野蠻人已經到門口了 Barbarians at the Gate（第一章）

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野蠻人已經到門口了 Barbarians at the Gate 第一章 （2026/10/15）

最近看到OpenAI一口氣公開分享了722篇數學論文，靠著先進AI技術與大規模算力做出耀武揚威的成果，我心中浮現了去年底拜讀的論文 Barbarians at the Gate: How AI is Upending Systems Research ，也勾起這些日子追趕、研發和運用AI技術，觀察AI對國家社會的衝擊的感想，因此興起了寫文章的念頭。原本只想寫一篇感言，後來牽扯越來越多，演變成一個系列文章，以「野蠻人已經到門口了」作為主軸、意識流的形式，紀錄這段日子的反思。

話說，論文的壓軸作者是著名的系統研究學者、UC Berkeley的Ion Stoica教授，他在文中探討 AI 如何顛覆傳統系統研究，而他自己正是將學術研究轉化為產業影響力的典範——他帶領學生開發出知名的Apache Spark開源軟體以及創立Databricks，幾年前身價就已經達到1.6 billion美金。我跟一起讀論文的研究生說，矽谷軟體創業的機會多，尤其是頂尖高手；反觀在台灣走系統研究路線，畢業後雖有不少系統或晶片大廠搶著要，但若想單靠軟體與系統技術出來搞新創，則是相當艱難。

言猶在耳，今年幾位學生竟決定放棄到系統或晶片廠的高薪，以他們過去幾年來研究AI系統優化以及AI輔助晶片設計（AI for EDA/Chip Design）的經驗為基礎，集體投入創業。身為指導老師，面對這一群技術能力卓越且勇於面對挑戰的學生，我當然全力支持。然而，這陣子陪著他們親身走過一遭，才發現台灣本土軟體新創所面臨的環境，其嚴峻程度遠比我原本想像的還要高出許多。

回想2023 年我受邀到 UAE（阿聯）擔任一年的客座教授，親眼目睹當地傾國家之力發展 AI 技術、扶持新創的積極度。大家都知道，沒有足夠的算力和資料，根本無法研發前沿 AI 模型（Frontier Model）。台灣確實很難在通用大模型上與美、中等大國正面競爭，但若改為聚焦在特定專業領域（Vertical Domain），絕對大有可為——前提是，算力還是得「夠用」才行。無奈的是，台灣學術界這幾年能用來做 AI 研究的算力少得可憐，迫使大部分學者只能轉向「幾張顯卡就能做出成果」的題目；真正有機會接觸高效能運算（HPC）資源、且具備實戰經驗去研發與訓練大型語言模型的團隊，可謂鳳毛麟角。

2024 年中我回到台大後，便四處尋覓 HPC 資源，所幸獲得鴻海與國網中心的贊助，才得以勉強延續高效能 AI 系統的研究。這幾年，國內不少硬體廠商靠著 NVIDIA 生態系賺大錢，但我在 2024 年底詢問了幾家HPC 伺服器大廠的朋友，發現絕大多數的算力設備都外銷了。當時一台 8-GPU 的 DGX-H100 動輒超過新台幣一千萬元，若非政府或學校特別編列預算，學術界根本沒有幾個團隊買得起，只能仰賴企業贊助。諷刺的是，國內許多企業並非買不起，而是買了也不知道如何善用。這又回到老生常談的生態系問題：沒有好的球場，怎麼養得出好球員？更遑論要訓練出頂尖球隊、甚至舉辦職業聯賽了。

我不諱言，台灣在 AI 算力建置上缺乏遠見、佈局太遲。國內對於「主權 AI」的討論，大多停留在狹隘的「文化本土化」（例如訓練懂繁體中文、符合台灣價值觀的模型），卻不明白「在地部署」（在國內建構與維運自主可控的 AI 算力中心與模型）的重要性。此外，多數本土產業在無法確保短期投資回報（ROI）之前，即便是獲利豐厚的大企業，也對投入資源轉型 AI 裹足不前；至於那些商業化路途遙遠、技術門檻極高的底層核心技術，更是乏人問津。

近年政府大力提倡「百工百業用 AI」，補助產業導入 AI 以提升競爭力，立意雖然良善，但背後卻潛藏著巨大的危機。企業若不假思索地直接串接外國科技巨頭的雲端 AI 服務，技術門檻並不高，很容易在短期內交出漂亮的成績單；但企業累積數十年的核心領域知識（Domain Knowledge），是否也因此在不知不覺中拱手讓人？尤其現在大家盛讚 AI 代理（Agent）非常好用，但好用的前提是背後的模型要夠強大。於是，當企業付費調用雲端的前沿模型、看著 AI 代理不眠不休地高效完成工作時，自家的商業機密與專業Know-how也在每一次與雲端AI的互動中外洩了。最弔詭的莫過於此：外國 AI 巨頭吸收了我們奉上的領域知識來餵養、升級他們的前沿模型，未來再反過來向我們收取更高昂的使用費。

