2. 少量精準數據勝過大模型，AI 訓練趨勢是否轉向？

AI 訓練趨勢確實正從「暴力堆疊數據」轉向「架構與數據精煉」。隨大模型面臨邊際效益遞減與高昂能耗，研究顯示類腦架構能以極少數據實現高效學習，顯示模型設計比數據量更關鍵。產業重心已從訓練轉向推論，強調在特定場景下利用高品質數據提升精準度，並透過 ASIC 晶片優化成本與延遲。這種「小而美」的趨勢不僅解決了數據污染導致的模型退化，更符合邊緣運算與資料主權需求，標誌著 AI 競爭已進入比拼效率與商業落地價值的新階段。