韓國、日本的 AI 怎麼玩？Wrtn、CLOVA X 與『在地化 AI』給台灣的啟示

談 AI 大國，大家想到的是美國和中國。但如果你把眼光放到韓國和日本，會看到一條很不一樣、也很值得台灣借鏡的路線：不拚最大的模型，而是拚『最懂我們自己語言與生活』的 AI。

韓國的全民 AI 入口：Wrtn

Wrtn（뤼튼） 是韓國爆紅的 AI 平台，它的聰明之處在於：把多種頂尖模型整合在一個介面、大量功能免費開放，降低一般人使用 AI 的門檻。對韓國年輕世代來說，Wrtn 幾乎成了『AI 的入口網站』，這種『聚合＋免費＋在地化』的打法非常值得研究。

Naver 的主權 AI：CLOVA X

CLOVA X 則是韓國最大入口網站 Naver 的代表作，背後是自研的 HyperCLOVA X 模型。它最大的價值不在『比 GPT 強』，而在『比 GPT 更懂韓國』——深度理解韓語脈絡，並串接 Naver 的購物、地圖、預訂等在地服務，做出通用模型給不了的體驗。

日本：謹慎但扎實的在地化

日本的路線偏向務實落地。從通訊巨頭 LINE（LY Corporation）到各大企業，重點放在把 AI 結合既有的在地服務與嚴謹的資料治理，並投入日語大模型的開發。日本市場對隱私與品質的高要求，反而逼出了扎實的在地化能力。

『在地化 AI』這條路，台灣看到了什麼？

這才是重點。韓日的經驗給台灣三個很實在的啟示：

第一，語言就是護城河。 通用模型對小語種與在地文化的掌握，往往不如專注在地的模型。繁體中文、台灣用語、在地知識，正是國際大模型相對弱的地方，也是台灣 AI 的機會。

第二，整合在地服務勝過硬拚參數。 CLOVA X 不靠模型最大取勝，而是靠串接在地生活服務。台灣若要做 AI，與其追規模，不如深耕和在地需求的整合。

第三，主權與資料自主有價值。 當把資料交給國外大廠成為隱憂，『資料留在自己手上的在地 AI』本身就是賣點。

台灣已經有像 雅婷逐字稿 這類深耕繁中與台語的在地工具，也有 TAIDE 等繁中模型計畫。韓日的故事告訴我們：小市場不必妄自菲薄，把『最懂在地』這件事做到極致，就是最強的差異化。想多了解台灣自己的 AI，可以接著看台灣自己的 AI 現況。

如何挑選適合台灣的 AI 解決方案

在選擇 AI 解決方案時，台灣企業和個人應該考慮哪些因素？首先，需要評估該解決方案是否能夠理解和處理繁體中文和台灣用語。其次，需要考慮該解決方案是否能夠整合在地服務和資料，例如購物、地圖、預訂等。最後，需要評估該解決方案的資料自主性和主權，確保資料不會被外國大廠控制。通過這些評估，台灣企業和個人可以選擇出最適合自己的 AI 解決方案。

常見情境：如何應用在地化 AI

在地化 AI 可以應用在各種情境中。例如，在客服領域，企業可以使用在地化 AI chatbot 來提供更好的客服體驗。在地化 AI chatbot 可以理解和處理繁體中文和台灣用語，提供更準確和更有幫助的回答。在營銷領域，企業可以使用在地化 AI 來分析和理解在地市場的需求和偏好，提供更有針對性的營銷策略。在教育領域，學校和教育機構可以使用在地化 AI 來提供更好的教育體驗，例如使用 AI 輔助教學工具來幫助學生學習。

