執行摘要
本報告旨在對當前AI產業進行全面而深入的剖析。分析顯示，AI正處於新一輪科技革命的核心，市場規模呈現爆炸性增長，其驅動因素已從單純的技術應用轉變為由生成式AI引導的「基礎設施軍備競賽」。這一趨勢不僅重塑了全球產業價值鏈，也加劇了地緣政治競爭，迫使各國推動「主權AI」戰略。儘管市場前景廣闊，但AI產業本身面臨巨大的「投資回報」困境，即天量的基礎設施投資與滯後的商業化進程之間的矛盾。
在技術發展層面，AI正從「通用」走向「專業化、在地化」，可解釋AI（XAI）和邊緣AI的崛起，反映出產業對信任、隱私和即時性的需求日益增長。同時，代理式AI等下一代技術預示著AI將從生產力工具進化為能自主完成複雜任務的「協作夥伴」。
全球競爭格局已從單純的產品與技術之爭，升級為由地緣政治主導的「生態系」與「供應鏈」之爭。美中兩國各自採取不同的發展模式，並透過技術聯盟和供應鏈重塑來鞏固自身地位。台灣憑藉其在半導體與ICT產業的硬體優勢，在全球AI供應鏈中扮演著無可取代的核心角色，但其能否將此優勢轉化為軟體與服務的整體產業競爭力，將是其在AI時代的關鍵挑戰。
本報告建議，台灣企業應從「製造」向「服務」轉型，深耕垂直應用領域，並投資於員工的AI素養，以實現人機協作。政府則需加速人才培育與引進，並建立平衡的法規框架，確保創新與倫理並重，並積極協助中小企業克服轉型障礙。
1. 人工智慧產業總體概況與全球市場動態
1.1 產業定義、發展歷史與關鍵驅動因素
人工智慧（AI）正成為推動新一輪科技革命與產業變革的關鍵力量，並與各行各業深度融合，為經濟結構轉型升級提供新的支點 。根據國家標準化管理委員會發布的《人工智能標準化白皮書（2018年）》，AI被定義為利用數位計算機或由其控制的機器，模擬、延伸和擴展人類的智能，以感知環境、獲取知識並使用知識以獲得最佳結果的理論與方法 。AI的產業化核心在於其技術的研發、生產和商業化，旨在創造一個廣泛的AI基礎設施與生態系統，從而大規模地開發與應用AI技術，以提升金融、醫療、運輸等領域的準確性與創新性 。
AI的發展依賴於三大關鍵要素：數據、演算法和算力 。從歷史上看，AI的發展歷經數個階段的起伏，但其核心驅動因素始終圍繞著這三大支柱。當前，由於AI技術的快速進步，相關應用部署正在迅速擴大，為開發者和企業帶來了前所未有的市場機會 。
各國政府已高度重視AI產業的發展，並將其上升為國家戰略。以中國為例，從2017年國務院發布《新一代人工智能發展規劃》開始，國家陸續出臺了多項政策，鼓勵AI行業的發展與創新，例如《關於支持建設新一代人工智能示範應用場景的通知》及《關於加快場景創新以人工智能高水平應用促進經濟高質量發展的指導意見》等 。這些產業政策為中國AI產業的發展提供了強勁的增長動力與長期保障 。
1.2 全球AI市場規模與增長預測
AI市場正處於一個前所未有的爆發性增長階段。根據全球人工智能市場研究報告，2021年全球AI軟體市場規模達到370億美元，預計到2027年將顯著增長至1,423億美元 。這一趨勢不僅限於軟體，更體現在整個AI市場的價值增長上。數據顯示，2024年全球AI市場價值約為233.46億美元，預計到2025年將增至294.16億美元，並且在2025年至2032年的預測期內，市場將以29.2%的驚人複合年增長率（CAGR）增長，預計到2032年市場規模將達到1,771.62億美元 。其中，生成式AI作為當前最熱門的技術分支，其支出在2025年預計將達到6,440億美元，顯示其作為主要增長引擎的地位 。
