OpenAI的AI訓練時間取決於模型規模、資料量與算力投入。大型模型往往需數千至上萬顆GPU在雲端叢集上運作，訓練常以週為單位完成多階段。對台灣企業而言，成本、電力、機房與資料本地化等風險須提前評估。不過，透過預訓練模型與遷移學習，結合本地數據微調，能快速落地並降低成本。台灣雲端與晶片供應鏈優勢，加上政府推動的本地化策略，未來訓練時間的可預測性與效益有望提升。