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許多企業在採購 AI 時,往往盲目追求參數規模最大、最通用的前沿模型,卻忽略了「專業化」的威力。本文指出,透過針對特定領域或任務進行微調的專用模型,不僅在特定工作流中的表現能媲美甚至超越通用巨型模型,還能大幅降低推理成本與延遲。企業在做 AI 決策時,應將「任務專業化」視為核心評估變數,而非單純比較模型規模。