從地理分布來看，北美地區在2024年以32.93%的市場份額佔據主導地位 。然而，中國也將成為全球第二大AI軟體市場 ，而亞太地區整體則被視為增長最快的區域 。在產業導入方面，高科技與電信通訊產業的AI導入率最高，高達70%，其次為汽車與金融業 。其中，金融服務業（BFSI）被明確列為AI市場的頂級產業，其投資價值受到高度認可 。
本報告推斷，儘管AI市場規模持續擴大，但其增長動力已從單純的AI技術應用，轉向由生成式AI驅動的「基礎設施軍備競賽」。這種爆炸性增長的核心，是生成式AI模型對天文數字算力的天量需求 。這導致了全球科技巨頭之間圍繞「算力」和「基礎設施」的巨額投資競賽，並將其推升為AI產業當前最核心的驅動因素。這種對算力的龐大需求不僅是技術問題，更引發了地緣政治、供應鏈安全和能源基礎設施的連鎖反應，從而重新定義了AI產業的價值鏈，將硬體、能源和雲端服務提供商推向了權力核心。
以下表格提供了全球AI市場規模與預測的量化基礎：
1.3 核心技術三要素：數據、演算法與算力
AI的發展與產業化高度依賴於「數據、演算法與算力」這三大關鍵要素 。算力是當前最為突出的瓶頸與挑戰。貝恩公司的一份報告預測，為滿足AI算力的爆炸性增長，到了2030年，全球每年新增的AI運算需求可能飆升至200吉瓦（GW），其中美國將佔據一半 。這種前所未有的算力需求增長速度已超過摩爾定律的兩倍，這不僅對半導體效率構成巨大挑戰，也讓數十年未曾大幅擴容的全球電網不堪重負 。為了應對這一挑戰，美國的國家AI戰略甚至將「建造新電廠」納入其基礎設施擴展計畫 。
除了算力，數據也是AI發展的基石。AI模型需要大量的高品質數據進行訓練。然而，當前大部分可用數據都是非結構化的，需要耗費大量時間與資源進行清理才能使用 。這也成為AI新創企業發展技術的主要障礙之一，因為高昂的成本和資源耗盡的問題經常導致小型企業面臨資金壓力 。
2. 核心技術趨勢與前瞻展望
2.1 生成式AI：應用深化與商業模式革新
生成式AI已超越了單純的實驗階段，成為推動企業生產力提升與商業模式革新的核心動力 。其核心優勢在於能夠以近乎零的邊際成本推動服務規模擴張 ，快速生成新穎內容，並協助企業降低13%的成本 。高盛集團的數據指出，生成式AI可能在十年內推動全球國內生產毛額（GDP）增長7個百分點，或近7兆美元 。
生成式AI的應用範疇正迅速擴大，從創意產業的劇本與藝術創作 ，擴展到金融、醫療、運輸等核心服務領域 。在金融業，生成式AI能根據客戶的交易行為與風險偏好，提供高度個人化的產品建議，並自動處理文件 。在醫療領域，它能加速新藥發現與研究，例如建立具有特定特性的新型蛋白質序列以設計抗體 。在餐飲業，智慧機器人能提升效率並減少資源浪費。
這一技術浪潮也驅使企業策略思維的根本性轉變，從一次性的產品銷售，升級為更根本的商業模式重構 。新的模式如「服務即軟體（SaaS）」、「新型代理式AI顧問」與「機器人即服務（RaaS）」應運而生 。這些模式旨在透過租賃、訂閱等方式，將AI服務轉化為持續性的獲利來源，並在此過程中將累積的數據資產化 。
2.2 可解釋AI (XAI)：黑箱挑戰與信任建立
