《台灣如何抓住AI浪潮？》之一
作者：韋安（資深媒體人）
人工智慧（AI）正在重新定義全球經濟秩序，其應用從科技產業擴展到醫療、金融、製造業等領域，成為各國追逐的核心技術之一。在這股浪潮中，台灣如何定位自身？有哪些機遇可以抓住？又有哪些挑戰需要克服？可從全球AI發展的現況切入，深入分析台灣的優勢與劣勢。
過去十年，AI的發展取得了多個關鍵技術突破，如深度學習、大語言模型（例如GPT系列）以及自動駕駛技術等。根據麥肯錫的報告，AI有望在2030年前為全球經濟帶來13萬億美元的額外GDP增長，尤其在製造業、醫療保健和金融服務等領域，AI應用已經顯著提高生產力。
2. 全球投資與競爭升溫
美國與中國是AI發展的兩大領導者。美國的科技巨頭如Google、Microsoft和OpenAI領跑技術創新，而中國則依賴於龐大的數據量和政策支持，推動本土AI企業迅速崛起。
儘管2023年全球創投市場交易規模因總體經濟環境下滑至2,484億美元，較2022年減少41.7%，但AI領域仍逆勢增長，成為投資者的焦點。根據CB Insights的資料，2023年生成式AI的獲投金額較2022年增長五倍，交易量增加了66%，已有36家生成式AI公司躋身獨角獸行列。這顯示出AI技術，尤其是生成式AI，正以強勁勢頭改變產業生態。
同時，美中兩國的投資策略形成鮮明對比：美國著眼於技術創新與前沿突破，而中國則在政策推動下依賴龐大的數據量及快速落地的應用場景，這些差異讓兩國分別在全球AI競爭中佔據重要地位。
3. 應用場景廣泛，滲透多領域
AI的應用正逐步滲透到社會各個層面。例如，醫療領域的AI診斷系統在縮短診斷時間的同時提高準確性；物流與供應鏈中的智能化調度系統大幅降低成本；金融業通過AI實現智能風控和欺詐檢測，提高運營效率。
台灣是全球半導體製造的領導者，台積電作為AI晶片的主要供應商，為NVIDIA等科技巨頭提供關鍵技術支持。隨著生成式AI應用的爆發，對高效能計算（HPC）晶片的需求激增，台灣在全球供應鏈中的地位更加穩固。
2. 強大的硬體製造能力
AI的發展依賴於硬體基礎設施，例如GPU、TPU等計算晶片以及數據中心伺服器。台灣不僅在晶片製造上佔據優勢，還擁有完整的硬體生態系統，包括宏碁、華碩等品牌，為全球AI應用提供硬體支持。
3. 科技人才與教育資源
台灣的工程技術人才供應穩定，並且在AI相關領域有許多優秀的研究團隊。台灣的高校如台大、清大與交大，均在AI技術研發上有顯著成果，例如台灣近期在大語言模型研發方面也有所突破，開始向本地化應用邁進。
4. 政府支持與國際合作
台灣政府積極推動AI產業，從2018年起啟動「AI台灣行動計畫」，投資數百億元打造AI創新研究中心，並透過與國際企業合作引進技術，微軟、Google等跨國企業已在台灣設立AI研發中心，加強台灣在全球AI網絡中的角色。
儘管台灣擁有優秀的科技人才，但受限於薪資行情與市場規模，許多頂尖AI專家選擇前往美國或中國發展，導致台灣在人才競爭中處於劣勢。
2. 資訊與數據資源不足
AI發展需要大量數據作為基礎，而台灣因地區規模限制，數據量不足以與中國或美國相比，在資料共享與隱私法規上，台灣也需要進一步平衡，才能吸引更多國際企業合作。
3. 市場應用場景有限
台灣的市場規模相對較小，許多AI應用難以在本地獲得大規模測試與實施，這可能限制AI創新的迭代速度。
4. 政策與產業生態需更靈活
雖然政府積極支持AI產業，但在法規調整與政策落實上仍有改善空間，例如，AI創新試點計畫需要更具彈性，以吸引更多國際投資者參與。
台灣應利用半導體產業優勢，與全球AI領導企業建立更深層次的合作，除了供應晶片外，還可以進一步參與AI技術標準的制定，提升國際話語權。
2. 提升數據資源與AI基礎建設
政府可以推動數據共享平台的建設，並加強數據隱私保護法規，吸引更多國際企業在台灣設立數據中心，同時擴大投資AI運算設施，支持本地AI企業的發展。
3. 支援新創與產業轉型
針對AI應用場景，政府可提供更多創業補助與資金支持，鼓勵本地企業將AI融入製造、醫療、金融等領域，同時幫助傳統產業數位化轉型，提升競爭力。
4. 強化教育與人才培養
在大專院校增設AI專業學位課程，並與企業合作培養AI應用型人才，此外，吸引海外優秀人才回流，打造更具吸引力的就業環境。
