生成式人工智慧（GenAI）的崛起，使全球企業重新審視自身對資料、運算與治理的掌控能力。在台灣，這股浪潮更直接牽動企業對於自主AI能力的需求。企業開始意識到，若關鍵運算能力過度依賴境外模型與雲端平台，不僅使成本難以預測，也使資料主權、產業Know-how與營運節奏暴露在外部風險中。
此趨勢讓本土AI方案擁有更高的戰略地位，從模型混接、主權模型到資料治理與多代理架構，具備軟體研發能量的台灣技術供應商正在成為企業邁向自有、可控AI基礎的重要推力。
Openfind雲端服務創新與規劃處協理賴濬倩指出，AI導入的起點不應是功能，而是資料場景。郵件是企業自然形成且一致性最高的溝通資料，因此成為AI治理的最佳切入點。Openfind推出的Ciao AI問答引擎採用模型混接策略，並透過企業內部API確保資料不外流、不進入第三方模型訓練，使企業能以透明邏輯治理AI。此類本土供應商所提供的資料安全、權限控管與系統相容性，使企業能以熟悉環境部署AI，避免黑盒模型難以掌控的風險，形成本地AI自主部署的重要基礎。
在AI應用層，台灣企業正快速朝向代理型AI（Agentic AI）前進。Going Cloud總經理黃柏淞指出，市場正從「內容生成」走向「流程執行」。代理型AI能理解任務意圖、操作企業工具、跨系統調用流程，使AI具備可行動的操作層能力。Supervisor Agent與Task Agent所構成的MAS（多代理系統），讓金融、客服、稽核、文件分析等情境能用本土AI完成自動化，並以可治理方式嵌入營運核心，降低導入門檻且提升可稽核性。
然而，AI真正能否長期落地，仍取決於模型的主權與可控度。APMIC創辦人暨執行長吳柏翰指出，企業正在從雲端大型語言模型轉向在地部署的小型語言模型（SLM），而2025年有望成為「地端模型元年」。企業追求的不只是模型使用，而是模型「所有權」。SLM可在VRAM低於96GB的環境運行，能部署於資料中心，使資料安全、延遲效能與模型調校都能在企業邊界內掌握。APMIC推出的主權模型ACE-1-24B與PrivStation平台，基於台灣產業語意與語境所建構，使企業能以可控成本建立自有模型，並形成模型訓練與代理應用的在地自主演化能力。
在商業端，Appier展現台灣自主AI技術的全球競爭力。Appier執行長游直翰強調，AI的價值不在預測，而在於「讓預測產生行動」。Appier以廣告雲、個人化雲與數據雲構成的代理協作網，使ROI Agent、Sales Agent、Service Agent與洞察代理得以協同運作。企業可透過代理自動優化素材、調整預算、即時回應市場訊號，並透過資料雲加速跨部門決策。這項架構使本土AI技術以「行動自動化」為核心，成功擴展至國際市場。
模型主權為企業AI關鍵支點
企業真正面臨的挑戰並非AI模型能力不足，而是落地時牽涉到的治理難度、整合複雜性、成本可預測性與技術自主性。吳柏翰指出，雲端AI雖具備快速導入優勢，但進入敏感資料流程時，資料主權、隱私、可稽核性與長期成本立即成為風險。能否掌握模型運作邏輯，因此成為企業的戰略議題。
SLM的崛起反映企業整體思維的轉變。SLM能在控制成本的情況下運行，並保留企業在模型調校、版本管理與部署路徑上的主動權，使模型從租用資源轉變為企業技術資產。吳柏翰表示，若企業以傳統開源框架部署模型，從作業系統、叢集、Python、生態系、儲存到安全防護，往往需七個月才能完成；PrivStation可縮短至30天，使企業能以可預期成本邁向AI自主演化。ACE-1-24B則進一步以本地產業語意為核心訓練，使模型能理解金融、製造等在地語境，真正成為企業可用、可控、可治理的語意核心。
AI進入企業的行動決策層
代理型AI的成熟，代表著AI開始進入企業流程的核心。不同於單純的內容生成，代理型AI能理解任務、執行操作、協作工具與持續學習，使AI具備「行動」能力。這項特質使企業不再僅依賴系統自動化，而是能透過AI建立跨系統、跨部門、跨資料流的動態決策能力。
Going Cloud的MAS架構展現了這項能力在本土企業中的落地樣貌。透過Supervisor Agent進行任務協調，再由具專責角色的Task Agent執行流程，金融審查、客服質檢、稽核判讀、內控流程等任務皆能以可治理的方式交由AI代理人處理。此架構反映企業在導入AI時逐漸追求「可稽核、可追蹤、可控」的運作模式，也展現台灣本土AI技術供應商在大型企業流程自動化中的競爭力。
Appier則證明代理型AI在商業領域的價值已不再是實驗，而是能帶來可量化效益的技術基礎。投報率代理（ROI Agent）能動態調整預算、預測邊際效益並自動優化素材；銷售代理（Sales Agent）與服務代理（Service Agent）使品牌能即時因應市場訊號；洞察代理與受眾代理則以數據雲為核心，使跨部門決策速度從三天縮短為一小時。游直翰指出，代理型AI能將複雜的七項行銷要素收斂為自然語言介面，並在資料閉環中持續自我調整，這樣的行動能力象徵AI真正融入企業營運。
從主權模型、SLM、資料治理到代理型AI的串接運作，台灣企業正逐步建立一套可掌控、能持續演化的AI架構。這樣的架構不僅讓AI部署的成本、效能與治理規則都能在企業邊界內被完整管理，也使模型的語意理解能力更貼近在地產業場景，讓AI成為企業的技術資產。隨著本土AI供應鏈逐漸完善，自主AI正形成可延展、可自主演化的產業基礎，使企業在全球AI競爭中掌握更具韌性的長期優勢。