台灣大哥大今天舉辦第3屆「硬科技日」，聚焦企業在 AI 導入過程中的三大痛點：落地困難、應用零碎，以及系統整合的壁壘。硬科技日因此展出15項跨場域應用成果，總經理林之晨表示，未來3到5年，AI將成為台灣大新成長曲線，內部單位生產力提升至少1.5倍，外部AI業務維持倍數年成長，驅動集團長期獲利。
林之晨也說，台灣大基於Telco+Tech策略，以超過800人技術團隊，今年投入9.3億元研發經費，將電信天賦與研發實力轉化為產業解方，持續開發涵蓋語音、資安、團隊協作的AI產品，助企業一站式導入、快速落地。
林之晨說，台灣大是企業全方位陪跑的專業夥伴，從「跑道優化」（電信網路）、到「高性能跑鞋」（在地解決方案）、再到「專業教練」（落地經驗），協助企業跑得更快、更穩、更安全，贏得關鍵AI競賽。
活動由林之晨、資訊長蔡祈岩、企業服務事業商務長朱曉幸，率領台灣大 AI研發團隊，並集結 Google DeepMind 研究副總裁紀懷新(Ed Chi)、群聯電子創辦人暨執行長潘健成二位重量級講者，從全球趨勢、硬體突破到在地創新，為台灣產業提供 AI 落地的全方位視野。
台灣大資訊長蔡祈岩表示，台灣大憑藉電信級數據與研發實力，結合領先的在地語音模型與國家級資安防護，正構築一條從語料、模型到應用的完整落地鏈，協助企業從戰略、技術到應用三個層面實現「產業 AI 化」，使 AI 不再只是願景，而是驅動競爭力的核心引擎。
台灣大企業服務事業商務長朱曉幸指出，台灣大憑藉 Telco+Tech 的差異化定位，結合電信基礎、雲端算力、在地化模型與生態圈合作，正協助企業突破算力不足、資安風險與導入周期等瓶頸。目前已在金融、製造、零售、物流、醫療、公共服務及政府部門推進超過百件 AI 商機，涵蓋語音、資安、協作與雲端算力等核心場景，展現市場的高度需求與成長潛力。
朱曉幸指出，2025年企業服務營收目標將挑戰年增 20%，其中「雲端與AI」預計年增223%，「資安解決方案」則有望年增94%，成為推動企業升級與集團長期獲利的重要動能。
台灣大與美商威德新(Vantage)合作打造AIDC雲端機房，總負載容量達25MW，單櫃支援高達135kW氣冷散熱，並預留液冷介面，可承接NVIDIA GB300等高階伺服器，具備AI Ready能力。
機房將於第四季營運，確保運算與儲存資源穩定供應，推動「算力即服務」。
與群聯電子合作的Aix aiDAPTIV+落地化AI訓練伺服器，突破GPU記憶體瓶頸，讓企業以「安全、自主、即用」模式快速完成模型後訓練與推論，相較傳統GPU架構可降低90%成本、縮短30天部署。
台灣大企業專屬 ASR 語音智慧轉譯，結合國、台、客等多語語料與中央研究單位合作訓練，並透過API整合即串即用，在特定場域的正確率更突破 97%。該技術已應用於AI 聽寫大哥與AI 語音客服，支援多語混用、即時轉錄、客製摘要與私有部署，確保資料隱私。
另一項核心產品 GenAIus企業智慧大腦，定位為企業專屬的AI智庫系統，結合私有知識庫與垂直產業模型，企業可透過API串接GenAIus，為內部應用系統賦能，例如智能客服或知識管理平台，快速導入生成式 AI 能力。目前已與製造、金融、政府機關展開測試，展現跨產業的擴展潛力。
日常營運場景中，台灣大哥大展示多項即用型 AI 應用。AI 客服助手與AI Agent能即時回應員工與客戶需求，內部導入後結案速度提升 3 倍，並成功解決超過 60% 的常見問題，顯著提升服務效率。
M++ 企業通訊中樞則以超過26萬組帳號的實績，廣泛應用於金融、醫療與製造等產業，並深度整合 ERP 與 EIP 系統，確保協作不中斷。
同時，AI聽寫大哥已吸引超過 1500 家企業試用，並已累積超過10種摘要範本，其多語混用辨識率高達 97%，可在會議後6-10分鐘內完成逐字稿與摘要，大幅節省人工作業時間。
