南韓AI警鐘：近半模型採用中國通義千問，台灣AI國安自主拉警報！

30 秒看重點

• 事件： 南韓近半AI模型採用中國基礎模型，其中阿里雲通義千問獨占五成市場。
• 意義： 凸顯各國AI底層技術供應鏈潛藏的國際角力，牽動資料主權與國安。
• 影響： 促使各國加速AI國產化，台灣需警惕潛在資安與技術依賴風險。

南韓AI為何青睞中國基礎模型？

說真的，這則新聞讓人有點意外，畢竟南韓在半導體、顯示器這些高科技領域，一直都是國際的領頭羊，也是美國重要的盟友。但在AI這塊「新戰場」上，他們卻出人意料地大量採用了中國的底層技術。這個「基礎模型」啊，你把它想成是 AI 的「作業系統」或「超級大腦」就對了。所有我們看到的 AI 應用，像是聊天機器人、圖像生成、智慧客服，都必須建立在這個基礎模型之上，沒有它，AI 就只能是空殼子。如果說 AI 應用是蓋房子，那基礎模型就是地基。地基如果是別人的，房子再怎麼漂亮，總會有點不踏實，甚至可能被別人動手腳。

報導中特別點名阿里雲的「通義千問」佔了南韓市場的五成。為什麼會這樣？背後的原因可能很複雜，不只是單純的技術好壞而已。第一，中國的AI大廠在基礎模型開發上投入了巨大資源，加上龐大的數據量訓練，性能可能不比西方主流模型差，甚至在某些應用場景下，由於語言和文化的接近性，對東亞市場的服務可能更「接地氣」。第二，成本考量。中國的模型或許在授權費用、使用成本上更有競爭力。對於南韓企業來說，若能用更低的成本獲得不錯的服務，確實是個誘因。第三，市場策略。中國企業積極拓展國際市場，或許提供了更靈活、更客製化的合作方案。無論如何，南韓的這個趨勢，讓各界開始擔憂其在 AI 領域的「資料主權」和「國家安全」。

台灣怎麼看這件事？

南韓的案例，簡直是給台灣敲響了一記響亮的警鐘！你可能會想，這跟台灣有什麼關係？關係可大了！台灣跟南韓一樣，都是美國在亞洲的重要盟友，也同樣面臨著地緣政治的複雜局面。如果南韓這種科技強國，都會在不知不覺中大量依賴特定國家的 AI 基礎模型，那台灣呢？我們有沒有足夠的警覺性去檢視自己的 AI 供應鏈？

試想，如果我們的政府機關、國防系統、甚至關鍵產業的 AI 應用，都運行在不完全自主、甚至帶有潛在風險的基礎模型上，那資安風險、資料外洩、甚至是「後門」威脅，都會成為國家安全的重大破口。這件事提醒台灣，在發展 AI 的同時，絕不能只關注應用層面，更要加速投資、培養人才，打造我們自己的「國產」AI 基礎模型，確保核心技術的自主性。這不只是技術問題，更是國家戰略層級的重大議題。

編輯觀點

這起南韓AI模型採用的新聞，就像是冰山一角，揭示了全球AI戰場下，各國在技術自主與依賴間的兩難。對台灣來說，它是一個珍貴的借鏡：我們必須把AI基礎模型的發展提升到國家安全層次。不能只買別人的「引擎」，卻忘了自己也要有製造「引擎」的能力。AI的未來競爭，很大一部分將取決於誰能掌握底層技術，誰就能掌握話語權。台灣，準備好了嗎？

常見問題

什麼是「基礎模型」？

基礎模型是AI的「地基」，它預先學習了海量的數據，能理解並生成語言、圖像等，所有更專業的AI應用都能在此基礎上快速開發。

為何南韓會大量採用中國基礎模型？

可能原因包括中國模型在東亞語系表現優異、性價比高、以及中國科技巨頭積極的市場拓展策略，提供吸引人的合作方案。

採用外國基礎模型有什麼風險？

主要風險包括資料主權喪失、潛在的後門或資安漏洞、技術受制於人，以及一旦供應商改變政策或技術斷供，會對國家發展造成嚴重衝擊。

台灣目前在基礎模型發展上的現況如何？

台灣目前有投入資源在大型語言模型、晶片開發，但整體而言，在基礎模型的自研與普及上仍有進步空間，需加速整合產學研資源。

中小企業或個人開發者在選擇基礎模型時該注意什麼？

除了性能和價格，更應考量模型的安全性、供應商的信譽、資料隱私政策，以及是否具備「替換方案」，避免單一依賴。

名詞小教室

基礎模型 (Foundational Model)

它就像AI的「萬用地基」或「超級大腦」，預先學會了海量知識，所有更專門的AI應用都能在此基礎上發展，像是蓋房子先打好的地基。

通義千問 (Tongyi Qianwen)

這是阿里巴巴開發的大語言模型，就像OpenAI的GPT系列一樣，是能理解並生成人類語言的AI，也是南韓市場採用率最高的中國基礎模型。