我们在1/21台湾AI产业年会发布了Taiwan AI Labs训练的小专家模型FedGPT。
几个重点：
1. 算力很重要但不是全部，资料、算法也是。前面是硬件功夫，后面是软件功夫。
2. MoE 不是新观念、是趋势，未来是专用落地小模型的世界。在我们年会就提到AI永续
会是全球下一阶段的努力，甚至更早与台大陈疬悎v开源TAME时就提及多专家多模态小
模型。
3. 通用跑分就像研究所毕业成绩只是一个开始。通用跑分在过去的经验，中国一般能调
得超英赶美。
4. 但成功者不是只看毕业成绩、要看场域实际资料跑出来的结果。
5. 还有应用的快速落地与能否主动学习。这部分就会牵涉到新兴法规。开源闭源都无法
回答这题。所以有联邦式开放架构。
6. 综合以上几点，台湾人工思维形式提供全球第一个可信任负责任的联邦式FedGPT架构
。让企业也可以基于最优秀的毕业生，落地训练成为自己的员工、自己的GPT。
7. 这不代表算力没有优势、而是云端的优势会转换到地端结合。NVIDIA 其实有看到这一
块所以有Project Digits。
8. 这一转变台湾其实更有优势、因为AI云端垄断的局面打破、会有更多不同的混合运用
。台湾软硬可信任的科技会是重要的提供者。会有更多的买家。
9. 开源模型有的成果都是受惠于众多开源的结果，不管是资料集、算法、平台美国在这
个赛道仍是主要的贡献者。
10. 1/27DeepSeek的发布、只是告诉大家AI的霸权不是只有在算力的掌握、要多投资软件
跟应用的基本功。RL CoT做到O1技术部分有值得学习，值得敬佩。但云端大模型一样，可
以利用他的创新优点训练更强的模型。正在开源的世界就是这样。地端趋势跟Taiwan AI
Labs 1/21发布的所见略同。其他中国超越美国什么的就当作行销术语就好了。行销成功
所以今天相关股票也受到影响，有不少就趁机进场捡便宜。
我们用到的资源更少唷！希望未来在我们的成果也帮忙多宣传，然后我们也在征人。