另結合台灣大自研ASR模型的Pro Suite一站式介面，讓語音轉譯、客服應答到知識檢索都能在單一平台完成，形成企業智慧中樞，為日常溝通與知識管理帶來即時加成。
除了日常助力，台灣大哥大亦聚焦企業營運流程升級。TAI PBX 企業通訊智慧升級，讓企業能以電信等級的穩定性與資安防護，快速完成智慧總機導入，同時結合AI語音技術，方便企業後續整合諸如智慧市調和電銷等AI應用。
AI-EASM外部風險智慧偵防已協助上千企業偵測潛在曝險點，揭露6成協議過舊、4成帳密外洩問題，並於今年APEC協助21個經濟體檢測近2000 URLs，成為企業強化資安韌性的利器。
在跨語言溝通領域，LIAISE 一鍵轉譯平台可於影片長度的一半時間內完成轉寫、翻譯、上字幕與配音，已在國際高峰會成功應用，並陸續拓展至金融、零售與服務產業測試。
生態圈夥伴也同步展現成果，像是碩網資訊的AI語音訂位服務，可在60秒內完成跨渠道訂位並回應延伸問題，協助餐飲業解決缺工與漏單困境；精誠資訊的EAP企業AI智慧中樞，則以整合數據、模型與應用為核心，加速製造、零售與資安的 AI 升級，展現多場域落地的擴展力。
Google DeepMind 研究副總裁紀懷新（如下圖，台灣大提供）以「個人化通用助理的未來」為題發表演講，從過去、現在到未來，系統性解析 AI 的發展脈絡與趨勢。他回顧過去指出，全球網路經濟的基礎長期由搜尋引擎與推薦系統驅動，這些ranking system（排序系統）已創造超過5000億美元的龐大產值，奠定數位經濟的根基。
談到現在，紀懷新提到AI技術在2015年因 sequential transduction（序列轉導）突破而邁入新階段，能將圖片轉成文字描述、語音轉文字等；2017年的Transformer論文奠定大型語言模型基礎；2022年的LaMDA論文則成為今日對話式AI的雛形。
他指出，過去需要1560個獨立模型才能處理40種語言翻譯，如今只需一個大型多模態模型即可完成，展現出技術融合的力量。
展望未來，他表示，AI 將從單純的資訊排序工具，進化為能夠整合搜尋、影音與郵件等服務的多模態個人化助理，具備多步驟推理、情境理解與個人化能力，能協助使用者解決複雜日常需求。
他強調，台灣在醫療、製造、人形機器人等關鍵產業上，都具備應用AI的契機，AI 將不只是技術，更是推動產業升級與社會進步的核心力量。
群聯電子執行長潘健成（如下圖，台灣大提供）以「群聯aiDAPTIV+助力台灣大AI接地氣」為題進行專題演講，他指出，AI發展的最大挑戰在於成本高昂，而真正的瓶頸並非算力不足，而是「記憶體不足」。過去
了補足記憶體，必須堆疊大量GPU，進一步推升成本，也讓地端部署因硬體昂貴與人才短缺而難以普及。為解決此痛點，群聯電子以NAND Flash技術，創造專利aiDAPTIV+方案，可延展記憶體使用，讓單片GPU即可完成AI運算，顯著降低地端部署AI的成本。
此外，針對AI PC普及緩慢的困境，群聯提出新方案，證明只需在現有AMD或Intel PC硬體上，額外加上aiDAPTIVCache快取與軟體，即可將普通PC升級為AI PC，其推論（Inference）首次出字速度 (TTFT; Time to First Token) 可提升近60%。此技術讓每年生產的數億台PC無需更換昂貴硬體，即能具備AI能力。
在人才培育方面，潘健成強調，目前許多大學缺乏足夠GPU設備，學生難以實際操作。群聯因此將AI訓練機 (AITPC; AI Training PC) 成本壓低至4000美元以下，並已導入台灣18所大學，同時推廣至馬來西亞與印度，期望快速培育更多AI專業人才。
潘健成總結表示，群聯與台灣大的合作，將協助企業更低成本自主開發AI Agent，並透過降低AI軟硬體門檻，預期將如智慧型手機生態系般，催生出大量AI Agent應用，為台灣創造新的產業優勢。
