台股去年以來，只要搭上輝達黃仁勳生態的AI相關概念股，紛紛股價暴衝，然而台灣真的是AI勝利組？資訊軟體協會理事長沈柏延指出，英媒《Tortoise》調查的〈全球AI指數〉（The Global AI Index），台灣2023年僅排在第26名，算不上領先。該如何解決？科技部前部長陳良基直言，使用者真正需要的是「能力」而非「算力」。在大模型趨向垂直化、專業化的進程中，台灣切入點何在？目前已出現那些用例？
早在2017年就推動AI科研戰略的科技部前部長陳良基，22日在台灣人工智慧實驗室舉辦的2025台灣AI產業年會上，對人工智慧的發展信心依舊，堅定表示AI不僅「不會泡沫」，更是下一波工業革命規模的技術突破，將協助人類邁進前所未見的境地。
陳良基觀察，這波生成式AI從實驗室進入社會，目前應用還在初步雛形。對許多使用者來說可能感覺陌生、尚未成熟，但陳良基鼓勵大眾趁此時期多熟悉、了解AI工具，可更易於適應接下來的發展。
例如，當前最熱議的「AI代理」（AI agent），陳良基預期在今年度就可能成為企業標配，而這也會是台灣的一個好機會。
這呼應近年陳良基倡議的「AI代工」（AI foundry）商業模式。在年會上，他進一步解釋，隨著AI技術持續進展，專業分工化將是必然的方向。而將一個產業拆解、模組化以進行專業分工，是台灣的擅場。
以PC的國際性成功為例，是將主機板進行適當分割與模組化，其中每一個零組件都可以長出專精製作的公司，進軍國際市場。陳良基相信，這種模式可以套用到AI工具上，讓中小企業找到自己的貢獻角色。
陳良基期望，產業界可以及早串聯，建立起同盟關係，「有錢大家一起賺。」他樂觀認為台灣面對AI的發展機會無窮，盼能「把AI的動能變成產業的動能，產業的動能回饋為整個社會應用AI的進步。」
AI模型趨向專精化，深入企業成為代理助手
「AI代工」願景的重要面向，在於模型進入垂直領域的專業化應用。市場需求多元化，也就表示單一廠商難以推出一體適用的通才模型、壟斷市場。為台灣開鑿出更多機會。
台灣人工智慧實驗室創辦人杜奕瑾觀察，可用以訓練超大型模型的開放資料已趨近窮盡，未來AI模型將趨向產業專精、企業適用的規模與能力。
如台灣人工智慧實驗室發展模型的軌跡，就是先專精繁體中文，再進入醫療、金融與影視等垂直領域。下一步，還將根據組織需求、自主優化，形成一個個企業內部的代理小助手（agents）。
杜奕瑾在演說中指出，企業在引入生成式AI時，面臨幾個常見的挑戰。投資是否能換來合算的報酬？龐大的耗能、排碳量對永續性帶來多大的衝擊？資安、隱私的風險如何？即便有上述的憂慮，但不用AI，會不會就失去競爭力？
杜奕瑾指出，提供永續AI解決方案，是台灣以軟實力邁向全球的機會。台灣人工智慧實驗室提供
杜奕瑾認為，台灣人工智慧實驗室在做的事，就是為企業們提供一個輕巧節能、可靠又具有安全性的標準化工具，解決企業引入生成式AI的痛點，進而促成產業升級。
應用AI從「有效」進展到「必要」，法規框架需打好基礎
科技背景扎實的臺北醫學大學董事長陳瑞杰表示，生成式AI對醫療服務已有可驗證的助益。如果2023年是有希望（promising），2024年是有成效（productive），2025年將是不可或缺（essential）。
陳瑞杰舉例，護理人力短缺是目前醫院當務之急的挑戰之一。透過AI生成交班資訊，可大幅縮短護理師交班時間。過去交班每名病患約需5分鐘，現在只要5秒鐘，讓護理師們準時下班。
生成式AI也大幅縮短醫生撰寫病歷的時間，協助民眾獲得居家照護、減少來院需求，進而優化醫院流程。
陳瑞杰補充，引入RAG檢索醫院內部資料，出現幻覺與偏見的情況並不嚴重。若能訓練得宜、又經過實務測試，他相信這樣的軟體有輸出的商機。
資訊軟體協會理事長沈柏延則指出，要支持數位經濟進一步發展，國家層級的基本法規框架是必要的。他更提議國家推動「數位版」的十大建設，例如韌性網路、智慧交通，與AI的分級評鑑等。
英媒《Tortoise》調查的〈全球AI指數〉（The Global AI Index），台灣在2023年僅排名26，令業界感到失望。（2024年上升到21名。）沈柏延認為，拉抬表現較弱的軟體面向，將是提升台灣整體實力的關鍵。
2025台灣AI產業年會「大師對談」主持人與對談人合影。左起黃兆徽、陳瑞杰、陳良基、沈柏延、杜奕瑾。台灣人工智慧實驗室提供
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