前車之鑒是程式設計、軟體開發這些AI已然攻城掠地的領域。眾所皆知，今天的AI不僅能有效輔助寫程式，甚至能全自動完成小型軟體專案。國外不少科技大廠已不再雇用只懂得基礎程式設計、只會按照指示寫扣（Coding）的初階工程師，甚至在歐美引發了資訊科系申請熱度退潮的現象。背後的根本原因，絕非程式設計太簡單，而是軟體界多年來盛行的開源（Open Source）風氣，讓 AI 巨頭得以從網路上免費獲取大量、高品質的原始碼，訓練出能力不錯的程式寫作代理（Coding Agent），隨後在越來越多公司和個人使用雲端程式寫作代理的情況下，提供寫作代理的服務商（例如Cursor），得以大量蒐集實際使用情境進而改進代理的效能。值得注意的是，為了提升反應速度、節省高昂的 API 成本，並避免自身掌握的關鍵資料流向外部大模型巨頭，這類服務商也開始微調 Coding 專用的小模型、改採自主部署（或協助客戶地端部署），盡可能減少對外部通用雲端模型的依賴。

因此，對於近日 AI 在數學領域展現的成果，我其實並不感到訝異。但真正令人心寒的，是AI巨頭對待領域專家那種幾乎毫不掩飾的粗暴與傲慢。在無預警的情況下，一口氣釋出722篇數學論文，宣稱解出300多個數學界長期無解的難題，不僅讓許多長期鑽研其中難題的數學家錯愕，更讓整個數學界難堪。這些AI大量生成的論文和解題方法，尚未經過嚴密驗證之前，仍可能夾雜著幻覺和錯誤，迫使人類頂尖學者放下手邊的原創研究，去幫AI審稿和除錯，而無論結果如何，贏家都是以此作為武力展示的OpenAI。

除了軟體開發、數學推導之外，接下來被AI攻城掠地、被科技巨頭粗暴對待的專業領域，又會是哪些？如何力求自保，建立專業的主權AI呢？

別說我沒提醒你：小心，野蠻人已經到了你家門口！ [本文經洪士灝教授授權刊登]

https://github.com/openai/math

Barbarians at the Gate: How AI is Upending Systems Research （arXiv:2510.06189v3）

https://en.wikipedia.org/wiki/Ion_Stoica

本文非AI內容，附圖由Gemini 4 Argon生成 作者簡介:

洪士灝（Shih-Hao Hung） 國立台灣大學資訊工程學系教授（前系主任）、資訊網路與多媒體研究所教授 研究專長: 電腦應用與架構相互最佳化、計算機架構與平行處理、計算機效能評估與最佳化、嵌入式系統設計 核稿編輯: 顏世良 不用抽 不用搶 現在用APP看新聞 保證天天中獎 點我下載APP 按我看活動辦法 讀者留言 相關新聞 今日熱門 看更多！請加入自由時報粉絲團 此網頁已閒置超過5分鐘，請點擊透明黑底或右下角 Ｘ 鈕。 熱門推播 專訪沈伯洋惹怒藍營！傳國民黨中央委員連署開除他黨籍 趙少康發聲反擊 惡劣！已婚警誘姦15歲少女 永和警局記2大過汰除法辦 台灣大賽》味全龍32人參賽名單 確定沒有隊長吉力吉撈 蔣萬安脫口「沒邀蔡康永上台」 中國網紅也傻眼：沒見過這麼得罪人 國聯冠軍賽》季中放棄二刀流 大谷翔平自認季後賽沒投球很不爭氣 重啟核電？賴清德：有共識就來推動 沒共識就靜待先進核能 天母國中8生吃營養午餐身體不適 北市教育局證實：要求廠商停止供餐 難以想像！日本氣象廳急發規模9.9地震警報 颱風論壇曝真相 每人一年多付3000！藍白硬闖 「65歲以上長者免健保費」三讀 自由說新聞》烏克蘭空襲滅俄戰機群震撼曝光！俄銀行「領不出錢」民怨爆發

洪士灝（Shih-Hao Hung） 國立台灣大學資訊工程學系教授（前系主任）、資訊網路與多媒體研究所教授 研究專長: 電腦應用與架構相互最佳化、計算機架構與平行處理、計算機效能評估與最佳化、嵌入式系統設計

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