM 雖然強大，卻也帶來了高昂的雲端資源消耗、API 費用，以及最讓法務部門頭痛的資料外洩疑慮。

相較之下，SLM 展現的務實優勢正切中企業要害。由於運算門檻低，SLM 能輕易實現邊緣運算或本地部署，無需依賴大規模雲端基礎設施。這不僅大幅降低營運開銷，更帶來了關鍵的第二層優勢：強化的資安與資料主權。當數據能完全在企業內部流轉時，隱私合規與資訊安全便獲得了根本保障。

更重要的是，SLM 提供了 LLM 難以比擬的高彈性客製能力，能針對金融、製造或醫療等特定產業語境進行精細微調，打造真正懂「行話」的 AI 助理。

從理論到實戰：SLM 如何在全球產線落地？

這股浪潮已非紙上談兵，全球的領導企業已用實際行動投下信任票。在醫療領域，全球設備大廠美敦力 (Medtronic) 正利用 SLM 協助工程師即時查詢複雜的技術手冊，確保知識安全流通；在智慧製造產線，BMW 則導入 SLM 來優化設備維運效率。

鏡頭轉回台灣，半導體產業的領導廠商亦展現了對此趨勢的高度投入。聯發科 (MediaTek) 不僅公開宣佈與國際夥伴合作優化 SLM（如 Microsoft Phi-3.5），其晶片設計亦聚焦於 Edge AI 應用，顯示對小型化、高效率 AI 的高度戰略性。而台積電 (TSMC) 則基於其對極高資料主權與製程安全的嚴苛要求，內部 AI 導入策略普遍被業界視為傾向於 SLM 架構，以強化研發、產線及資訊安全管理。

混合部署成主流：SLM 與 LLM 並非零和遊戲

SLM與LLM部署策略逐漸分化，兩者各自發揮優勢。LLM在複雜語言推理、知識整合與多語言能力方面領先，然而SLM於日常企業應用、專業化流程、敏感資料處理與合規環境下更顯實用。根據Meta、Google等多家技術報告，以及Stanford、Gartner的產業數據，針對特定產業與用途微調後，SLM能實現LLM 80%~90%效能，運算成本則僅需1/10~1/100，且本地部署時間由數週縮短至數天，企業導入門檻明顯降低。

Gartner、IDC與Statista多份產業調查均指出，「混合部署」已成主流趨勢：核心決策、知識整合仍由LLM主導，大規模日常自動化、知識搜尋與流程管控則以SLM最佳化。Gartner 2024年底最新報告更預測，到2028年，超過一半企業導入的生成式AI模型將是領域專屬模型（Domain-Specific Language Models, DSLMs），代表SLM及其專業化部署將成為企業AI主流載體。

從硬體優勢走向 AI 自主

面對這股浪潮，建議台灣的下一步，應是將 SLM 率先部署於知識管理、客服與產線自動化，以小步快跑的方式驗證效益。同時，企業必須建立自主資料集，深化資料主權意識，並組建跨部門團隊來精進 Llama、Mistral 等開源模型的微調能力。更重要的是，台灣應結合既有的硬體強項（伺服器、AI晶片），發展出以 SLM 為核心的在地 AI 產業生態。

1. 小步快跑，優先驗證：

台灣企業應聚焦內部知識管理、客服自動化、產線監控等流程，以低風險、可控範圍的小型專案導入SLM，提升驗證效率與組織學習速度。

2. 強化資料主權，自建資料集：

在資安法規收緊下，建立企業自主資料集是提升AI治理與產業升級關鍵。台灣金融、醫療、電子業可結合既有數據資產，強化模型專業能力。

3. 組建跨部門微調團隊：

參照國際趨勢，推動AI專案須跨部門（IT、營運、法遵、業務）協作。微調Llama、Mistral等SLM可結合台灣現有軟體工程師與AI專業人才，促進本地技術累積。

4. 軟硬整合、打造在地AI產業鏈：

結合伺服器、AI晶片（如台積電、聯發科、鴻海）、AI軟體（如Appier、iKala等），可建構從模型訓練、部署到應用的全流程，形成具有國際競爭力的在地AI產業生態。

編輯觀點｜SLM 不只是技術，更是企業 AI 的「主權」宣言

隨著小型語言模型（SLM）興起，企業對AI應用的主導權明顯提升，不再只是被動依賴外部大型語言模型（LLM）服務，而是能主動打造契合自身產業需求的專屬AI解決方案。這一轉變，讓企業能針對資料安全、合規要求和營運效率進行精細化調整，進一步強化AI治理與資料主權。

對台灣而言，SLM正是推動企業數位轉型與產業升級的關鍵基礎設施。在半導體、電子製造、金融等核心產業領域，企業可藉由導入SLM，有效提升知識資產的自主掌控力，優化產線管理、提升資訊安全，同時因應國內外法規日趨嚴格的合規挑戰。台灣企業若能結合國際開源資源，深耕在地產業知識，佈局自有AI基礎建設，將更有機會在全球智慧產業競爭中占據領先地位。

建議產業決策者前瞻性投入SLM相關人才培育與資料資產管理，積極推動跨產業合作與國際接軌，把握AI自主治理的新契機，加速台灣產業價值鏈全面升級。

延伸思考

1. 為什麼企業需要考慮導入SLM而非僅追求LLM？

SLM更易於在內部部署，滿足資料隱私與合規需求，同時成本低、部署快，對於資源有限或須專業化應用的企業具明顯優勢。

2. SLM會不會造成生成能力或理解力不足？

經過微調的SLM在專業場域常能達到LLM 80%~90%表現，對大多數企業日常任務已十分夠用，且可因需求持續升級。

3. SLM部署難度高嗎？台灣企業適合導入嗎？

目前主流SLM多為開源、可快速導入。台灣具備強大ICT基礎，導入SLM可與現有IT架構整合，落地難度相對低。

4. LLM與SLM是否可混合應用？

混合應用是主流趨勢。核心決策、複雜推理可用LLM，日常流程、重複性工作則用SLM，提升整體AI效益。

5. 導入SLM如何保障AI資安與資料主權？

SLM可在企業本地端運行，不須將數據外傳，能大幅降低敏感資訊外洩風險，協助企業自主管理AI與資料資產。

6. 國際大型企業有哪些SLM導入經驗？

Medtronic、BMW、施耐德電機、台積電等全球龍頭企業，均已採用SLM於內部知識管理、製造流程、資安控管等場景。

7. 未來SLM發展趨勢為何？

預期隨硬體（如輝達、超微、聯發科AI晶片）進步，SLM將進一步普及，成為企業AI應用的「標準配備」。

參考資料：

Large Language Models Get All the Hype, but Small Models Do the Real Work

https://www.wsj.com/tech/ai/large-language-models-get-all-the-hype-but-small-models-do-the-real-work-225d3145

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