台灣深耕 AI 應用的布局方向

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隨著CES 2025這場全球頂尖科技展會的落幕，再次增強了世人對AI人工智慧科技革命的期待。根據美國市場調查公司IDC預測，截至2030年，AI將對世界經濟產生約20兆美元的影響。生成式AI的崛起，正在重新定義未來全球產業競爭的遊戲規則。

生成式AI不僅僅是工具，也正在改變我們思考和創造的方式，透過資料學習並生成新內容，在行銷、教育、醫療和製造業等領域有廣泛應用，實現如生成多語言的商品說明，以利進入多元的國際市場，或是實現消費者區域化的洞察，優化商品推薦及個性化廣告設計。生成式AI的快速發展正推動全產業鏈的流程變革，已被視為全球經濟增長的新引擎。

台灣因硬體領域的優勢，在全球AI生態鏈中扮演舉足輕重的角色，但真正需要突破的是應用層面的創新。以製造業為例，目前已有許多企業運用AI技術來預測市場需求，提前進行生產排程調整，精準掌握市場穩定供貨，又如導入智慧客服與碳排放管理系統，可有效符合國際綠色規範，拓展全球市場。

儘管AI技術展現了巨大的潛力，但台灣在推動AI應用進程中也有四大挑戰，包括資料、人才、算力，以及治理。

挑戰一、資料分散與不足。資料是生成式AI發展的基礎，然而台灣企業普遍存在資料分散於各部門的情況，難以整合成系統化的資料集；同時，繁體中文資料在全球語言資料中占比有限，也增加了直接使用國際上生成式AI模型開發應用的難度。台灣若能善用自身獨特的資料資源，結合主權AI的概念，打造專屬模型，將具備明顯的競爭優勢。

挑戰二、人才短缺。建議可參考國際作法，像是新加坡通過高薪與新創機會等政策吸引全球專才的策略，就值得借鏡。

挑戰三、算力基礎薄弱。目前可行做法，建議台灣企業不需要與國際巨頭競爭最高算力，應找到適合自己的應用領域，例如邊緣AI運算，找到自身定位，精準發展。

最後，挑戰四、治理挑戰。政府與產業應攜手合作，建立資料共享、風險管控及倫理規範的框架，為AI技術的穩健發展奠定基石。

台灣資源不多，針對上述挑戰，建議以整合資源的方式來克服，以「中央廚房模式（AI Foundry）」的構想作為解方，此模式集中資源，打造共享平台，支持百工百業的AI多元應用，藉此降低企業進入AI化的門檻。例如，在法律領域，利用開源軟體（如Llama）當基礎，以台灣法律（如六法全書）訓練出適合台灣法律的通用大語言模型，再依不同的需要分別訓練出更多元的模型，像是適合檢察署公訴書、不起訴書，民間法律事務所寫訴狀、答辯狀，法院寫判決書，書記官寫各類書狀等等不同法律文件的專業模型，形成樹狀結構。

全球競爭日益激烈，台灣需要找到自己的獨特定位，結合產業特色，專注於開發垂直應用模型是可行的策略。未來當國際上需要特定領域的模型時，第一個就會想到台灣。此外，台灣應建立全面的人才培育計畫，涵蓋技術使用、開發與管理能力，同時推動產學合作，為AI化進程奠定基礎。

台灣在生成式AI浪潮中具有獨特的競爭優勢，不應侷限在硬體領域領先，還可透過上述解方，在全球市場中脫穎而出。這波浪潮既是挑戰，更是機會，我們應該抓住機會，結合自身產業優勢與技術創新，從跟隨者躍升為全球引領者。迎接AI大時代的來臨，台灣若能精準定位，結合創新應用，掌握重塑產業版圖的新契機，必能在全球產業競爭中占有一席之地。

（作者是工研院執行副總暨總營運長兼AI策略長）