隨著AI技術越來越先進，其運算過程已變得難以追溯，形成一個難以理解的「黑箱」。這引發了人們對AI決策的信任危機，特別是在高風險領域。為了解決這一問題，「可解釋AI（XAI）」應運而生，它是一組旨在讓人們理解並信任AI模型所產生結果的流程和方法 。
XAI的地位和作用日益凸顯，它有助於揭示AI系統中可能內嵌的偏見，例如在信用評分或招聘篩選上的不公平 。透過XAI，組織可以對模型行為進行持續評估，提高模型性能，並確保AI決策符合倫理標準 。
在高風險應用場景中，XAI是不可或缺的。在金融領域，它能使信用評分與詐欺偵測的決策過程更加透明，從而增強客戶信任。在醫療領域，XAI能幫助醫生理解AI推薦的診斷與治療方案，提高醫療質量 。在自動駕駛領域，對無人駕駛系統決策過程的解釋，對於提高安全性和用戶接受度至關重要 。聯合國教科文組織（UNESCO）已將「透明性與可解釋性」納入其《人工智能倫理建議書》的十大原則之一，這表明XAI已不僅僅是一個技術問題，更是一個全球性的倫理與治理要求 。
2.3 邊緣AI：即時運算與分散式智慧
AI技術發展的另一重要趨勢是從集中式雲端運算走向分散式邊緣運算。邊緣AI是指在本地端或邊緣設備上運行AI模型，而非將數據傳輸到雲端伺服器 。這種技術的核心優勢在於能夠大幅降低延遲、提升反應速度，並減少對網路頻寬的需求 。對於需要即時處理與決策的應用，例如自動駕駛汽車的障礙物檢測，或智慧城市交通訊號的即時管理 ，邊緣AI提供了最佳解決方案。
此外，邊緣AI還能有效保護數據隱私與主權，因為敏感數據在本地設備上處理，無需傳輸到遠程伺服器，從而降低了數據洩露的風險 。這一特性在醫療保健（如穿戴式健康監測器）和智慧家庭（如智能門鈴、恆溫器）等領域尤為重要 。
在工業製造領域，邊緣AI的應用前景廣闊。它可用於即時檢測生產線上的產品缺陷，實現預測性維護，減少設備故障與停機時間 。雖然邊緣AI在本地進行推理，但其與雲端AI並非獨立，而是形成協同關係。有問題的數據可傳輸回雲端進行再訓練，以持續優化邊緣設備上的模型性能 。
2.4 下一代技術浪潮：代理式AI、量子運算與人形機器人
AI的創新仍在高速進行，並已預示著下一波技術浪潮的核心。貝恩報告指出，下一波創新的核心將是「代理式AI」（Agentic AI），或稱「自主AI智能體」。這類AI能夠像人類一樣執行複雜的多步驟任務，並預計在未來3到5年內，企業將把高達10%的科技支出用於建構相關平台 。這種技術代表了AI從單純的「生產力工具」進化為能自主完成複雜任務的「協作夥伴」。
除了代理式AI，其他前瞻技術也備受關注。量子運算被視為具有巨大潛力的新興技術，預計為金融、製藥、物流等產業釋放高達2,500億美元的市場價值 。儘管其發展是漸進式的，但其解決特定複雜問題的能力不容小覷 。此外，人形機器人也吸引了大量資金 。儘管目前仍處於早期部署階段，且高度依賴人工監督，其商業成功將取決於整個生態系的成熟度 。
總體而言，AI技術發展正呈現從「通用」向「專業化、在地化」分化的趨勢，同時也預示著從「工具」向「自主代理」的根本性轉變。這種分化表明，AI的未來不是由單一巨頭或通用模型「一統天下」，而是由一個多層次、多技術協同的生態系統構成。企業的AI策略將需要從單純「採用AI」轉變為「針對特定痛點選擇或開發適合的AI技術組合」。
