台灣 AI 產業化如何跟上市場期待？專家：告別半導體護國神山思維

在 AI 發展中，全球最被看好有發展紅利的就是美國的技術優勢，以及台灣的半導體產業鏈。但在英國媒體《Tortoise Media》2023 年全球 AI 指數評比中僅排名第 26（共有 62 個國家評比），略跟不上市場期待，特別是在研發和產業化方面表現不佳。面對這項警訊，於今（22）日舉辦的「台灣 AI 產業年會」，產官學界專家提出 3 大轉型方向。

方向一：軟硬體整合，成為 AI 解決方案提供者

首先，台灣必須突破單純硬體製造的框架。前科技部長陳良基直指：「算力對 AI 來講是假議題，使用者要的是 AI 能力不是算力。」他強調，台灣應該善用在 ASIC（特定應用積體電路）、晶片算力和 AI 伺服器的優勢，邁向更高層次的發展。這個觀點揭示台灣在 AI 時代的關鍵轉型方向：不能只滿足於做全球的「AI 硬體供應商」，而是要成為完整的「AI 解決方案提供者」。

在 AI 指數評比的細項分析中，台灣的優勢和弱點都十分明顯。例如基礎建設排名第四，展現台灣在硬體領域的實力；但研究發展（research）僅排名第 26，產業發展（development）排名第 12，反映出台灣在軟體研發和產業化方面的明顯不足。資訊軟體協會理事長沈柏延進一步指出，台灣不僅在 AI 技術研究的國際發表量偏低，在新創投資和 AI 產業化的程度上也相對薄弱。

面對這樣的挑戰，陳良基提出願景：台灣應該從半導體代工（Foundry）升級為 AI 模型代工（AI Model Foundry）。「我希望將來黃仁勳口中講的台灣是 AI 的中心，是整個全球 AI Model Provider （AI模型提供者）的中心。」這個願景不僅是戰略定位的轉變，更蘊含了龐大的商業價值。透過整合硬體實力與軟體服務，台灣可望創造比半導體更高的產值，「軟體的加值可能比台積電 59% 的毛利還要更高，」甚至出海打國際盃。

要實現這個願景，台灣必須強化 3 個關鍵環節：提升 AI 技術研發能量、加速軟體人才培育、深化產學研合作。特別是在智慧醫療、金融領域，台灣已經展現出軟硬整合的成功案例，也證明台灣確實有能力在全球 AI 供應鏈中扮演更關鍵的角色。

方向二：邁向「AI 產業化」，避免資源重複投資

面對 AI 浪潮，台灣面臨的抉擇是追求「產業 AI 化」（將 AI 技術整合到現有產業），還是推動「AI 產業化」（將 AI 視為一個獨立產業發展與商業化）？專家們的共識明確指向後者。

台灣人工智慧實驗室創辦人杜奕瑾指出，目前許多企業在 AI 發展上出現重複投資的情況，每家企業都在建置昂貴的基礎設施，不僅造成資源浪費，更可能影響企業的永續發展。推動 AI 產業化的核心理念，在於建立一個完整的產業生態系統，透過專業分工降低企業導入 AI 的門檻，同時提高投資效益。

杜奕瑾指出，未來 AI 發展的重點將從通用型大模型轉向專業化應用。「企業不需要全知全能的 GPT，需要的是受專業訓練、謹言慎行的 GPT，」他強調，通用型 AI 可能會產生幻覺、偏見，或是回答超出業務範圍的問題，反而增加企業運營的風險。相比之下，專注於特定領域的 AI 不僅能確保準確性，更能為企業創造實質價值。

陳良基從產業結構提供具體的發展藍圖：建議效法台灣 PC 產業的成功經驗，採取垂直分工模式：「台灣把 PC 做垂直分工，一個主機板就養活了數百家公司，因為它適當切割成每個模組後，讓很多中小企業都能成長。」這種模組化策略若應用在 AI 產業，不僅能避免資源重複投資，更能讓不同規模的企業在產業鏈中找到自己的定位。

且隨著全球資料中心用電量持續攀升，企業在追求 AI 創新的同時，也必須考慮永續經營的問題。杜奕瑾表示，透過發展專業化的 AI 模型，企業不僅能降低開發和營運成本，更能確保資源使用的效率，打造永續的競爭優勢。

這種專業化的發展模式特別適合台灣的產業結構。透過將 AI 功能模組化，並建立清晰的介面標準，大型企業可以專注於核心技術的研發，中小企業則能在特定應用領域發展創新解決方案。這不僅能促進產業升級，更能幫助台灣在全球 AI 供應鏈中建立獨特的競爭優勢。

方向三：建立數位基本法，完善產業發展框架

在 2023 年全球 AI 指數評比中，台灣的營運環境（operating environment）排名第 52，這個警訊凸顯出法規體系急需升級。資訊軟體協會理事長沈柏延指出，台灣目前缺乏統一的數位治理方針，從數據所有權、個資保護到電子簽章、身份溯源等基礎議題，都需要更明確的法律規範。

舉例來說，在電商領域就面臨複雜的數據歸屬問題：平台上的客戶資訊究竟應該歸電商企業所有，還是上架產品的廠商？若發生資料外洩或濫用，責任該如何認定？這些都是數位經濟時代亟需釐清的基本問題。

與此同時，全球數位治理正進入新的階段。歐盟在 2024 年實施的《人工智慧法案》（AI Act）將對全球產生深遠影響。杜奕瑾認為，這不應被視為限制，而是台灣的重要機遇：「可信任科技是台灣的強項，抗拒是因為不夠了解。」他建議企業應及早採取行動，建立符合國際標準的營運模式，如此才能在全球市場中搶得先機。

沈柏延進一步建議，台灣應該加速推動數位基本法的立法進程，建立跨部會的數位治理機制。這不僅能為產業發展提供明確的法律保障，更能確保資源的有效配置，推動台灣在全球 AI 產業鏈中站穩腳步。

參考資料：《Tortoise Media》

核稿編輯：王宥筑

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