台灣不只是AI代工島！論壇聚焦光通訊與中小企業 揭AI浪潮下產業新機會

人工智慧（AI）帶動全球科技產業快速發展，台灣憑藉半導體與電子製造供應鏈，成為國際市場關注的焦點。不過，當AI競爭從晶片製造延伸到企業應用、資料傳輸與整體解決方案，台灣還能在哪些領域掌握下一波成長機會？「敘事台灣 AI賽道 決勝投資新座標」論壇下半場，由TVBS主持人方念華邀請凱基投信投資長歐陽渭棠、寬量國際執行長李鴻基，從企業導入AI、產業供應鏈轉型到資本市場變化，深入討論台灣在全球AI產業中的新定位

AI不只改變產品 企業內部流程也正在重新整合

討論一開始，方念華從企業實際導入AI的情況切入。隨著AI工具逐漸成熟，影響已經不只發生在科技公司的產品開發，也開始進入企業內部的日常工作流程。

歐陽渭棠指出，AI的價值不只是協助員工更快完成單一工作，而是讓企業重新思考整個流程如何運作。以投資研究為例，過去研究團隊往往需要投入大量人力蒐集資料、整理資訊，再由分析師逐一分析企業與產業狀況。現在透過AI工具，可以加快資料處理速度，也能擴大研究範圍，讓研究人員把更多時間放在判斷與分析上。

這也代表AI不一定會單純取代原有工作，而是可能改變企業分配人力與專業的方式。當資料整理和初步分析可以交由工具協助，人的價值就更集中在經驗累積、產業理解，以及對資訊真偽與重要性的判斷。

從依照客戶規格生產 走向共同設計AI解決方案

談到台灣在全球AI供應鏈中的角色，李鴻基提出一個重要觀察：台灣不能只把自己定位成代工島。

過去台灣製造業長期依照國際客戶提出的規格與需求生產，憑藉製造效率、品質管理與供應鏈整合能力，成為全球科技產業的重要夥伴。但AI帶來的變化，正在讓台灣企業有機會更早參與產品開發與技術討論。

歐陽渭棠也提到，台灣產業與國際客戶的合作模式已經逐漸改變，不再只是接收規格、負責生產，而是能夠在產品設計階段就共同討論需求，甚至參與規格制定。這種轉變，讓台灣企業有機會從製造環節進一步走向技術整合與解決方案提供者。

AI產品涉及晶片、伺服器、電力、散熱與資料傳輸等不同環節，單一企業很難獨立完成所有工作。台灣長期累積的產業聚落與供應鏈合作經驗，正好能在這樣的分工模式中發揮作用。

AI資料傳輸成新瓶頸 光通訊接棒成為產業焦點

當AI運算需求持續增加，市場關注的焦點也開始從晶片本身，延伸到資料如何更快速、更有效率地傳輸。

歐陽渭棠指出，AI運算能力不斷提升後，資料傳輸逐漸成為系統發展必須面對的瓶頸，光通訊因此受到產業與投資市場關注。當資料中心需要處理大量資訊，傳輸速度與效率就會影響整體運算表現，相關技術的重要性也跟著提高。

值得注意的是，光通訊並不代表只有原本的光電產業能夠參與。歐陽渭棠以手機鏡頭製造商為例，說明部分既有製造能力可能延伸到新的應用領域。手機鏡頭生產需要精密對位、維持高良率，還必須具備自動化大量生產的能力；這些技術經驗，未來都有機會應用在光通訊相關製程。

換句話說，AI帶來的產業機會，不一定只落在市場原本熟悉的半導體公司。過去累積精密製造技術、具備自動化生產能力的企業，也可能因為技術可以跨領域應用，而找到新的成長空間。

AI機會不只集中大型企業 台灣中小型供應商也有機會

除了光通訊，台灣中小型企業能否參與AI產業，也是圓桌討論的重要焦點。

李鴻基分析，台灣與南韓的科技產業結構有所不同。南韓科技產業的市場能見度，較容易集中在少數大型企業；台灣除了大型科技公司之外，還有大量中小型企業，能夠針對不同客戶需求，提供專門的零組件、技術或整合方案。

這些企業的規模或許不如國際科技巨頭，但在供應鏈中往往掌握特定技術與製造能力。AI伺服器、資料中心與相關基礎建設持續擴大，所需要的也不只是晶片與大型設備，還包括各種零組件、材料、散熱、電力及傳輸解決方案。