3. 全球競爭格局與生態系分析
3.1 科技巨頭的策略佈局與核心產品
當前的AI產業格局，是由以「美股七巨頭」為首的科技巨頭所主導。這些公司不僅影響著全球股市，其在AI領域的策略佈局也決定了產業的發展方向 。微軟憑藉其龐大的企業客戶基礎，透過Copilot和Azure AI將辦公軟體智慧化 ，並提供穩定安全的雲端AI服務 。Google則以其在搜尋引擎、雲端AI平台和最新Gemini模型上的領先地位，持續在基礎研究和終端應用上發力 。
然而，在AI運算硬體領域，輝達（NVIDIA）的地位無可撼動。其營收有高達89%來自運算與，憑藉GPU和CUDA軟體生態系統的領導地位，輝達已成為AI革命的核心驅動者 。輝達甚至運用一種「循環」交易策略，透過對OpenAI等資金吃緊的新創公司進行巨額投資，來確保其AI晶片的持續需求 。
OpenAI憑藉其ChatGPT系列引領了生成式AI的浪潮，儘管其年化收入已突破百億美元 ，但其巨額投資和盈利困境引發了市場的擔憂 。為應對這一挑戰，OpenAI正積極尋求多元供應鏈，除了與主要支持者微軟的合作關係出現鬆動，也與Google、甲骨文等建立合作，甚至計劃開發自有AI加速晶片。
與此同時，中國的科技巨頭如百度、阿里巴巴、騰訊等也在AI領域扮演著不可或缺的角色 。百度以其在中文語言處理上的多年積累，憑藉「文心一言」（Ernie Bot）在中文AI應用上表現出色 。
以下表格提供了全球AI領導廠商的佈局概覽：
3.2 新創獨角獸的崛起與競爭策略
生成式AI浪潮以驚人的速度催生了新一批獨角獸公司。一份報告顯示，這些生成式AI獨角獸公司的平均誕生時間僅為3.6年，遠快於傳統科技公司的7年 。這反映出AI領域的創新與資本流動達到了前所未有的水平。
與科技巨頭的全面佈局不同，新創公司普遍採取聚焦於垂直領域的競爭策略 。例如，專注於開發安全可控大型語言模型的Anthropic ，客戶服務AI代理公司Decagon ，以及為醫療健康領域開發經過嚴格測試的AI模型的Hippocratic AI 。這些新創公司不再盲目追逐通用模型，而是專注於解決特定產業的痛點，以其專業性和創新性尋找市場立足點 。
一個值得關注的挑戰者是中國新創公司DeepSeek。該公司以其獨特的技術和商業模式震驚業界，僅用10%的成本就訓練出性能媲美GPT-4的AI模型 。其核心策略在於採用Mixture-of-Experts（MoE）架構和完全基於強化的學習方法 。更重要的是，DeepSeek將其模型開源，挑戰了大型語言模型需要天價研發費用的迷思，體現了AI技術「民主化」的趨勢 。這種開源模式不僅吸引了廣泛的開發者，也為其在國際市場上贏得了聲譽。
3.3 全球AI供應鏈與地緣政治競合
全球AI競爭已從單純的技術與產品競爭，升級為由地緣政治主導的「生態系」與「供應鏈」之爭。美中兩國各自採取不同的發展模式，這導致了技術路線與供應鏈的「碎片化」。美國的AI發展由市場機制驅動，擅長基礎研究與突破性創新，並透過科技巨頭與盟友建立技術聯盟 。其國家戰略明確提出要將其「AI技術堆疊」出口給盟友，以確保「美國技術成為全球標準」。
中國則由政府引導，將AI視為國家治理工具，專注於商業應用並利用龐大的數據資源推動發展 。為應對地緣政治風險，全球資通訊產業的製造模式正從以中國為中心的「世界工廠」轉向「中國大陸、東南亞、中北美」三大完整供應鏈聚落 。AI伺服器在美國的製造比重明顯看漲 。
