APMIC 于 2017 年在台湾创立，以自然语言理解（NLU）为核心，先后推出模型代工 PrivModel 与地端一站式 AI 平台 PrivStation，协助企业上传资料即可打造专属 AI 大脑，无需撰写程式。其解决方案已广泛应用于健康、制造、金融与零售等产业。2024 年营运年增 119%，客户数于 2025 年 8 月突破 1,100 家，显示市场需求旺盛。
APMIC 台湾市场过去一年创下营收年增 119% 佳绩，同时积极拓展海外：2024 年进军美国，并于 2025 年 8 月任命陈尹钧（Ian Chen）为美国总经理，专注推动北美市场与策略伙伴发展；2027 年则规划于日本与东南亚成立办公室。根据市调，地端 AI 平台市场规模将自 2024 年的 15 亿美元，至 2033 年成长至 47 亿美元，CAGR 达 15.5%，其中北美市场在 2026 年预估市占可达 42.7%。
主权AI成国际趋势 三层式模型确保合规与可追溯
APMIC 创办人暨执行长吴柏翰指出，各国推动「主权 AI」，地端部署已成国际趋势。APMIC 采「三层式」行业模型设计：第一层是主权 AI（语言基础），第二层是行业模型（规范与专业知识），第三层才是企业模型，并由客户在地回调，确保资料不外流与私域优化。
他强调，B2B 导入必须「可定义、可衡量」，因此团队以「证照／标准」验证模型，如金融领域逾三十项证照，制造端亦有 ERP／SAP 认证，模型必须先通过多项考核，再交付企业内部优化。研发则走「大微调」路线，需要大量资料与 50–60 台机器并行训练，单案投入至少千万。APMIC 已完成 3B 繁中推理模型，并设计 24B 方案，以兼顾效率与成本。
吴柏翰补充，多模态策略锁定「行业多模态」，补足通用模型对金融表格、公文 OCR 等场景理解不足。推理方法采用「数位链／Chain-of-Thought」，将人类决策拆解为步骤，资料需求由过去约 80 万笔降至 1 万笔，大幅降低训练门槛，使行业模型更具量产性。定价部分，年费 5 万美元，锁定客户在 POC 阶段的痛点，以工具化与在地回调方式解决导入问题。
目前已有逾百家企业进入测试，聚焦公部门、金融与制造，首年出货目标至少 50 套。APMIC 的生态策略是整合 Google 与 NVIDIA 技术成 Private AI 工具，不包办全案，而是与伙伴协作，把前沿研究转化为可用产品，进而扩散可衡量且合规的应用成果。
ROI导向工具化设计 协助企业以安全可控方式导入AI
APMIC 共同创办人暨营运长张书铭表示，因应主权 AI 浪潮与高敏产业对隐私与合规的严格要求，PrivStation 能让敏感资料落地地端，让企业安全可控地掌握 AI，并转化为业务成长动能。产品设计最重视「看得见的 ROI」，AI 必须能直接解题，带来成本节省或营收增加。APMIC 提供「Private AI、面向开发者的工具」，专注把「企业大脑」做扎实，完整方案则与生态系共同建构，借此赋能前线团队把自身流程与知识灌入，形成持续能力。他并指出，模型排名不代表商业价值，关键在资料主权：资料留在企业，即可随著模型从 S1 到 S2、S3 不断迭代，持续累积 ROI。
在交付模式上，APMIC 提供弹性：PoC 多以自家 GPU 私有云测试，通常采小规模、非高机密部门资料；若资安要求更高，则转入地端或认可机房落地。实务上，导入多由上而下推动，再由单一部门先验证，确保「有感」后再扩大至全公司。
张书铭补充，成效衡量应聚焦问题解决与 ROI 框架，而非单看「准确率／排行榜」。例如节省人力成本、缩减客服人力、加速处理时效等，都能量化反映 AI 的价值。对于部分研究显示 AI 导入 ROI 不如预期，他认为主因在于口号式推动却缺乏落地场景与明确 Owner，APMIC 的做法则是先理解产业痛点，从能在季内见效的利基场景切入并复制。
KPMG 最新调查显示，企业对资料隐私的关注度在一季内由 43% 飙至 69%，成为选商关键。APMIC 因此推出 PrivStation，瞄准制造、政府、金融与 B2C 高敏感产业，并可依需求开发特化模型。目前已获近百家客户申请测试。PrivStation 内建 NVIDIA NIM，高效整合视觉语言模型（VLM）与 Multi-Modal RAG，可处理 Word、TXT、PDF、HTML 与影像，并强化复合型 PDF 表格解析。产品针对产业痛点提出三大解法：其一，回复必附原始文件与标注，确保可追溯与合规；其二，透过 No-Code 平台 CaiGunn 与 API 工具 PrivAI 降低技术门槛；其三，全面支援 NVIDIA Blackwell 系列晶片（RTX PRO6000／B200、B300），协助企业在效能与成本间取得平衡。
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