台灣AI發展這麼好，為什麼我沒感受到？林宏文：這道光不會照到所有人，你得自己走進去
2026 年 7 月底，台股在短短數週內出現千點以上的劇烈震盪，許多投資人每天緊盯開盤到收盤，情緒隨指數起伏。這樣的市場氛圍，也讓「AI 紅利到底由誰享有」成為社會熱議話題。
《Sega on AI》Podcast 主持人、iKala 董事長程世嘉，邀請資深科技媒體人林宏文對談。投入科技產業報導逾 30 年，林宏文長期採訪台積電與半導體產業，更曾多次專訪台積電創辦人張忠謀，並於 2023 年出版《晶片島上的光芒》，梳理台灣半導體產業如何一步步走到今日在全球 AI 供應鏈中的關鍵地位。
這場對談最值得台灣傳產老闆與二代接班人關注的點是，半導體供應鏈到底怎麼「吃下」原本不相干的傳統產業，以及花王、味之素、富士軟片這些日本企業如何靠深厚的研發能力，把累積數十年的技術延伸到新應用領域——這正是台灣傳產最需要學習、卻也最缺乏耐心投入的一塊。
以下 Q 為程世嘉提問，A 為林宏文回答。
Q1：台積電供應鏈的外溢效應，如何帶動傳統產業轉型升級？
A： 這個外溢效應這幾年已經很明顯，尤其在張忠謀退休後，由劉德音與魏哲家接手經營期間，台積電非常積極推動本地採購與供應鏈本地化，已經做了好幾年，供應鏈也一家一家成長起來。
現在台股股價超過1,000元的公司，多數集中於半導體、AI及相關電子供應鏈。台積電供應鏈占相當大比例。以前常說台積電是「一個人的武林」，但現在它帶動的是整個供應鏈生態系。
仔細看台積電供應鏈，會發現很多企業原本不是做半導體的。有些過去做 PCB（印刷電路板）、有些做面板，屬於比較傳統、毛利較低的領域。進入半導體供應鏈後，品質、製程、良率的要求完全不同，這些企業必須投入大量資源轉型升級。還有企業過去做營造、建築，後來投入晶圓廠建設，但蓋晶圓廠對環境控制、工程品質的標準跟一般建築完全不同，因此也完成了轉型。
傳統產業也有類似案例，例如：中砂過去做金屬加工、傳統砂輪與磨料，後來轉向半導體晶圓研磨相關領域，從「磨鐵」變成「磨晶圓」；頌勝旗下子公司智勝科技，原本材料應用也含括鞋墊等聚合物產品，後來成功轉型投入 CMP（化學機械研磨）研磨墊等半導體關鍵材料，成為台灣少數能打入這塊供應鏈的本土廠商。這些轉型升級，其實都是非常明顯的外溢效果。
Q2：就您長期觀察全球產業的經驗，有沒有值得台灣學習的國家或企業案例？
A： 談轉型升級，台灣電子業一直都有在做。台灣過去也有很多產業逐漸失去競爭力，例如面板、LED、太陽能，但電子業內部也一直在轉型，很多企業從比較傳統的電子製造，逐漸進入附加價值更高的半導體領域。
我採訪過很多公司，他們都說想進入台積電供應鏈非常辛苦，但這個辛苦是值得的，因為一旦進入，就等於有機會做全世界的生意，台積電給供應商的利潤也相對健康。
傳統產業更需要思考這件事。因為出版《晶片島上的光芒》，我常去日本，感受到日本人對台灣電子業又羨慕又佩服，尤其台積電在日本被視為非常重要的標竿企業。但另一方面，日本傳統產業的轉型升級其實做得非常好，很多企業歷史比台灣更久，甚至有百年以上，我一直認為台灣傳統產業應該向日本學習。
例如花王，以前最有名的是洗面乳等清潔用品，現在已經轉型投入半導體相關領域，從「洗臉」變成「洗晶圓」，而台灣是花王海外第一座化學品清洗中心。味之素過去做調味料、味精，現在投入半導體材料，生產 ABF（Ajinomoto Build-up Film，一種高階封裝基板增層膜材料），幾乎所有 ABF 基板廠都需要使用。
前陣子輝達（NVIDIA）執行長黃仁勳訪問日本，拜訪了許多日本企業，因為 NVIDIA 需要台積電，也需要韓國三星、SK 海力士提供 HBM（高頻寬記憶體）記憶體，同時也需要這些日本企業提供關鍵零組件、設備與化學材料，少了這些供應鏈，整個 AI 系統根本無法完整出貨。
還有富士軟片，以前大家認為它在數位相機時代失去機會，是轉型失敗的案例，但現在富士軟片已成功進入半導體材料領域，尤其是光阻劑（半導體製程中用於曝光顯影的化學材料），日本目前在全球光阻劑市場市占率超過八成，富士軟片也把原本累積的化學技術延伸到醫療、製藥領域，做得非常成功。
