德國禁用 DeepSeek,暴露企業AI治理盲點:建置地端 LLM,真的是保險解方嗎?

面對歐美日益強化的 AI 合規與資料主權壓力,台灣企業紛思建置地端 LLM 以降低風險,但真正的挑戰不是技術,而是治理、文化與決策思維。本文揭露企業導入地端 AI 的五大真實痛點與高層應關注的核心戰略課題。

當國際事件逼企業重新審視 AI 策略

2025 年 6 月底,德國資料保護機構基於資安與資料主權疑慮,要求蘋果與 Google 將中國 AI 公司 DeepSeek 的應用程式自商店下架。這場看似地緣政治主導的事件,實際上向全球企業投下了警訊:即便是來自合法供應商的工具,若無法保障資料流向與使用方式,最終仍可能面臨禁用與合規挑戰。

對台灣企業而言,這不再是抽象的風險,而是當下需面對的抉擇:面對雲端服務的資料風險與歐美監管趨勢,我們是否該投入建置地端 LLM,自建模型、自管資料?

這個問題的答案,遠不如想像中簡單。

筆者與團隊過去幾年實際參與過政府、金融、製造、顧問等行業的地端與雲端 LLM 導入,從踩坑到突破,看過各種失敗與轉機。以下分享幾個真實的挑戰,幫助企業在做出決策前,有更具體的想像與務實的準備。

硬體資源不是萬靈丹,買了不等於能跑

不少企業一開始就把焦點放在硬體建置,認為買幾台 GPU 伺服器就能啟動專案。但實際上,即使號稱輕量的模型,若未經過適當優化,仍可能需要遠高於預期的記憶體與運算資源。許多企業過早購買設備,結果不是效能不足,就是規格過剩、預算浪費。更糟的是,設備到貨後團隊無力部署,最後只能塵封在機房,成為昂貴的擺設。

「買硬體」只是入場門票,真正關鍵在於能不能讓這些硬體發揮價值,這背後需要的不只是 IT 人員,更是一整套從環境建構、模型調校、系統整合到應用開發的能力。

整合才是挑戰的開始

當硬體選對了,挑戰才正式開始。軟體與系統的整合經常成為第一道高牆,包含作業系統版本不同、驅動程式不相容、開源模型環境繁雜,任何一個環節出錯,效能可能就會腰斬。缺乏經驗的團隊往往陷入版本衝突與依賴問題的泥淖,進度一延再延,最後不得不外包收尾,反而失去建立內部能力的機會。

模型裝好了,幻覺問題依舊存在

多數企業期待透過地端 LLM 解決雲端風險,卻低估了模型本身的局限。即使部署成功,模型回答仍可能不準確、幻覺問題持續,企業常見的反應是:「那我們加個 RAG(Retrieval-Augmented Generation)不就好了?」但真正有效的 RAG 系統,依賴的是乾淨結構化的知識庫、良好的檢索策略與參數調校,絕非簡單套用現成模板就能解決。

此外,應用模式本身也高度影響部署成果,是做問答?還是摘要?還是程式碼生成?不同應用背後的資料結構、效能需求與風險差異極大。若未在初期明確設計應用場景與目標,就容易陷入「有模型,卻沒人用」的窘境。

落地的關鍵不在技術,而在於部門是否敢用、會用

一個地端模型真正的價值,不在於技術展示,而在於是否被業務流程實際使用。很多時候,前線單位根本不知道怎麼將模型融入工作流程中,無論是知識查詢、文件摘要還是客服輔助,使用方式與價值都未被清楚傳達,而操作介面若不夠友善,非技術人員也往往退避三舍。

更現實的是,若模型輸出準確率不高,現場人員對它失去信任,那這個系統即使開發完成,也註定無法上線,從技術落地到組織信任,是許多專案忽略的「最後一哩」。

部署只是起點,真正的成本在長期維運

地端 LLM 是一種長期承諾。模型版本每幾週就更新一次,安全漏洞與合規要求也需要企業自行追蹤與處理,而資料稽核、使用權限管理、操作紀錄保存等制度都得自己建,不再能依賴 SaaS 平台的默認保障,這些不僅需要人力,也需要資安與治理制度的成熟度,否則系統可能很快就因安全或法規風險被迫關閉。

從顧問角度看:成功與否,關鍵不在技術而在思維

我們觀察到,真正能穩健落地 LLM 的企業,態度與方向反而是更關鍵的決定因素。他們多半具備幾個共同特質:將 LLM 當作長期的企業資產,而非短期 KPI 專案;會從實際業務痛點出發來定義需求與應用範疇;不害怕外部合作,反而積極讓內部團隊透過實戰成長;理解 AI 的本質是持續學習與演進,而不是一上線就要有完美表現。

給高層的建議:先問清楚四件事,再決定要不要做地端

第一,業務目標是否明確?若沒有清楚定義希望改善的工作流程、場景與部門,地端 LLM 很難產生實質價值。

第二,企業是否準備好長期投入?不論是硬體採購、技術建置、資安治理還是維運機制,這都不是「建完就好」的工程。

第三,有沒有健康的心態面對 AI?若期待第一次部署就能百分之百正確、立刻提升效率,那可能會在第一輪實驗中就失望放棄。

第四,組織的開發與治理文化準備好了嗎?根據麥肯錫研究,大多數企業在導入 AI 時,30~50% 的時間耗費在反覆返工與等待合規上;開發團隊忙於做原型,卻無法重用成果;而即使展示成功,也常因無法穿越風險、成本與合規三道門檻而卡關。

若企業仍以傳統 IT 專案的方式管理 AI 部署,將難以承受這類技術的不確定性與疊代性。

地端 LLM,不是追風,而是強化主權與韌性的長期投資

德國禁用 DeepSeek 的事件提醒我們,AI 工具的使用門檻正在改變,資料主權、治理能力與企業韌性,已是企業能否放心導入 AI 的新標準。

地端 LLM 的價值,不在於與雲端對立,而在於建立企業對自身資料與應用的掌控能力。但這條路,需要的是謹慎的策略、穩定的團隊、持續的投入,還有不追求速成的心態。

部署地端 LLM,不是為了趕上潮流,而是為了打造一個真正可控、可管、可持續的 AI 能力基礎,唯有看得夠遠、做得夠深,企業才能真正用 AI 帶動競爭力的質變。