在全球AI浪潮中，台灣既有半導體與硬體製造的先天優勢，也面臨人才與市場的挑戰，如何在這場競爭中掌握主動權，將決定台灣在未來經濟中的地位。透過深化國際合作、提升基礎設施、支援創新與轉型，台灣有機會成為AI經濟的重要參與者，為國際科技發展與本地經濟繁榮注入強大動能。
作者：韋安（資深媒體人）
● 全球AI經濟浪潮現況
1. 技術突破引領經濟變革過去十年，AI的發展取得了多個關鍵技術突破，如深度學習、大語言模型（例如GPT系列）以及自動駕駛技術等。根據麥肯錫的報告，AI有望在2030年前為全球經濟帶來13萬億美元的額外GDP增長，尤其在製造業、醫療保健和金融服務等領域，AI應用已經顯著提高生產力。
2. 全球投資與競爭升溫
美國與中國是AI發展的兩大領導者。美國的科技巨頭如Google、Microsoft和OpenAI領跑技術創新，而中國則依賴於龐大的數據量和政策支持，推動本土AI企業迅速崛起。
同時，美中兩國的投資策略形成鮮明對比：美國著眼於技術創新與前沿突破，而中國則在政策推動下依賴龐大的數據量及快速落地的應用場景，這些差異讓兩國分別在全球AI競爭中佔據重要地位。
3. 應用場景廣泛，滲透多領域
AI的應用正逐步滲透到社會各個層面。例如，醫療領域的AI診斷系統在縮短診斷時間的同時提高準確性；物流與供應鏈中的智能化調度系統大幅降低成本；金融業通過AI實現智能風控和欺詐檢測，提高運營效率。
● 台灣的優勢：AI經濟中的潛在機遇
1. 半導體產業的絕對優勢台灣是全球半導體製造的領導者，台積電作為AI晶片的主要供應商，為NVIDIA等科技巨頭提供關鍵技術支持。隨著生成式AI應用的爆發，對高效能計算（HPC）晶片的需求激增，台灣在全球供應鏈中的地位更加穩固。
AI的發展依賴於硬體基礎設施，例如GPU、TPU等計算晶片以及數據中心伺服器。台灣不僅在晶片製造上佔據優勢，還擁有完整的硬體生態系統，包括宏碁、華碩等品牌，為全球AI應用提供硬體支持。
3. 科技人才與教育資源
台灣的工程技術人才供應穩定，並且在AI相關領域有許多優秀的研究團隊。台灣的高校如台大、清大與交大，均在AI技術研發上有顯著成果，例如台灣近期在大語言模型研發方面也有所突破，開始向本地化應用邁進。
4. 政府支持與國際合作
台灣政府積極推動AI產業，從2018年起啟動「AI台灣行動計畫」，投資數百億元打造AI創新研究中心，並透過與國際企業合作引進技術，微軟、Google等跨國企業已在台灣設立AI研發中心，加強台灣在全球AI網絡中的角色。
● 台灣的挑戰：潛在劣勢與限制
1. 人才外流與競爭壓力儘管台灣擁有優秀的科技人才，但受限於薪資行情與市場規模，許多頂尖AI專家選擇前往美國或中國發展，導致台灣在人才競爭中處於劣勢。
AI發展需要大量數據作為基礎，而台灣因地區規模限制，數據量不足以與中國或美國相比，在資料共享與隱私法規上，台灣也需要進一步平衡，才能吸引更多國際企業合作。
3. 市場應用場景有限
台灣的市場規模相對較小，許多AI應用難以在本地獲得大規模測試與實施，這可能限制AI創新的迭代速度。
4. 政策與產業生態需更靈活
雖然政府積極支持AI產業，但在法規調整與政策落實上仍有改善空間，例如，AI創新試點計畫需要更具彈性，以吸引更多國際投資者參與。
● 台灣的機遇：如何抓住AI浪潮
1. 深化與國際市場的連結台灣應利用半導體產業優勢，與全球AI領導企業建立更深層次的合作，除了供應晶片外，還可以進一步參與AI技術標準的制定，提升國際話語權。
2. 提升數據資源與AI基礎建設
政府可以推動數據共享平台的建設，並加強數據隱私保護法規，吸引更多國際企業在台灣設立數據中心，同時擴大投資AI運算設施，支持本地AI企業的發展。
3. 支援新創與產業轉型
針對AI應用場景，政府可提供更多創業補助與資金支持，鼓勵本地企業將AI融入製造、醫療、金融等領域，同時幫助傳統產業數位化轉型，提升競爭力。
4. 強化教育與人才培養
在大專院校增設AI專業學位課程，並與企業合作培養AI應用型人才，此外，吸引海外優秀人才回流，打造更具吸引力的就業環境。
在全球AI浪潮中，台灣既有半導體與硬體製造的先天優勢，也面臨人才與市場的挑戰，如何在這場競爭中掌握主動權，將決定台灣在未來經濟中的地位。透過深化國際合作、提升基礎設施、支援創新與轉型，台灣有機會成為AI經濟的重要參與者，為國際科技發展與本地經濟繁榮注入強大動能。
本文為作者評論意見並授權刊登，不代表TVBS立場。
