台灣自己的 AI：雅婷逐字稿、TAIDE 與繁中模型的現況與機會

每次聊到 AI，總有人問：「台灣有自己的 AI 嗎？還是只能用國外的？」這是個好問題，答案也比你想的樂觀——台灣確實有立足繁體中文與在地脈絡的 AI，而且各有務實的應用。

最接地氣的應用：雅婷逐字稿

雅婷逐字稿 大概是最多台灣人實際用過的本土 AI 之一。它專注做中文語音轉文字，而且難得地把『台語』也納入，對記者、學生、會議記錄、田野訪談都很實用。當國際工具對台灣口音、台語、在地專有名詞常常力不從心時，雅婷這種『為台灣調校』的工具就顯出價值。

國家隊的繁中模型：TAIDE

TAIDE 是由台灣政府支持、學研團隊推動的繁體中文大模型計畫，目標是打造真正理解台灣語言、文化與價值的基礎模型。它的意義不只是『又一個聊天機器人』，而是確保台灣在 AI 時代握有自己的繁中模型能力，不必完全仰賴國外大廠。

台灣為什麼需要自己的 AI？

這個問題值得認真回答，理由有三個。

第一，繁體中文與台灣脈絡是國際模型的弱項。 國際大模型多以英文與簡體中文資料為主，對繁中用語、台灣的法規、歷史、在地知識的掌握常有落差。台灣若有自己的模型，才能把這些『最懂台灣』的細節做對。

第二，資料自主與資安。 政府、醫療、法律等敏感領域，不可能把資料全交給國外雲端。擁有可在地部署的繁中模型，才能在不交出資料的前提下用上 AI。

第三，產業話語權。 台灣有強大的半導體與硬體實力，若在模型與應用層也站穩腳步，才能在 AI 供應鏈中握有更完整的話語權，而不只是代工。

現況與機會：務實一點看

說實話，台灣的本土 AI 在規模與資源上，無法和國際巨頭硬碰硬，這是現實。但這不代表沒機會——韓國、日本的在地化 AI 經驗告訴我們，小市場的勝負手不在『最大』，而在『最懂在地』與『最會整合在地需求』。

對台灣來說，最務實的路線是：在通用能力上善用國際開源模型，在『繁中、台語、在地知識、特定產業』這些國際模型做不好的地方，做出自己的深度。雅婷把台語轉錄做好、TAIDE 把繁中基礎模型撐住，都是這條路上扎實的一步。

台灣有沒有自己的 AI？有，而且正在長。它或許不會是參數最大的那個，但只要把『最懂台灣』這件事做到極致，就有不可取代的位置。