李鴻基提醒，投資人不應只把目光放在市場熟悉的前200大企業。隨著AI應用擴大，受惠範圍可能延伸到更多中小型公司，甚至有機會從更廣泛的企業群中，找到具備技術優勢與成長潛力的業者。

因此，台灣AI產業的發展不只是少數大型企業的競賽，也考驗整個產業生態系能否持續提供多元解決方案。這種由不同規模企業共同組成的供應鏈，可能成為台灣與其他科技市場競爭時的重要特色。

AI擴大研究廣度 投資判斷仍需要人的專業深度

當AI相關企業數量增加，市場資訊也更加龐雜，投資人如何從大量資訊中辨識真正具有競爭力的公司，成為另一個討論重點。

方念華進一步將問題帶回投資研究：面對台灣數量龐大的上市櫃公司，如何在資訊快速增加的情況下，找到真正值得關注的企業？

歐陽渭棠認為，AI可以協助研究人員擴大資訊蒐集與分析範圍，讓過去受限於時間與人力、較難全面研究的企業，也有機會被納入觀察。不過，資訊取得變得容易，不代表就能直接得到正確的投資答案。

AI可以協助整理資料、比較數據、找出值得進一步研究的方向，但企業的競爭優勢、產業位置與長期發展，仍需要研究人員結合經驗與專業知識判斷。尤其當市場資訊快速流動，如何分辨重要訊息與短期雜訊，更考驗分析師對產業的理解。

因此，未來投資研究的方向並不是單純以AI取代分析師，而是透過AI增加研究廣度，再由人的經驗與專業判斷深化研究內容。人與AI各自發揮優勢，將成為投資研究的重要工作模式。

外資快速調整資金配置 企業資訊揭露更加重要

除了產業競爭，台灣資本市場的資金結構也在圓桌討論中受到關注。

李鴻基指出，台灣市場近年形成外資、投信與散戶共同參與的資金結構。外資代表國際資金的流動，投信規模則受到ETF等投資商品發展帶動，散戶也具有一定的市場參與程度。不同資金來源共同影響市場交易與企業評價，讓台灣資本市場呈現不同於部分亞洲市場的樣貌。

不過，當國際資金流動速度加快，企業資訊揭露的重要性也隨之提高。李鴻基認為，AI讓資訊傳播與整理的速度大幅提升，市場對企業消息的反應也可能更加迅速。企業必須重視資訊透明度，投資人則不能只依賴過去的市場經驗，而應持續更新對產業與公司的理解。

對台灣企業而言，如何讓國際投資人理解自身技術能力、營運表現與未來發展，也會影響企業在全球資本市場中的能見度。

AI投資趨勢是否反轉？三項指標觀察產業需求

論壇最後進入QA，現場投資人關心的問題，集中在近期股市震盪，以及國際科技巨頭持續投入AI資本支出，究竟能否轉化為實際營收與獲利。

針對市場對AI投資報酬的疑慮，歐陽渭棠認為，部分科技公司股價波動，不應直接解讀為AI產業趨勢已經反轉。不同企業的業務內容、投資規模與獲利能力並不相同，觀察市場變化時，仍應回到個別公司的營運狀況與整體產業需求。

至於後續可以觀察哪些指標，他提出三個方向：第一，國際科技巨頭的資本支出是否持續增加；第二，算力價格的變化趨勢；第三，企業導入與實際使用AI的比例是否持續提高。透過這些指標，可以進一步觀察AI需求是否延續，以及相關投資能否逐步反映在企業營運上。

另外，面對股市震盪，投資人是否應該降低股票部位、轉向債券，也成為現場提問焦點。歐陽渭棠強調長期投資的重要性，不建議投資人試圖精準預測市場高低點。如果短期波動已經影響日常生活與工作，可以依照自身風險承受能力調整投資組合，適度配置債券以降低整體波動；但債券主要扮演風險管理的角色，不應只把它視為追求短期獲利的工具。

從企業導入AI、光通訊技術，到中小型供應商的發展機會，再到投資研究與國際資金流動，這場圓桌對談呈現出AI產業競爭正在擴大的另一面。台灣的優勢不只在半導體製造，也包括跨領域的精密製造能力、能夠提供客製化解決方案的中小企業，以及逐漸受到國際資金關注的資本市場。

當AI從晶片延伸到資料傳輸、企業應用與更多產業環節，台灣能否把既有的供應鏈優勢，進一步轉化為技術整合與解決方案能力，將是下一階段產業發展的重要觀察方向。