每天使用 AI 的人愈來愈多。
從日常購物時的比較與決策，到產業報告的彙整分析，乃至於過去耗時耗能的複雜科學計算，AI 正以各種角色，滲入我們生活的大小場景之中。
乍看之下，這是一波高度通用、跨文化的技術擴散；但若仔細觀察，各國實際採取的做法卻並不一致。
同樣是生成式 AI，在不同國家制度、產業結構與文化背景下，被賦予的角色與期待，其實大相逕庭。
生成式 AI 的技術本身或許是中性的，但它進入社會後，所被強化、放大的，往往是既有的治理邏輯、價值排序與發展優先順序。
也正因如此，當 AI 成為日常決策與知識取得的重要入口，它影響的已不只是效率提升，而是各個社會如何透過 AI，延續、調整，甚至重塑自身的運作方式。
如果說政策層的討論，關注的是「誰掌握 AI 能力」，那麼在社會層面，更值得觀察的其實是: 不同國家，如何在自身文化與制度脈絡中，讓 AI 與現實世界接軌。
以下幾個案例，正好呈現出各國在這波 AI 浪潮中的行事風格與側重方向。
日本: 文化與 IP 的延續
日本一向以內容與 IP 文化輸出世界，從動畫、漫畫到小說與音樂，長期累積了深厚的軟實力基礎。
近期，日本的文化保存機構開始與 AI 公司合作，將稀少文化資產進行高品質數位化，並建立可被模型理解與運用的大型資料庫。
這些專案表面上是文化保存，本質上卻是回應了一個更實際的問題:
在 AI 大量生成內容的未來，哪些文化素材能被順利納入系統、被持續引用，並維持可見性?
在這樣的脈絡下，文化數位化不再只是博物館或學術機構的專業工作，而逐漸被納入國家層級的長期投資選項。
越南: 發展中國家的以小博大
同一時間，身處競爭激烈的東南亞發展中國家群中的越南，則展現出另一種策略取向。
越南政府更新了國家 AI 策略，並計畫於 2025 年發布首部 AI 法，明確將 AI 定位為核心國家基礎設施。
在這套策略中，AI 被視為促進經濟與社會發展、提升整體競爭力的關鍵工具，而不僅是單一產業升級的手段。
當發展中國家也開始嘗試將 AI 轉化為社會資本，從技術擴散與普惠的角度來看，這波 AI 浪潮，確實為非強勢國家提供了以小搏大的潛在空間。
印度: 專業人才的稀缺資源
一向被視為高科技人才輸出大國的印度，則選擇從「人」出發，採取不同的切入路徑。
印度理工學院孟買 (IIT Madras) 推出針對政府官員的國家 AI 培訓計畫，目標是提升公部門對 AI 的理解與實務操作能力。
這類對政府人才的 AI 能力投資，意味著 AI 不再只是交由市場自行發展的技術，而被納入治理能力的一環。
公部門主動將 AI 人才培育納入制度設計，並與實際行政運作結合，也呼應了印度長期將「人才視為關鍵輸出資源」的發展邏輯。
英國: 歐洲國家重視的社會價值
至於歐洲，英國政府則展現出另一種治理思維。
其規劃大規模提升公開、可控的 AI 計算資源，並直接導入公共服務體系，如教育與醫療領域。
這樣的選擇，延續了歐洲一貫重視社會影響與公共價值的政策風格：
相較於直接投入前沿科研競賽，更優先思考 AI 如何成為公共服務創新的基礎工具。
在這樣的框架下，政府扮演的不是與大型科技公司並肩競逐的角色，而是 AI 應用的制度設計者。
這種作風，也與美國偏重科技強權競爭，或部分亞洲國家聚焦整體競爭力提升的視角，形成明顯對比。
社會的真正焦慮
圍繞 AI 的討論，經常被簡化為「會不會被取代」。
但更深層的問題其實是，在各國選擇不同接軌方式的同時，哪些視角、制度與價值，會逐漸成為 AI 運作時的預設背景？
在這個層次上，政府是否介入、企業如何合作、社會如何累積並輸入自身的知識與文化，都將影響未來數十年的發展主導權。
回顧上下兩篇，其實指向兩個彼此交織的核心問題：
一是國家如何將 AI 納入自身的實力結構。二是 AI 如何在不同社會條件下，重新形塑運作方式與集體想像。
這兩者並非獨立議題，而是同一條歷史曲線的不同側面。
那麼，台灣呢？
台灣於 2025 年 12 月啟用新的雲端計算中心，推動所謂的「Sovereign AI（主權 AI）」能力建設。
這象徵政府開始主動打造 AI 算力與基礎設施，嘗試從既有的硬體製造優勢，轉向參與更完整的 AI 生態，而不再只是供應鏈中的一環。
「國家算力即國家能力」並非空談。
與其他國家相同，台灣也正以自己的節奏與順序，逐步向這個方向靠近。
我們當下面對的 AI 問題，早已不是要不要使用，而是選擇以什麼樣的制度設計、文化脈絡與集體想像，與它一起前進。
