此篇文章深入探討了企業在應用生成式 AI 方案時，面臨的成本、效能與可行性等問題，特別聚焦於「大型語言模型」（LLM, Large Language Model）與「小型語言模型」（SLM, Small Language Model）的比較與應用情境。
文章首先指出，自從 ChatGPT 等 LLM 問世後，各大企業紛紛投入資源開發自主 AI 系統，因為 LLM 擁有龐大的參數量與強大的語言處理能力，能夠執行複雜且細緻的任務。然而，LLM 也帶來高昂的成本和運營挑戰。根據 Info-Tech 於 2024 年的調查顯示，企業在選擇生成式 AI 解決方案時，最重視的因素包括隱私與安全（65.43%）、成本效益（59.57%）以及準確性和可靠性（57.71%）。然而，LLM 在這些方面存在明顯短板：
- 高昂的成本：文章指出，訓練和維護 LLM 需要大量的運算資源、高速網路和記憶體，導致整體成本極為可觀。例如，Forrester 的分析師 Rowan Curran 指出，先進 LLM 的訓練成本可能高達數百萬美元。此外，LLM 應用程式的訂閱費用也持續上升，例如 OpenAI 推出的 Pro 計畫月費高達 200 美元。
- 準確性與可解釋性問題：LLM 雖然強大，但其生成的內容不一定能完全符合企業需求。文章引用 SaaS 平台 Responsive 執行長 AJ Sunder 的觀點指出，LLM 常被視為「黑盒子」，使用者難以理解模型是如何產生特定回應的，這對需要高準確性和可追溯性的企業領域是一大隱憂。
鑑於這些挑戰，文章提出「小型語言模型」（SLM）作為一種更具成本效益、靈活性與可控性的解決方案。SLM 的主要優勢包括：
- 專業化與資料隱私：SLM 通常針對特定領域進行訓練，能更精準地處理專業領域需求。此外，SLM 可以部署在企業內部的防火牆環境中，確保資料隱私不被外洩。
- 高效能與可解釋性：由於 SLM 專注於較小的任務範疇，其輸出結果更容易被解釋，特別適合對可追溯性要求較高的行業，如金融與醫療。
- 成本低、部署靈活：SLM 的模型規模較小，不僅運算速度更快，對硬體需求也更低，使其可以部署在個人電腦或手機等終端設備上，甚至能在離線環境中運行，增加工具的可用性與普及率。
文章也提到，2024 年起，許多科技巨頭已開始投入 SLM 的開發。舉例來說：
- 微軟推出的「Phi-3」小型語言模型，專為執行簡單任務設計，降低了資源有限企業的進入門檻。
- Meta 正積極開發與手機設備相容的 SLM，旨在減少推理過程中的能耗，同時提升效能。
- 蘋果則專注於開發「OpenELM」模型，希望能在筆電與智慧型手機等消費性電子產品上順暢運行。
文章強調，SLM 並不是 LLM 的替代品，而是補充。在實際應用場景中，企業可以根據需求靈活選擇 LLM 和 SLM 的組合。例如，LLM 可以用於提供廣泛的背景知識，而 SLM 則適合負責精準執行特定任務。這種混合使用的模式能最大化 AI 的效益，同時降低成本與風險。
最後，文章引用 IDC 的預測指出，2025 年企業將因應不同場景需求，更加靈活地運用 SLM。同時，未來也有望出現新的「大世界模型」（LWM, Large World Model），進一步豐富 AI 生態系。文章總結認為，多模型並行應用將成為未來企業發展 AI 的主流趨勢。