這些企業的共同特色，就是擁有深厚的研發能力，能把累積的技術延伸到新的應用領域。不只這些企業。Toyota 最早不是做汽車，而是做織布機；信越化學現在是全球最大的晶圓供應商之一（台灣環球晶也是全球前三大晶圓供應商），但信越最早其實是做肥料的。世界一直在變，需求也一直在改變，關鍵就在於當新的產業浪潮出現時，你能不能抓住機會。
現在很多人會說「台灣 AI 發展這麼好，為什麼我沒有感受到」，但這道光不會照到所有人，問題是在這道光照射的範圍內，你有沒有想辦法走進去。你要把球踢進球門之前，必須先進入球場，感受競爭、了解環境，然後找到自己的位置。如果什麼都沒做，只是說「為什麼 AI 沒有帶給我好處」，這其實不合理。
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Q3：半導體帶動股市榮景，為什麼多數台灣人反而「無感」？
A： 我跑半導體產業 30 多年，這是我看過最好的時期。不只是 AI 晶片、AI 伺服器，整個電子產業在許多領域都掌握接近九成的全球市占率，股市表現背後有很強的基本面支撐。當然我不鼓勵炒股票，像加權指數 6 月 23 日盤中才剛衝上 4 萬 8,000 點的歷史新高，7 月 17 日單日就重挫近 3,000 點，現在大家反而覺得「還好」，因為指數基期已經墊高，跌 3,000 點的感受跟以前跌幾百點已經完全不同。
回到誰受惠的問題。半導體產業約有 30 多萬名從業人員，若把整個電子與資通訊（ICT）產業一起算，大概有 100 多萬人。2026 年 6 月，台灣總就業人數約 1,163.7 萬，半導體與電子產業大約占 10%。周邊依附電子業生存的產業，加起來或許有 20％～30％，剩下 60％～70％ 則是傳統產業與服務業，這也是台灣 GDP 的重要組成。
再從資本市場角度看，截至 2026 年 6 月初，台股加權指數總市值已逼近 150 兆元大關，外資持有台股市值比例約 49%。過去 5 年，外資賣出台股金額估計約 2.7 兆元，但持有的市值反而增加，原因是雖然賣出部分股票，但保留的核心持股。例如台積電，市值持續成長，2021 年股價多在 500 至 600 元區間，如今早已不是當時的價格。這一波漲幅最大的主要是電子業，外資真正留下來的多半是台灣最具競爭力、漲幅最大的核心企業。
如果你不是電子業員工，也不是這些公司的股東，每天看到別人領股票、分紅、薪水比你高，自然會產生無感、甚至相對剝奪感。
Q4：台灣薪資結構為何長期落後，電子業與其他產業的薪資差距究竟有多大？
A： 台積電的薪資中位數，大約是台灣平均薪資的三到五倍。以 2024 年為例，台積電非主管員工薪資中位數約 264.5 萬元，而全國全體受僱員工全年總薪資中位數約 54.6 萬元，兩者相差將近 5 倍。台積電每年 4 月固定調薪，基本調幅這幾年多落在 3% 到 5% 之間，但因獲利與分紅大幅成長，員工整體平均薪資近兩年年增幅高達 21% 到 23%，相較之下，全國平均薪資的年增幅大約只有 3% 到 4%，差距因此持續擴大。
關鍵在於台灣電子業做的是全世界的生意，競爭對手是全球企業，必須具備非常強的競爭力，否則根本無法競爭，薪資也反映這件事。相對地，台灣許多傳統產業與服務業長期只能在國內市場競爭，較難拉高附加價值，這正是為什麼進入半導體供應鏈、取得國際訂單，會是傳統產業轉型的關鍵路徑。
從整體結構看，台灣受僱人員報酬占 GDP 的比例長期下降，2024 年降到 43.10%，寫下歷史新低，代表企業即使創造更多獲利，分配給員工的比例卻越來越低。
CNN 在 2025 年 11 月的報導中指出，台灣人均 GDP 可望超越日本、韓國，但平均薪資卻落後兩國至少三成。台灣有很多企業非常有競爭力，但員工薪資沒有同步提升，這代表企業經營者也需要反思——賺到的錢如果沒有適當回饋給員工，是不健康的。
Q5：目前業界對 AI 是否泡沫化看法不一，您怎麼看現在 AI 的發展？
A： 我覺得現在談泡沫還稍微早了一點。當然一定會看到一些市場現象，例如 Meta 開始把算力拿出來出租，xAI 也有類似做法，或者最近有人認為 OpenAI 的競爭力可能不如 Anthropic。每次出現這些新聞，就有人開始討論「這是不是代表 AI 泡沫要來了」。
