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吳碧娥╱北美智權報 編輯部
圖片來源 : shutterstock、達志影像
過去二十年間，數位經濟的崛起深刻改變了全球創業的模式。根據《2025新創企業白皮書》，全球創投有37%資金重壓AI領域 ；與此同時，台灣新創圈也迎來資金大年，獲得投資總額突破1,002億元，刷新十年紀錄。在這波以健康醫療、生技、能源與AI為首的資本浪潮中，台灣創業者展現了精準的戰略嗅覺，將研發火力集中於生成式AI、自然語言處理（NLP）與預測分析，試圖在這場全球技術競賽中突圍。
台灣新創的AI生存樣態
在過去的創業生態系中，創新體系往往由政府、企業與學研機構為核心；但在AI時代，掌握數據的平台、提供算力的雲端公司、以及開源社群，成為了新一代創新的關鍵節點。這種結構性的轉變，直接反映在台灣創業者的行為模式上。
根據調查，台灣新創企業對數位工具的接受度極高，高達85.1%的受訪創業者表示，其創業過程或主題與AI高度相關，顯示AI已不再是少數高科技公司的專利，而是成為創業圈的「基礎設施」。若進一步細分這85.1%的族群，我們可以發現兩種截然不同的樣態：約有六成（59.04%）的創業者屬於「AI使用者」，他們運用現有的生成式AI、資料分析平台來支撐業務運作；而另外約四成（40.96%）則是真正的「AI新創」，其核心產品或服務本身就是AI技術或系統。
圖1. 台灣新創企業創業與AI 的關聯性；圖片來源：2025新創企業白皮書
這四成的AI新創在技術來源的選擇上，也揭示了當前全球技術民主化的趨勢。調查顯示，超過半數（55.51%）的技術來源是基於開源模型的調整或優化，這顯示GitHub、Hugging Face等開源社群已成為台灣新創最重要的資源庫。這種「開源即合作」的創業文化，讓台灣新創能夠站在巨人的肩膀上，透過全球社群的協作與擴散，快速將產品推向市場，不必從零開始打造。
而在AI導入的路徑上，台灣新創展現了一種務實的「由外而內」策略。數據顯示，企業最優先導入AI的場景集中在「行銷內容製作」（48.55%）、「客服自動回應」（30.8%）與「業務開發」（29.35%）。這反映出資源有限的創業者，首要任務是利用AI的高效率來解決市場拓展與品牌能見度的問題。隨著應用深化，AI才逐漸進入「客戶管理」、「產品設計」等核心營運層，最後才是「設備維護」與「員工訓練」等後台系統。這種循序漸進的導入模式，說明了台灣創業者在追求創新與維持生存之間，做出了極為理性的資源配置，先用AI幫助公司活下來，接著才是追求內部效率與長期競爭力。
新創AI技術佈局：應用層掛帥
在技術研發的戰場上，生成式AI、自然語言處理與預測分析，是目前台灣新創投入資源最多的三大技術領域。其中，「生成式AI」以41.83%的佔比位居首位，這無疑呼應了自ChatGPT問世以來席捲全球的熱潮；緊追在後的是佔比31.94%的「自然語言處理」與31.56%的「預測分析」，再加上「視覺辨識」與「語音處理」，新創企業最主要的技術投入領域，共同特徵在於能夠快速商品化，且直接對應到明確的市場需求。
值得注意的是，相較於應用層面的熱絡，台灣新創在基礎設施層面的投入相對冷清。例如「資料收集與標註服務」、「模型管理工具」或「自動建模工具」等技術類別，投入比例皆未超過兩成。這顯示出台灣新創的研發結構呈現「重應用、輕平台」的特性，多數企業傾向於直接回應市場需求，開發能解決具體問題的功能，而非投入高成本與高門檻的底層基礎設施或平台工具，這也隱含了台灣在AI生態系中，可能缺乏掌握底層話語權的隱憂。
行銷、醫療與製造的三強鼎立
根據經濟部調查顯示，「廣告行銷」、「健康醫療」與「智慧製造」是目前台灣AI應用最為活躍的三大產業。商業模式驗證週期短、資料可得性高、回饋快速的「廣告行銷」，以28.14%的比例高居榜首；排名第二的「健康醫療」（24.33%）則展現了台灣獨特的醫療優勢和高品質的健保資料庫，並為AI在精準醫療、影像判讀等領域的發展提供了豐厚的土壤。儘管醫療領域的法規門檻較高，仍吸引了四分之一的AI新創投身其中。第三名的「智慧製造」（17.11%）則是台灣產業的根基所在。台灣擁有密度極高的製造聚落與場域知識，AI相關應用將從自動化走向預測性維護與供應鏈優化，顯示AI已開始滲透至提升生產效率的核心環節。
圖2. 台灣AI新創企業前10大應用領域；圖片來源：2025新創企業白皮書
除了以上三大領域，物流運輸、觀光旅遊、網通資安等產業也各有約一成的佔比，呈現出台灣新創AI應用正逐步擴散至民生、永續與多元產業的健康趨勢。
AI競賽轉向資料與垂直應用之戰
展望未來三至五年，全球AI競賽的風向正在改變。全球AI市場正從「大模型競賽」轉向「垂直場域深耕」。企業與政府對AI的需求，已從單純的技術嚐鮮，轉向要求能實際解決痛點的「AI+X」解決方案。這正是台灣的機會所在。
即便台灣具備全球最強的半導體製造供應鏈，也不易在大型語言模型或軟體平台與國際大型業者正面競爭。台灣真正具有優勢、且能在未來三至五年快速擴大投入，並建立出口能力的領域在於「垂直應用的AI服務」，台灣新創若能結合本地資料、生態系協作與產業鏈整合能力，就有機會在全球AI分工體系中，走出與大型科技企業不同的路徑，打造具台灣特色的AI垂直應用優勢。
首先，台灣新創企業不應再單打獨鬥，而是要建立「AI技術中央廚房」的概念，透過引進開源大模型，並在「中央廚房」內開發適合國內製造、醫療等垂直領域的中小型模型，再交付給業者進行最後的客製化，將能大幅降低模型訓練的時間與成本，讓新創能將有限的精力聚焦在解決產業具體問題上，加速產品落地。
其次是建置標準化資料庫的基礎工程，全球AI模型多以英文為主，目前台灣缺乏繁體中文與在地產業特性的高品質資料集，這是新創的痛點也是機會。台灣醫療與製造類的新創應致力於建立符合國際標準但保有台灣在地特徵的資料庫（如醫療文本、客服語料、法規文件），不僅能提升模型精度，未來還能將這些經過驗證的數據集或預訓練模型，輸出到同樣面臨數據稀缺的非英語系國家。台灣若能掌握這些高品質的數據資產，不僅能優化本地模型，更能成為全球模型驗證的重要樞紐，形成差異化的競爭優勢。
資料來源：
- 2026/1/30，經濟部「2025新創企業白皮書」。
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