這種去中心化和碎片化的趨勢，使台灣在全球AI硬體供應鏈中的核心地位更為凸顯。台灣不僅是晶片生產重鎮，也是關鍵零組件、系統整合及高速連接等多元產業的核心角色 。輝達CEO黃仁勳公開的AI供應鏈名單中，台積電、鴻海等台灣業者名列其中 ，這表明台灣處於這場博弈的中心點，是各方爭奪的關鍵節點。然而，這也意味著台灣面臨的政治與經濟風險將隨之升高，如何在強權之間取得平衡，並維護自身的競爭力，將是其重大挑戰。
4. 產業應用與價值創造
4.1 核心產業導入現況與案例深度解析
4.1.1 金融服務業
金融服務業是AI技術導入率最高的產業之一，其應用範疇涵蓋了從客戶服務到風險管理等各個層面 。AI智能客服與虛擬助理能夠處理大量的客戶查詢，並提供個人化的金融產品推薦 。在台灣，玉山銀行推出了通用型生成式AI平台「GENIE」，將內部知識庫與法規資料整合，用於自動化教材產製與知識問答 。台北富邦銀行則在其App中導入生成式AI助理，為客戶提供客製化的財務分析 。
除了客戶端應用，AI也深刻變革了金融機構的內部運營。合規審查與法遵自動化能夠處理龐雜的法規內容，減少人工作業的錯誤 。在風險管理方面，AI被廣泛應用於異常偵測、反洗錢與網路安全防護 。
4.1.2 醫療健康與生命科學
AI在醫療領域的應用前景巨大，但當前導入率仍相對較低 。AI技術可用於疾病診斷、療法開發與個人化照護 。例如，AI能夠分析病患數據和醫療影像，幫助醫生更早、更準確地診斷疾病 。在台灣，林口長庚醫院開發的「舟狀骨骨折偵測AI」軟體，能夠偵測人眼難以察覺的細微骨折線，避免誤診 。
在生命科學領域，AI能加速新藥研發。DeepMind開發的AlphaFold能夠預測蛋白質結構，為藥物設計提供前所未有的精準度 。此外，生成式AI工具也能用於建立合成患者資料，用於訓練AI模型或研究罕見疾病 。在公共衛生領域，AI驅動的語音機器人曾在疫情期間被用於追蹤疫苗副作用，顯著提升了效率並節省了大量人力成本 。
4.1.3 製造業與工業自動化
製造業是AI技術應用的另一大核心領域。邊緣AI尤其適用於工廠自動化，它能夠在生產線上進行即時的視覺檢測，以減少產品缺陷和延遲 。透過感測器數據分析，AI還能實現預測性維護，及早發現機器故障，從而減少停機時間 。
AI在製造業的應用案例非常多元，包括利用光學分選技術對咖啡豆進行分類 、監測蝦養殖場的健康狀況以優化飼料方案 ，以及在畜禽養殖中進行早期疾病檢測。這些應用不僅提升了生產效率，也為傳統產業帶來了全新的價值。
4.2 營收模式的轉變與獲利挑戰
儘管AI應用在各行各業創造了巨大的生產力紅利與價值，但AI產業本身卻面臨著嚴重的「投資回報」困境。貝恩報告指出，AI服務的商業化進程遠遠落後於基礎設施的投資速度 。報告預測，到2030年，AI行業可能面臨高達8,000億美元的巨大資金缺口 。這種「天量投資」與「盈利難題」的矛盾，正成為產業發展的核心挑戰 。
以OpenAI為例，其年營業費用預計高達85億美元，但年收入僅為35億至45億美元 。其競爭對手Anthropic的情況更為嚴峻，其收入僅為OpenAI的10%至20%，但運算成本卻高達25億美元 。在當前階段，真正從AI產業中獲利豐厚的企業，主要是輝達這類銷售硬體設備的公司 。
