今（2025）年第1號颱風本週有機會生成，預估往廣東海面移動，各國模式相較上週預報有機會影響台灣，明顯朝西修正。民間氣象公司觀察，大約在10天前，歐洲中期天氣預報中心從AI模式就已看到此趨勢。學界也認為，AI模式強項在大氣流場，而去（2024）年經驗是，對於夏天的颱風路徑預測掌握度不錯。
今年第1號颱風蝴蝶，可能在在週二（10日）到週四（12日）生成，目前各國預測朝廣東移動機率較大，不直接影響台灣，週四後外圍環流有機會為中南部和花東帶來雨勢。民間氣象公司觀察，這次AI模式在大約10天前，就預測到颱風將由南海生成。
天氣風險公司資深分析師吳聖宇指出，「AI的預報來看，大概在1週甚至更久之前，我們就已經有看到這樣子的預測趨勢出來，那反而是以往傳統的物理模式，在過去的這1週當中，它的預報出現了一個很明顯的調整。」
氣象署表示，AI氣象預報模型是從大量歷史氣象資料中「學習」，找到颱風移動的潛在規律。去年起導入AI輔助後，發現預測颱風3至5天後的路徑，表現準確甚至比傳統數值天氣預報更高。
這也讓氣象署颱風預報作業，參考各國預報中心全球和區域模式、系集預報系統、統計最佳化預報外，AI人工智慧也為重要參考指引。
氣象署預報中心主任陳怡良說，「以去年的使用經驗來看是各有優缺點，凱米颱風為例，沒有錯，的確AI模式它是在比較早之前就模擬出接近台灣，山陀兒比較沒有那麼明顯，導引氣流這種颱風，其實物理模式還是在路徑預報上，是比AI模式更好的。」
AI提前掌握颱風路徑，去年的強烈颱風凱米有前例，7月25日颱風中心自宜蘭登陸台灣；7月20日，AI模式就預測到登陸。反觀同一時間傳統的動力模式，當時預報路徑偏東。
專家認為，以目前經驗看來，AI確實可和傳統模式互補。
文化大學大氣系教授周昆炫指出，「AI的優勢是在於對於大氣流場它掌握度比較好，所以颱風的移動上面，它的預測是比較理想的。」
而氣象署分析，AI對颱風路徑掌握度不錯，但也並非神準，像對颱風強度或是小範圍地形效應降雨，AI就還無法精準掌握，各國氣象預報都非倚賴單一模式，仍需綜整後由預報員做出專業判斷。