但我三年前出書時就做過整理：電子產業大約每十年會出現一個新的重大趨勢。我從 1993 年開始跑科技新聞，當時正是 PC 與網路時代，大約從 1990 到 2000 年網路快速發展，2000 年發生網路（Dot-com）泡沫；之後產業重心轉向中國製造，中間又遇到 2008 年金融海嘯；接著是智慧型手機與行動網路時代，iPhone 在 2007 年推出，帶動長達十年的行動網路時代；到 2022 年開始，就是 AI 時代。所以我認為 AI 也會是一個十年的產業大趨勢，現在還在很早期的階段。
這也讓我想到超微（AMD）董事長暨執行長蘇姿丰所說的產業「第三局」概念，若真如此，現在 AI 發展其實還非常早期。今年四大雲端服務供應商（CSP）已投入六、七千億美元（約新台幣 19.4 兆元至 22.7 兆元）進行 AI 基礎建設，後續是否延續仍待觀察，但基礎建設完成後，下一階段可望是 AI 機器人、自駕車等應用接續發展。
Q6：電子業以外，您怎麼看媒體、資訊服務產業的未來？
A： 台灣媒體裁員的情況不明顯，但這不代表 AI 沒有帶來衝擊，而是台灣少子化太嚴重抵銷了衝擊。2025 年新鮮人進入職場約 13.8 萬人，比五年前少了 3 萬人，原本 AI 可能造成的人力減少剛好被勞動人口減少抵銷，2026 年上半年失業率平均 3.31%，續創 26 年來同期新低。
台灣媒體產業其實很蓬勃，新媒體持續出現，但大部分獲利不好，且部分媒體存在替特定人士或團體發聲的現象。台灣媒體真正的問題不只是 AI 或裁員，更核心的是：只問立場，不問是非。很多時候看到是哪家媒體寫的，就知道會怎麼寫，因為立場已經決定了內容。
我認為 AI 寫不出真正的「事實」。例如一個併購案表面的失敗原因大家都能整理，但真正原因可能藏在沒公開的股東角力裡，記者能挖出這些沒被寫出的事實，才是新聞價值所在。這仰賴長期建立的信任，像水門案的「深喉嚨」不會去找 AI 說明事實，只會信任一個被信任的記者，這是 AI 難以取代之處。
【編按】水門案的「深喉嚨」：指 1970 年代美國水門案中，長期匿名向《華盛頓郵報》記者提供內幕消息，最終促使尼克森總統下台的關鍵線人。
當然記者也必須承擔責任，可能要面對司法追訴，甚至承受巨大壓力，但這就是高價值內容的代價。另一個價值則是資深記者的「人生經驗」，舉例來說，親身經歷過 Dot-com 泡沫的人，才能拿當年的市場氛圍、企業領袖說過的話，拿現在情況比較，得到的判斷會不同，這些經驗就是 AI 很難取代的地方。
程世嘉： 這一點我也很有感。研究和顧問公司 Gartner 曾提出研究，未來「真實」與「信任」相關產業鏈，包括事實查核、交易驗證、企業資訊確認等服務，預估 2030 年企業用於驗證數位內容真偽的支出將超過 250 億美元（約新台幣 8,100 億元）規模。也就是說，未來企業可能會投入大量資源，只為確認資訊是真是假。在 AI 帶來大量內容的時代，信任反而會變成更重要的價值。
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Q7：您有什麼建議給想投入財經或科技報導的年輕人？
A： 這個行業永遠需要願意挖掘真相，以及把事情做深、做好的人才，即使環境有很多不足，但這個產業永遠需要優秀的人加入。AI 還有十年的發展週期，台灣已經抓到一些機會，但很多產業仍在邊緣觀望。不要想太久，趕快進入這個浪潮，那道光芒要照到你身上，有時候也需要靠自己，如果企業主或第二代接班人什麼都不做，就不可能有轉型機會。
前面舉的日本企業例子，他們是真的投入研發，有工匠精神，不斷鑽研、不斷累積，這點是台灣比較缺少的。台灣比較急，希望快速看到回報，但日本企業速度比較慢，你有時候會覺得他們想很久，但最後往往能抓住機會，這也是台灣需要學習的地方。
程世嘉： 日本能持續產生諾貝爾獎得主，其中一個原因就是他們在各個領域長期深耕的精神，相較之下台灣常常處於生存模式，好像只想解決眼前問題。但時代已經改變，尤其 AI 帶來新的浪潮，更提醒我們必須專注，因為現在速度越來越快，如果想要勝出，除了專注之外，其實沒有第二條路。
收聽完整 Podcast｜Sega on AI｜EP3 台灣靠 AI 賺的錢，誰拿走了？台股會泡沫嗎？
（本文初稿為 AI 編撰）
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