APMIC 於 2017 年在台灣創立，以自然語言理解（NLU）為核心，先後推出模型代工 PrivModel 與地端一站式 AI 平台 PrivStation，協助企業上傳資料即可打造專屬 AI 大腦，無需撰寫程式。其解決方案已廣泛應用於健康、製造、金融與零售等產業。2024 年營運年增 119%，客戶數於 2025 年 8 月突破 1,100 家，顯示市場需求旺盛。
APMIC 台灣市場過去一年創下營收年增 119% 佳績，同時積極拓展海外：2024 年進軍美國，並於 2025 年 8 月任命陳尹鈞（Ian Chen）為美國總經理，專注推動北美市場與策略夥伴發展；2027 年則規劃於日本與東南亞成立辦公室。根據市調，地端 AI 平台市場規模將自 2024 年的 15 億美元，至 2033 年成長至 47 億美元，CAGR 達 15.5%，其中北美市場在 2026 年預估市占可達 42.7%。
主權AI成國際趨勢 三層式模型確保合規與可追溯
APMIC 創辦人暨執行長吳柏翰指出，各國推動「主權 AI」，地端部署已成國際趨勢。APMIC 採「三層式」行業模型設計：第一層是主權 AI（語言基礎），第二層是行業模型（規範與專業知識），第三層才是企業模型，並由客戶在地回調，確保資料不外流與私域優化。
他強調，B2B 導入必須「可定義、可衡量」，因此團隊以「證照／標準」驗證模型，如金融領域逾三十項證照，製造端亦有 ERP／SAP 認證，模型必須先通過多項考核，再交付企業內部優化。研發則走「大微調」路線，需要大量資料與 50–60 台機器並行訓練，單案投入至少千萬。APMIC 已完成 3B 繁中推理模型，並設計 24B 方案，以兼顧效率與成本。
吳柏翰補充，多模態策略鎖定「行業多模態」，補足通用模型對金融表格、公文 OCR 等場景理解不足。推理方法採用「數位鏈／Chain-of-Thought」，將人類決策拆解為步驟，資料需求由過去約 80 萬筆降至 1 萬筆，大幅降低訓練門檻，使行業模型更具量產性。定價部分，年費 5 萬美元，鎖定客戶在 POC 階段的痛點，以工具化與在地回調方式解決導入問題。
目前已有逾百家企業進入測試，聚焦公部門、金融與製造，首年出貨目標至少 50 套。APMIC 的生態策略是整合 Google 與 NVIDIA 技術成 Private AI 工具，不包辦全案，而是與夥伴協作，把前沿研究轉化為可用產品，進而擴散可衡量且合規的應用成果。
ROI導向工具化設計 協助企業以安全可控方式導入AI
APMIC 共同創辦人暨營運長張書銘表示，因應主權 AI 浪潮與高敏產業對隱私與合規的嚴格要求，PrivStation 能讓敏感資料落地地端，讓企業安全可控地掌握 AI，並轉化為業務成長動能。產品設計最重視「看得見的 ROI」，AI 必須能直接解題，帶來成本節省或營收增加。APMIC 提供「Private AI、面向開發者的工具」，專注把「企業大腦」做紮實，完整方案則與生態系共同建構，藉此賦能前線團隊把自身流程與知識灌入，形成持續能力。他並指出，模型排名不代表商業價值，關鍵在資料主權：資料留在企業，即可隨著模型從 S1 到 S2、S3 不斷迭代，持續累積 ROI。
在交付模式上，APMIC 提供彈性：PoC 多以自家 GPU 私有雲測試，通常採小規模、非高機密部門資料；若資安要求更高，則轉入地端或認可機房落地。實務上，導入多由上而下推動，再由單一部門先驗證，確保「有感」後再擴大至全公司。
張書銘補充，成效衡量應聚焦問題解決與 ROI 框架，而非單看「準確率／排行榜」。例如節省人力成本、縮減客服人力、加速處理時效等，都能量化反映 AI 的價值。對於部分研究顯示 AI 導入 ROI 不如預期，他認為主因在於口號式推動卻缺乏落地場景與明確 Owner，APMIC 的做法則是先理解產業痛點，從能在季內見效的利基場景切入並複製。
KPMG 最新調查顯示，企業對資料隱私的關注度在一季內由 43% 飆至 69%，成為選商關鍵。APMIC 因此推出 PrivStation，瞄準製造、政府、金融與 B2C 高敏感產業，並可依需求開發特化模型。目前已獲近百家客戶申請測試。PrivStation 內建 NVIDIA NIM，高效整合視覺語言模型（VLM）與 Multi-Modal RAG，可處理 Word、TXT、PDF、HTML 與影像，並強化複合型 PDF 表格解析。產品針對產業痛點提出三大解法：其一，回覆必附原始文件與標註，確保可追溯與合規；其二，透過 No-Code 平台 CaiGunn 與 API 工具 PrivAI 降低技術門檻；其三，全面支援 NVIDIA Blackwell 系列晶片（RTX PRO6000／B200、B300），協助企業在效能與成本間取得平衡。