為了解決這一困境，企業正積極探索新的營收模式。除了廣泛採用的訂閱制 ，例如Adobe的成功轉型案例，企業也正在擁抱「服務規模化」模式 。這包括將AI服務深度內嵌於實體產品中以強化品牌差異化的「服務即軟體（SaaS）」模式，以及利用代理式AI打造超高效率服務的「新型代理式AI顧問」，和透過租賃或訂閱方式提供智慧機器人的「機器人即服務（RaaS）」模式 。這些模式旨在將一次性的產品銷售轉化為持續性的獲利引擎，並將累積的數據資產化 。
本報告認為，AI產業面臨的困境迫使產業從單純的「技術提供」轉向「價值創造」。成功的企業將是那些不僅能提供先進技術，更能將技術深度內嵌於特定產業，並建立可持續、可規模化且能持續產生價值的商業模式的企業。這解釋了為何許多新創公司專注於垂直領域，而非通用模型，因為這是在當前市場環境下實現價值變現的有效路徑。
5. 社會經濟影響、倫理挑戰與治理框架
5.1 對勞動市場與就業的衝擊與機會
AI對勞動市場的影響並非單純的「取代」，而是工作內容的「重組」。AI可以處理需要較多體力、重複性或無趣的工作，例如製造業中的繁重任務 。這使得人們能夠從事更具創意、策略性與更高價值的工作 。
然而，AI的普及也可能加劇就業與薪資的兩極化 。OECD研究指出，在32個國家中，約14%的工作機會已高度自動化 。低薪、低學歷的工作者更容易受到自動化的衝擊 。相比之下，專業度較高的工作，如教學專業人員或經理人，則較不容易被取代 。
在AI時代，員工需要具備新的技能來適應新的工作模式 。企業領導者認為，除了專業技術，員工必備的關鍵能力還包括分析判斷能力、彈性與情商 。這表明，人與AI的協作能力將成為未來每位員工的關鍵技能，企業應將AI視為賦能員工、提高生產力的工具，而非僅僅是裁員的手段 。
5.2 數據隱私、偏見與內容真實性等倫理爭議
AI的快速發展也引發了深刻的倫理關切。AI系統的運作過程缺乏透明度，其決策可能內嵌人類的偏見，進而加劇現有的不公平，例如對已經處於邊緣化的群體造成更大傷害 。同時，AI系統仰賴大量數據運作，若數據被盜竊、洩露或濫用，將嚴重侵害個人隱私與安全 。
生成式AI帶來的內容真實性問題也備受關注。其生成的內容可能存在不準確性或缺乏可信度 ，且通常不會註明來源，這可能導致抄襲或不當引用 。
為應對這些挑戰，學術界、政府與國際組織正積極制定AI倫理準則。這些準則旨在確保AI的開發和運用方式對社會有利，並涵蓋公平性、透明度、責任、隱私、安全性和潛在的社會影響等廣泛考量 。
5.3 國際AI治理與各國法規監管趨勢
AI的技術發展速度遠超社會倫理與法規的應對能力，這使得治理問題從單純的技術管理演變為一場由不同價值觀主導的國際標準之爭。
- 歐盟《AI法案》：歐盟的《AI法案》（EU AI Act）是全球首個針對AI的全面監管框架，其核心為「風險分級」管理 。法案將AI系統分為四個等級 ：
- 不可接受風險：此類AI將被禁止，例如操縱潛意識、社會評分與無差別人臉辨識等 。
- 高風險：被允許使用，但需遵守嚴格規範，例如在教育、就業、醫療設備等領域的AI 。
- 有限風險：需具備特定的透明度義務，例如與AI互動時必須告知用戶。
- 最低風險或無風險：不具備明確義務，但鼓勵遵守行為規範。
