隨著企業對於資料主權與模型可控性的要求日益提升,市場的關注焦點正快速轉向具備高隱私保護、可靈活部署的「地端私有小模型」。
在這個趨勢轉折點上,台灣企業自主 AI 解決方案品牌 APMIC 交出了一張亮眼的成績單。今日(12 日),APMIC 宣布完成 700 萬美元的 A 輪融資。這輪資金由總部位於美國 Pasadena 的私募基金 AIPO 領投,資安大廠趨勢科技(Trend Micro)也名列共同投資人。
這家創立於 2017 年的台灣新創如何贏得美國資金的青睞?背後其實是一套精準掌握企業痛點的商業策略。
對於政府機關、金融業或高科技製造業而言,擁抱 AI 從來都不是一道簡單的選擇題。一方面,他們迫切需要利用生成式 AI 來提升內部營運效率。另一方面,將核心的機密資料上傳至公有雲,存在極高的資安合規風險。
通用型的大語言模型雖然能力強大,在特定專業領域的應用上卻未必具有絕對優勢。大模型的推論成本高昂,且難以針對個別企業的獨特語境進行深度微調。這正是 APMIC 看到的市場真空地帶。
APMIC 執行長吳柏翰直言,2026 年將是地端私有 AI 小模型爆發的一年。企業的思維已經從依賴外部龐然大物,轉向在自身資料邊界內,培育一個專屬且安全的小腦袋。
為了解決這個痛點,APMIC 將商業模式鎖定在降低企業導入門檻。他們推出的「PrivStation」企業私有化一站式方案,讓客戶只需上傳內部資料,完全不需要撰寫任何程式碼,就能建立專屬的地端 AI 平台。
另一項核心服務則是「PrivModel」模型微調與蒸餾服務。這就像是企業級的模型代工,協助客戶針對特定任務進行模型優化。這套「代工加上平台」的組合拳,讓 APMIC 成功將業務拓展至健康、製造、金融與零售等領域,目前已服務超過 1100 家企業與政府部門。
地端部署雖然解決了資安疑慮,卻衍生出另一個問題:硬體成本。跑得動 AI 模型的伺服器並不便宜。
為了跨越這道障礙,APMIC 與趨勢科技展開深度技術合作,在資安模型量化技術上取得了突破性進展。研發團隊成功將原本採用 16 位元浮點數(FP16)精度的開源資安模型,量化為 NVIDIA 4 位元浮點數(NVFP4)精度。
這項技術升級帶來了兩個顯著的效益。首先,模型運作所需的記憶體容量大幅縮減超過五成。其次,經過實測,問答精準度的下降幅度控制在 2% 以內。這意味著企業現在可以用更低階、更便宜的硬體設備,跑出幾乎相同品質的 AI 應用,大幅減輕了地端部署的財務負擔。同時,APMIC 也宣布將這個量化後的小模型開源,展現其推動生態系發展的企圖心。
除了硬體門檻的降低,此輪融資的另一大亮點,在於 APMIC 將資源大量投入「AI 代理人」(AI Agent)的應用開發。這顯示出未來的企業 AI 已經不再只是停留在「一問一答」的聊天對話,而是進化為能夠理解工作流程、自動執行多步驟任務的數位員工。
台灣的新創團隊過去在軟體出海這條路上,經常面臨挑戰。然而,在這一波由 AI 驅動的典範轉移中,APMIC 憑藉著對地端私有模型技術的深耕,以及對企業真實痛點的掌握,成功吸引了跨國資本的目光。他們下一步的海外擴張計畫,不僅是對其自身商業模式的考驗,也將是台灣 AI 實力走向國際舞台的一次重要驗證。
責任編輯:Mia
核稿編輯:Sherlock
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