微軟自研AI模型，擺脫OpenAI，全能助理將來臨

30 秒看重點

• 事件：微軟推出自家研發的AI模型，目標擺脫對OpenAI的依賴。
• 意義：此舉代表科技巨頭在AI自主化路上邁出重要一步。
• 影響：未來AI應用將更多元，消費者有望迎來更強大的個人化AI助理。

微軟為何要自己養AI？

你可能覺得奇怪，微軟不是早就跟OpenAI合作，推出ChatGPT嗎？怎麼現在又說要自己做AI模型？這就像一個廚師，原本跟一位厲害的朋友學做菜，但學了一段時間後，他決定自己開一間餐廳，並且研發自己獨門的菜單。微軟的做法就是如此。這次微軟發表自家研發的AI模型，最核心的目標就是「降低對OpenAI的依賴」。想像一下，如果你的所有重要技術都掌握在別人手裡，萬一哪天合作關係生變，或是對方的技術路線跟你不一樣，那你豈不是就停擺了？微軟可不想把自己的未來押在別人的牌子上。自主研發，就像是為自己的AI實力打下更穩固的基石，可以根據自己的產品需求（像是Office、Bing搜尋、Azure雲端服務等）去「客製化」AI模型，讓AI更懂微軟的產品，也更能服務微軟的用戶。他們不再只是「借用」OpenAI的能力，而是要「內建」更強大的AI心臟。這也意味著，未來我們在微軟的各種服務裡，看到的AI功能，將會有更多微軟自己獨特的「味道」與「邏輯」，而不是單純的套用。

台灣的AI野望：從硬體到軟體，全面備戰

微軟這一步，對台灣來說，既是挑戰也是契機。台灣在AI領域向來是重要的「硬體製造大國」，像是台積電的先進製程晶片，就是AI伺服器和AI模型的「糧食」，沒有高品質的晶片，AI再怎麼聰明也跑不動。這次微軟自己做模型，短期內可能會影響到OpenAI對AI模型的授權收入，間接影響到依賴OpenAI技術的台灣新創公司。但長期來看，這代表AI產業的「軟硬體」正在走向更垂直、更專業的分工。台灣的廠商，像是台達電推出的「AI模組化資料中心」，就是在為AI時代的「運算大腦」（也就是資料中心）打基礎，確保AI能順利運行。而Intel在Computex喊出「從晶片走向AI機櫃」，也顯示出晶片巨頭不再只賣零組件，而是要提供整合性的解決方案，直接瞄準AI的「基礎設施」商機。更重要的是，台灣不能只守著硬體，經濟日報的社論也點出「台灣必須躍升AI文明中心」。這意指我們需要有更多像微軟一樣，具備開發AI「軟體」、思考AI「應用」和「治理」的公司，像是AotterClam AI深耕第一方數據，協助企業做AI治理與落地，這就是往「AI文明」邁進的重要一步。對於台灣的工程師來說，這是一個學習和轉型的絕佳機會，不僅要懂硬體，更要深入理解AI模型、應用開發，甚至AI倫理與監管，才能在AI浪潮中搶得先機。

編輯觀點

微軟此舉，是科技巨頭在AI自主權爭奪戰中的一個重要里程碑。過去，我們看到的是合作與依賴，現在則是分流與獨立。這不僅影響微軟自身的產品佈局，也將重塑整個AI生態系的競爭格局。對於台灣業者而言，更需警惕單一技術依賴的風險，積極尋求軟硬體整合的創新路徑，並加速AI人才的培育，才能在全球AI的競賽中佔有一席之地。

常見問題

微軟自己做AI模型，對OpenAI有什麼影響？

微軟是OpenAI的重要投資者和合作夥伴，自己開發模型可能意味著微軟將減少對OpenAI的外部採購，並可能在AI技術方向上與OpenAI產生分歧。

「全能AI助理」聽起來很酷，它會是什麼樣子？

「全能AI助理」預計能更深入地整合到日常應用中，例如在寫電子郵件時提供更智能的建議，或是在查詢資料時，能主動理解你的需求並提供連貫的資訊。

這個發展對一般使用者有什麼好處？

使用者未來可能體驗到更個人化、更主動且更無縫接軌的AI服務，無論是在工作、學習或娛樂上，AI都能成為更得力的助手。

台灣在AI產業鏈中扮演什麼角色？

台灣以其在半導體製造（如晶片）的優勢，是AI硬體的重要支撐。此外，在AI軟體應用、數據治理及AI伺服器基礎設施等領域，也正積極發展。

AI對媒體產業有什麼衝擊？

AI可能影響新聞產製、內容分發與讀者互動方式，例如自動生成新聞摘要、推薦內容等。數發部推動分潤平台，試圖在AI衝擊下尋求媒體產業的永續發展。

名詞小教室

AI模型

就像是一個經過大量「學習」後，能夠理解並處理人類語言、圖像或其他數據的「大腦」。

第一方數據

是指公司透過自己的產品或服務，直接從用戶那裡收集到的資訊，像是你的瀏覽紀錄或購買行為。

Agentic AI

是一種更聰明的AI，不只回答問題，還能主動「採取行動」來完成任務，像是幫你預訂機票或管理行程。

AI機櫃

專門用來放置和管理AI伺服器硬體的機櫃，是構成AI運算基礎設施的重要一環。