「再怎麼補課，還是有追不上的感覺。」八月十八日，副總統蕭美琴在台灣人工智慧年會上的感嘆，點出台灣這座矽島的集體困境：當全球九成AI伺服器都由台灣製造，我們若拿不出本土算力、又缺乏軟體主導權，終究只是全球巨頭的算力工人。
焦慮早已在檯面下發酵，八月中，一場閉門會議登場，超過十九位產官學研代表齊聚，研擬出一份向政府喊話的《國家AI基礎建設倡議》，急著為台灣尋找AI自主的破局點，其中一個關鍵是發展領域專用模型。
這個方向，早在官方打造第一個主權AI戰略：TAIDE模型時，就已顯露。
二○二三年，為避免台灣價值觀被簡體中文優勢淹沒，TAIDE成了主權AI的先鋒隊。然而，它最初僅有約新台幣一億二千萬元預算、採購七十二片GPU，對比韓國政府高達兩萬片GPU的公共算力池，規模相差近三百倍。
TAIDE計畫發起人李育杰坦言，「台灣要從頭打造自己的通用大模型，是不切實際的，」但必須讓台灣人在中國大型語言模型（LLM）以外，有中文模型的選擇。
因此，TAIDE將戰線收攏在公務體系的運用，行政院也在六月拍板建構「主權AI」，並選定教育、醫療、金融、司法四大示範場域。
這種不拚通用大模型，改深耕產業大腦的思維，也正走向民間產業。
商周採訪十位以上產官學專家，結論幾乎一致：發展領域專用AI是最佳解。而結合台灣硬體優勢，打信任牌幫全球做「主權AI」生意，是一條兼具商業潛力與國際連結的道路。
金融大腦》20家銀行打群架
教AI像「台灣金融人」一樣思考
「美國的模型非常聰明，但就像一個哈佛畢業的ABC，會