- 美國策略：美國的AI發展由市場機制驅動，其國家策略強調在鬆綁法規、鼓勵創新的同時，建立監管沙盒與評估生態系統 。美國的AI政策特別強調AI模型必須「客觀中立」、「沒有意識形態偏見」並將其視為一種市場控制工具，以確保政府合約只給予符合其偏好的模型開發商 。 此外，美國也積極推動技術聯盟 ， 以確保其技術成為全球標準 。
- 中國策略：中國的AI發展由政府引導，旨在將AI作為國家治理工具 。其《人工智能安全治理框架》強調「以人為本、智能向善」，並關注技術本身與應用層面的安全風險 。中國的AI專利布局以數量優勢與應用導向為主，專利申請集中於智慧城市、監控系統與電子商務等領域 。
綜上所述，各國在AI治理上的不同策略，反映了其在價值觀、經濟模式與政治體制上的根本差異。歐盟旨在保護公民權利，美國旨在維持技術領導地位，而中國則旨在強化社會控制。這種價值觀的衝突，使得AI治理不會形成單一的全球統一標準。未來，跨國企業將面臨在不同司法管轄區遵守不同法規的挑戰，而各國的「主權AI」戰略將進一步加速技術生態的本地化與碎片化。
6. 台灣AI產業的關鍵角色與發展策略
6.1 台灣在全球AI供應鏈中的優勢與地位
台灣在全球AI供應鏈中扮演著無可取代的核心角色 。這一地位的建立，仰賴於台灣強大的半導體與ICT產業基礎 。輝達執行長黃仁勳公開的完整AI與資料中心供應鏈生態系夥伴名單中，台積電、欣興、鴻海、聯發科等多家台灣業者名列其中，這顯示台灣不僅是AI晶片生產重鎮，也是關鍵零組件、系統整合及高速連接等多元產業的核心角色 。
台積電作為全球最大的晶圓代工廠，其2024年第四季市占率達67.1% 。其獨特的CoWoS（Chip-on-Wafer-on-Substrate）先進封裝技術已成為AI晶片封裝的主流方案 ，能夠有效提升晶片的運算效能與能源效率。在AI伺服器製造方面，鴻海預計2025年AI伺服器收入將達到1兆新台幣 ，顯示其在AI硬體供應鏈中的關鍵地位。甚至OpenAI也正研發自有AI加速晶片，並有望於2026年前在台積電完成晶片的商業化生產 。這一切都凸顯了台灣在AI硬體生態系中不可或缺的戰略價值。
以下表格提供了台灣AI供應鏈的關鍵廠商概覽：
6.2 國家政策與產業推動現況
台灣政府已將AI發展上升到國家戰略層面，積極推動「台灣AI行動計畫2.0」與「AI新十大建設」。這些政策旨在從硬體優勢走向系統創新，並建構法規基礎、人才制度與創新生態，以實現「人工智慧之島」的願景 。台灣已逐步投資資料中心與雲端基礎建設，提供AI應用所需的算力支撐，例如「台灣杉二號」超級電腦的啟用 。
在人才培育方面，政府與產業正攜手發展因應AI時代需求的人才培育體系 。這包括協助受AI衝擊的勞工進行轉型，並強化AI專業人才的培育 。金融監督管理委員會（金管會）也已發布金融業運用AI的六大核心原則，顯示政府正朝向負責任AI的發展方向 。
6.3 面臨的挑戰：人才、法規與中小企業轉型
儘管擁有硬體優勢和積極的政策引導，台灣的AI產業發展仍面臨多重挑戰。首先是人才問題，台灣面臨AI人才的「高競爭性」與「短缺」。特別是中小型企業，由於有限的資源與經費，難以在同業競爭中吸引頂尖人才。AI人才需要具備跨領域知識、數據分析能力與良好的溝通協作能力，這些都是當前人才培育的重點 。
其次是法規挑戰。台灣需要建立一個平衡的AI法規框架，既要鼓勵創新，也要兼顧數據隱私、著作權等倫理問題 。