進階用法：如何使用在地化 AI 進行資料分析

在地化 AI 不僅可以用於客服和營銷，還可以用於資料分析。企業可以使用在地化 AI 來分析和理解在地資料，例如購物習慣、交通模式等。通過使用在地化 AI 進行資料分析，企業可以獲得更有價值的洞察，提供更好的商業決策。例如，企業可以使用在地化 AI 來分析購物習慣，了解哪些產品在哪些地區最受歡迎，從而提供更有針對性的營銷策略。

常見錯誤：如何避免在地化 AI 的常見錯誤

在地化 AI 的常見錯誤包括忽視在地文化和語言的差異，過度依賴通用模型等。企業和個人應該避免這些錯誤，選擇適合自己的在地化 AI 解決方案。另外，企業和個人也應該注意資料自主性和主權，確保資料不會被外國大廠控制。通過避免這些常見錯誤，企業和個人可以更好地使用在地化 AI，獲得更好的商業成果。

未來趨勢：在地化 AI 的未來發展

在地化 AI 的未來發展將會更加快速和廣泛。隨著 AI 技術的進步，在地化 AI 將會更加強大和普遍。企業和個人將會更加依賴在地化 AI 來提供更好的商業體驗和生活體驗。另外，資料自主性和主權將會更加重要，企業和個人將會更加注重保護自己的資料和主權。通過了解在地化 AI 的未來發展，企業和個人可以更好地準備和應對未來的挑戰和機會。

給不同族群的建議

對於企業來說，建議選擇適合自己的在地化 AI 解決方案，避免忽視在地文化和語言的差異。對於個人來說，建議使用在地化 AI 來提供更好的生活體驗，例如使用 AI 輔助教學工具來幫助學習。對於政府來說，建議注重保護資料自主性和主權，確保資料不會被外國大廠控制。通過這些建議，企業、個人和政府可以更好地使用在地化 AI，獲得更好的商業成果和生活體驗。

對比表格：在地化 AI 與通用 AI 的比較

項目	在地化 AI	通用 AI
語言理解	能夠理解和處理繁體中文和台灣用語	通用模型對小語種與在地文化的掌握，往往不如專注在地的模型
整合在地服務	能夠整合在地服務和資料，例如購物、地圖、預訂等	通用模型不太能夠整合在地服務和資料
資料自主性和主權	能夠保護資料自主性和主權，確保資料不會被外國大廠控制	通用模型可能會將資料交給國外大廠，存在隱憂
應用範圍	能夠應用在各種情境中，例如客服、營銷、教育等	通用模型可能不太能夠應用在特定的在地情境中

常見誤解 / 破除迷思：在地化 AI 不是只有大企業才能使用

許多人認為在地化 AI 只是大企業才能使用的工具，但事實並非如此。在地化 AI 可以被各種規模的企業和個人使用，無論是大企業還是小型創業公司，都可以使用在地化 AI 來提供更好的商業體驗和生活體驗。另外，在地化 AI 也不是只有技術人員才能使用，任何人都可以使用在地化 AI 來簡化工作流程和提高效率。

實用步驟：如何開始使用在地化 AI

要開始使用在地化 AI，首先需要評估自己的需求和目標。接下來，需要選擇適合自己的在地化 AI 解決方案，例如 Wrtn 或 CLOVA X。然後，需要設定和整合在地化 AI，例如設定語言和地區等。最後，需要測試和評估在地化 AI 的效果，確保它能夠滿足自己的需求和目標。通過這些步驟，企業和個人可以開始使用在地化 AI，獲得更好的商業成果和生活體驗。

未來發展趨勢：在地化 AI 與其他技術的整合

在地化 AI 的未來發展趨勢將會是與其他技術的整合，例如物聯網、區塊鏈等。通過整合這些技術，在地化 AI 將會更加強大和普遍。例如，在地化 AI 可以被用於物聯網設備中，提供更好的智能化體驗。另外，在地化 AI 也可以被用於區塊鏈中，提供更好的安全性和透明度。通過了解在地化 AI 的未來發展趨勢，企業和個人可以更好地準備和應對未來的挑戰和機會。