去年憑藉Gemini 3在AI世界登頂的Google，近期在這場AI大戰中，又出了關鍵一手：推出開源小模型Gemma 4。

Google DeepMind執行長哈薩比斯（Demis Hassabis）稱這是「全球同等規模中，最強大的開源模型。」

實際上，該模型一發表就在模型排行榜上取得高分，並獲得開發者高評價與高度關注。

然而對Google而言，這一次出手的重點，並非是想要跟Anthropic、Meta或OpenAI等AI競爭對手比誰訓練出來的模型智慧更高，而是要展現「小且聰明」的特性，在地端稱王。

Google機器學習開發專家暨APMIC執行長吳柏翰指出，過去一年來，能擠上開源模型排行榜前段班的玩家，參數至少都是數千億量級的大模型，但這次Gemma 4僅用約二十分之一的參數規模，就可以達到與大模型相近的智力。

Gemma 4小又聰明
成本降為十分之一
企業與個人皆受惠

這樣的模型突破，預期將會對AI市場帶來三大改變，第一就是企業AI部署的成本結構。

因為當模型變得又小又聰明，代表企業即使不採購高階伺服器和晶片，也可以用相對低成本的本地端設備，建立自己的AI能力。

吳柏翰舉例，過去要跑數千億參數的AI模型所要花費的GPU成本，大約要一千多萬元。但現在如果改用Gemma 4這個小模型，大約只要投入十分之一的算力建置成本，就跑得動。

甚至，如果是用輝達DGX Spark這類個人超級電腦，AI運行成本可能連二十萬元都不到。

這意味了，企業可望將現行花費在雲端AI的高額算力成本，分散到費用相對低的地端；同時，那些過去受限於資源，無法建置地端AI的中小企業，現在進入門檻也大大降低。就連過往礙於資安或隱私考量因素無法使用雲端AI的問題，如今也有了解方。

即便Gemma 4正式發表迄今還不到一個月，目前在金融業、製造業和科技業都已經聽到企業開始測試的案例，可見企業對地端小模型的需求之殷切。

而且當成本低至這樣的程度，其實不只是企業，許多個人工作者，例如正在「養龍蝦」的人，只要將龍蝦連結的AI大腦從雲端大模型，轉成地端的Gemma 4，就可以省下大量支付給AI公司的Token費用。

「這對企業與個人部署AI Agent（代理人）具有關鍵價值。」資策會MIC產業顧問兼副主任鄭兆倫表示，Gemma 4可望從一個實驗性工具，進化為企業可實際維運的核心系統。

推動終端裝置發展
多模態開啟應用想像力
台廠硬體加AI不再是夢

企業市場外，這個模型突破帶來的第二個改變，就是加速推動AI終端裝置發展，這也是台灣硬體廠商企盼已久的大商機。

雖然去年初DeepSeek問世，已經讓世界看到小模型應用的可能性，但實際上，當時的模型規模對終端硬體來說，還是太過肥大，不論從電力消耗，還是運算執行效率等面向來說，都太吃力，更別說當時的模型也還不夠聰明。直到Gemma 4出現，終端AI才真正有了可行性。

「這（Gemma 4）會在Edge（邊緣端）扮演很重要的角色。」華盛頓大學電機與電腦工程系教授黃正能說。

AI公司愛卡拉董事長程世嘉也指出，這個新模型不只做到又小又聰明，還有「多模態」這項特點。簡單來說，就是AI不只能夠用文字應答，也具備處理聲音與影像的能力。這一點將大大開啟製造業AI應用的想像。

以生產線上的設備機台為例，加上可在本地端運行的多模態AI後，機台就可以透過視覺檢測瑕疵，同時進一步分析瑕疵影響程度、成因，以及再發生的機率，並提供解決方案等。在一名製造大廠資訊主管的眼中，如果實現了，將會是對智慧製造的巨大顛覆。

對台灣硬體製造廠來說，Gemma 4的意義不只是應用到既有生產線上，更是藉由軟硬整合能力，為自己製造的硬體如工業電腦、機器人，添加AI智慧，進而從單純的硬體供應商，轉型為提供整體解決方案的服務提供者。

整體來說，這個新模型的出現，將有機會讓台灣硬體供應鏈不再只能倚賴輝達從資料中心切入AI市場；也有機會透過手機、平板或是電視、工業電腦、機器人等終端裝置，切入新一波商機。

改變AI巨頭版圖
Google生態系再擴大
更有益TPU晶片搶市

而前述這兩項突破可能帶來的AI市場變化，將會帶來第三個改變，就是AI巨頭版圖變化。

雖然Gemma 4採取寬鬆的開源模式，代表即便企業和個人大量使用該模型，Google也無法直接從中賺取收益，但當市場上有這個免費開源模型可以選擇時，各大AI業者的雲端AI服務定價空間，勢必會被壓縮。這對於目前AI投資回收速度，仍趕不上花錢速度的玩家，壓力尤其巨大。

另一方面，當企業、硬體廠商開始將該模型裝進他們的伺服器、手機、工作站等終端裝置後，代表也會有更多使用者和開發者進入Google生態系。這會造成的連帶效應是，第一，當企業在地端選用Gemma 4，基於整體應用相容性和最佳化考量，未來在衡量其他企業AI和IT採購需求時，就更可能選擇Google旗下的Gemini AI和相關雲端服務與開發工具；第二，Google 的TPU市占將有機會藉此擴大。

過去因為TPU主要只用在Google自家資料中心，所以當他們想要擴大TPU影響力時，第一個面臨的難題就是市場上的開發者太少，但如今在新模型創造的誘因帶動下，這個問題有機會被解開。

實際上吳柏翰已經看到大量開發者從其他AI模型轉進Gemma 4。

可以說，Google這次推出Gemma 4， 就是他們在AI時代的Android戰略。

當他們透過開源軟體深入各種地端使用場景，一個個將用戶圈進生態圈，一方面可以為Google的廣告、雲端等其他服務創造更多營收機會；另一方面，這些其他雲端AI業者無法切入的地端場景，也可以為Google獲取更多珍貴且獨有的數據，進一步強化他們在AI競賽的領先優勢。

Google不是近期AI賽場上，最引人注目的那一個。但對Google來說，重點從來就不是爭取一次勝利。因為他們很清楚自己有數據優勢，並且具備從晶片、模型到終端應用都一手掌握的全棧式布局強項。如何透過生態系內的不同產品線，創造相互加乘，透過不斷累積，取得最高積分，這才是關鍵。