國網中心主任張朝亮認為，在AI技術的發展下，主權AI已是每個國家關注的重要議題，全世界很難只依靠幾個大型科技公司提供服務，每個國家有自己的語言資料，包括資料、模型及算力三個方面。（攝影／洪政偉）
在政府推動主權AI的戰略下，不論AI模型或大語言模型，都需要大量算力的支持，模型訓練的過程中需要不斷的調整策略，通過多次的試驗找出較佳的訓練效果，反覆試驗過程，需仰賴大量算力支持，國家建立主權AI的策略，不論是補助民間企業，或是國家主導建置，都希望先擴大本國的算力資源，如同種植農作之前，先培力土壤內的養分，讓名為AI的作物可以在自家的土地成長，開花結果。
在臺灣主權AI戰略中，國研院國網中心扮演重要的角色，特別是在晶創臺灣及大南方新矽谷兩大方案，政府投入經費，由國網中心建置新一代超級電腦。
去年底國網中心完成新的GPU主機建置，採用H100 GPU，算力可達16PFlops，因經費來自晶創臺灣方案，該主機被命名為晶創主機Nano5，目前僅先開放部分算力資源，預計今年6月可望正式上線，開放算力服務。未來5年在晶創臺灣、大南方新矽谷兩項方案推動下，國網中心積極建置新的超級電腦，2029年將推升我國公共算力至480PF。
國網中心主任張朝亮表示，在AI技術的發展下，主權AI已是每個國家關注的重要議題，全世界很難僅靠幾家大型科技公司提供服務，「每個國家有自己的語言資料，主權AI涉及資料、模型及算力都要有自主權才是真正的主權AI」。
目前國際上已有科技業者開源大語言模型，且公有雲提供GPU算力服務，並且有公共生成式AI服務供大家使用，臺灣為什麼要建立主權AI技術？
張朝亮解釋，從資料面來看，各國都有自己文化語言，自己的語料，國際模型通常以全世界為主，很難關照在地的元素，因此需要各國以自己語言資料發展在地化的模型。
算力方面，儘管國際公有雲業者建置超大型資料中心，提供快速就能使用的GPU算力服務，但是過度依賴國際公有雲的服務，哪一天因某個特殊事件，國際公雲不再提供服務給本地用戶，資料、算力可能因此中斷，因此算力也要有自主權；至於模型，資料與模型為一體兩面，目前AI可分為機器學習AI及生成式AI，未來兩者會逐漸融合，讓機器人可處理不同的工作任務。
「國網中心身為政府資助的法人，我們的責任就是協助主權AI落實在臺灣」，張朝亮說，除了協助將蒐集到的合法資料儲存於國網中心，還有建置臺灣自己的算力，讓不放心將資料存放在國外的政府機關或企業，可在本地保密環境下儲存資料，這是國網中心必需做的事，由國網中心提供自主算力、資料儲及在地化的語言模型。
承接TAIDE計畫，今年將推出多模態模型
國科會為推動主權AI技術，2年前推動可信任AI對話引擎TAIDE計畫，基於開源LLM模型，結合臺灣在地的繁中資料，以發展出符合在地文化價值的LLM模型，TAIDE今年步入第三年，由國網中心承接TAIDE計畫，張朝亮兼任計畫主持人，將以超級電腦GPU算力為基礎，支援TAIDE模型訓練。
不過，儘管國網中心擴建算力，接下TADIE計畫深化臺灣在地文化、價值的語言模型開發重任，張朝亮直言，雖然現在國網中心已有模型開發團隊，但是仍缺乏足夠的人力，未來希望中研院、學界的人才能協助分攤模型訓練的工作。
目前TAIDE模型釋出的版本，是以90GB的資料進行訓練，已釋出為7B、8B參數規模版本，因為使用的資料都獲得授權，可供商業使用。
國網中心承接TAIDE計畫，為4年期計畫（2025年到2028年），推動基礎模型的更新、模型推理能力的發展，以及適用於手機或機器人的小語言模型發展，國網中心內部團隊約22人，外部則有8人，在分工方面，中研院負責模型鑄造，科政中心負責資料的蒐集、品質，國網中心協助模型評估、建置雲端服務，以及協助模型鑄造及資料品質。
今年國網中心將建置的100PF算力，也會支援模型訓練，但是將依整體科研及模型任務需要作分配，在必要及急迫時，提高模型使用算力的優先權。
目前已開發TAIDE多模態版本，正進行開發測試中，預計完成整個內部流程，今年內就會釋出多模態版本。此外，國網中心也會加強推動模型應用，其中包括專為公務機關使用的G-TAIDE，針對公文、新聞稿、民眾陳情、擬答等需求優化，目前已和國科會、教育部、行政院底下處室、勞動部等合作測試，未來將擴大與更多部會合作，以G-TAIDE作為示範，吸引更多公私協力的落地應用。不只是公部門的應用，還有與其他第三方合作，如學校教育、醫療等應用。
建置AI開發雲端服務平臺加速扶植國內AI發展
鑑於購買GPU成本昂貴，並非一般企業能負擔的起，而主權AI的目的，不只是政府建置國家級AI模型，還包括鼓勵民間發展AI應用，特別是國內企業占大多數的中小企業及新創，他們可能有想法，但缺乏GPU算力支持，國網中心擴建大型算力，以這些算力為基礎，結合軟體介面建置大語言模型開發服務平臺，以讓新創或資服業者能夠使用平臺快速開發。
張朝亮表示，使用超級電腦上的GPU資源，通常需要較深的專業技術，一般新創或資服業者可能不具備這些能力，由國網中心將這些專業技術建置為共享平臺，例如提供不同硬體環境、語言環境的API，讓新創、資服業者簡省自行開發時程，可以快速呼叫API開發自己的應用。開發平臺提供一站式服務，從前端到後端提供各種工具服務，包括開源模型、TAIDE等各種模型資源，讓新創、資服業者不需到外部取得工具，就能在該平臺上開發AI。
傳統使用超級電腦上的資源，使用者需要較深的技術，而現今的趨勢是走向雲端服務，因此國網中心整合雲端服務、平臺化建置、HPC計算，整合為整套的服務提供給學研、中小企業、新創使用。
這個AI開發雲端服務平臺預計在近期發表，開始試營運，預計於今年10月正式上線，開放學研及新創使用，以目前晶創主機的30%資源用於輔助中小企業及新創開發AI，國網中心將開放徵案，讓外界可以運用這些資源。今年底將建置的100PF主機，預期明年正式上線，同樣希望達成這樣的目標。
張朝亮強調，建置公共算力的目標並不是要和民間建立的私有算力服務競爭，國網的目標是讓缺乏資源的中小企業、新創，這些小型業者可能有想法，卻無法使用得起算力資源，由公共算力資源扶植他們發展，先在國網中心提供服務平臺進行開發測試，成功後改以私有算力服務去服務他們的客戶。
張朝亮認為，國際公雲業者的服務通常會建立全球一致的商業服務，例如國際公雲業者會以商業化標準，提供最多人需要的工具服務，不會提供較少人使用的工具服務，國網中心基於主權AI發展，可配合臺灣業者需求提供工具服務，例如本地新創業者需要，但不是主流使用到的工具服務，這是國網中心提供雲端服務和民間業者不同之處。
國網中心建置雲端服務，相當於發展臺灣自己的主權雲，本地企業如果擔心使用國際公雲服務，資料可能因此外流，就能使用國網中心建置的雲端服務，張朝亮認為，不只是民間企業能用，包括高度機密性資料的政府機關、國防部門也能運用，類似主權雲的概念。