最後，也是最關鍵的挑戰是如何協助中小企業進行轉型。台灣產業以中小企業為主體，其數量佔全體企業98%以上 。這些企業往往對新科技抱持觀望態度，加速AI應用並非其首要任務 。如果台灣無法有效推動這群產業基石進行轉型，其硬體優勢可能無法內化為整體產業的競爭力。
本報告認為，台灣在全球AI硬體供應鏈中佔據核心地位，這是一個天然的優勢。然而，AI的價值正在從硬體轉向軟體、服務與應用。如果台灣無法在軟體、服務與垂直應用上同步發展，其硬體優勢可能最終被其他國家利用，而無法內化為自身的產業競爭力。這意味著，台灣的AI發展策略不能只依賴硬體代工，而必須強化跨領域人才培育，並針對金融、醫療、製造等優勢產業，推動AI的深度落地應用。這將是台灣能否在AI時代從「硬體供應鏈核心」進化為「AI創新樞紐」的關鍵。
7. 結論與未來展望
7.1 綜合分析與核心洞見
本報告的綜合分析顯示，AI產業正處於一個充滿矛盾與機會的關鍵轉折點。首先，儘管市場規模呈現爆炸性增長，但產業本身面臨著天量投資與盈利困境之間的巨大矛盾。這一困境迫使企業將重心從單純的技術提供轉向創造可持續的商業價值，例如透過訂閱制和「即服務」模式來實現獲利。
其次，技術發展與治理挑戰並行。AI的飛速創新，特別是「黑箱」模型所帶來的偏見、隱私與信任問題，遠超社會倫理與法規的應對能力。這使得AI治理不僅是技術管理問題，更是一場由不同價值觀主導的國際標準之爭。
此外，AI對勞動市場的影響是工作內容的重組，而非單純的取代。然而，這一重組過程也加劇了高階與低階勞工之間的技能與薪資差距。未來的成功將屬於那些能夠順暢地與AI協作、具備分析判斷與情商等新技能的員工。
最後，全球AI競爭已從產品與技術之爭，升級為地緣政治驅動的供應鏈與生態系之爭。美中兩國各自採取不同戰略，加速了供應鏈的本地化與碎片化。
7.2 對台灣企業與政府的戰略建議
基於上述洞見，本報告提出以下對台灣企業與政府的戰略建議：
- 對企業的建議：
- 從「製造」到「服務」的轉型：台灣企業不應僅滿足於AI硬體的製造，而應積極向「軟體與服務」轉型。應學習並導入訂閱制、「服務即軟體（SaaS）」等新的商業模式，以將一次性的產品銷售轉化為持續性獲利引擎 。
- 深耕垂直領域：鼓勵新創與中小企業聚焦於特定產業的痛點，例如製造業的智能工廠、醫療的輔助診斷，利用AI解決實際問題，從而在垂直市場中建立難以複製的競爭優勢。
- 強化人機協作：企業應將AI視為賦能員工的工具，而非取代人力的威脅 。應投資於員工的培訓，提升其AI素養與跨領域能力，並鼓勵內部團隊協作，以實現AI與人類智慧的互補，共同創造更高價值 。
- 對政府的建議：
- 打造「負責任」的法規環境：在參考歐盟《AI法案》的同時，建立符合台灣國情的「風險導向」法規框架 。該框架應確保創新與倫理並重，為AI開發者和應用者提供明確的指引，並保障公民的數據隱私與權利。
- 加速人才培育與引進：擴大產學合作，強化跨領域AI人才的培養，並建立透明且彈性的移民管道，以吸引國際頂尖AI人才來台工作與定居 。同時，應制定全國策略，提供培訓與補助計劃，協助受AI技術衝擊的勞工進行轉型 。
- 推動中小企業轉型：制定全國策略，提供具體的轉型方案與補助，降低中小企業導入AI的門檻 。應協助他們從基礎設施、技術導入到人才培訓等方面，逐步實現AI化，以確保台灣經濟的基石不會在AI浪潮中被淘汰。
