本文重點
- 當AI基本法撞上成本分析表：解析12/23台日同步挺AI的戰略時刻，為何會被一張秤斤論兩的「殺豬公」算盤卡死？直擊政策與實務的精神分裂。
- 從「裝修公司買炸藥」看懂結果導向：剖析近期國防採購爭議的底層邏輯—為什麼在極限生存的壓力下，政府其實敢於「只看結果（許可證）、不問出身」？
- 不修法也能把「勞務」變「價值」：手把手教學三大合規解套路徑：將「工時」轉為「IP授權」、用「替代成本」佐證獨家價格、以「績效計價」取代買斷風險。
前言：12月23日的兩聲槍響，與我們桌上的那張算盤
2025年12月23日，這一天註定會被寫進亞洲科技發展的歷史。
就在這同一天的傍晚，太平洋西岸的兩個科技大國，不約而同地吹響了AI的衝鋒號。在日本，內閣府正式公告了首個《人工智慧基本計畫》，直接定調「經濟成長優先」。他們不打算在起跑點就設下重重路障，而是要求「政府採購要當領頭羊」，讓政府大規模採用AI來創造真實需求，實行「先用再說」的循證治理。
而在台灣，立法院也在同一天三讀通過了《人工智慧基本法》。這部法典正式確立了國科會為主管機關，明文規定政府應寬列預算，積極推動AI的研發、應用與基礎建設，並要求數位發展部建立與國際接軌的風險分類框架。
這意味著，「打造AI智慧島」不再只是一句掛在牆上的口號，而是每一位公務員必須執行的法律義務。
這聽起來讓人熱血沸騰，對吧？但身為第一線採購人員，當我們看完這兩份宏偉的戰略文件，回頭看向辦公桌上那張「成本分析表」時，心裡只會湧現一股強烈的無力感。
國家法律說：「我們要寬列預算，大膽採用創新科技！」主計規定卻問：「很好，那請你算一下這套AI系統用了幾個工程師？每小時薪水多少？為什麼比隔壁那套多了500塊？」
這就是台灣當前最精神分裂的現狀：我們在12月23日拿到了一部想飛到外太空的《人工智慧基本法》，卻還配著一套在菜市場殺價、秤斤論兩的「殺豬公」採購邏輯。
如果我們不能解決「如何定價」這個核心難題，那麼這部剛三讀通過的基本法，最後只會變成另一份躺在檔案櫃裡的公文。而日本那種「政府帶頭衝」的榮景，我們只能隔海羨慕。
這一集，我們不談大道理，我們來談錢。談談如何在現行法規下，把「買人頭」的工時思維，轉化為「買能力」的價值思維。
美國參議員的「Toyota理論」
想像一下，今天你走進一家Toyota展示中心，看上了一台全新的Camry。你很喜歡它的真皮座椅，也滿意它的自動煞車系統。這時，業務員笑瞇瞇地走過來，準備跟你談價格。
如果你是一個正常的消費者，你會問：「這台車辦到好要多少錢？有沒有送隔熱紙？」
但如果你是用「政府採購法邏輯」思考的消費者，你的對話會變成這樣：「請問這台車用了幾公斤的鋼鐵？鋼鐵現在一公斤多少錢？」「你們烤漆師傅噴這台車花了幾個小時？他的時薪是多少？」「還有，麻煩提供你們工廠的水電費帳單，我要核算你們的成本，然後給你們5%的利潤，不能再多了。」
業務員大概會以為你是來找碴的，或是剛從精神病院跑出來的。
但在GW Law的研討會上，美國參議院軍事委員會主席Roger Wicker提出了一個振聾發聵的觀點：「當政府買東西的時候，為什麼我們就變成了那個討人厭的奧客？」
Wicker參議員說，當你買一台Toyota，你付錢不是因為這台車消耗了多少鋼材，而是因為它能帶你去上班、能載你的家人出遊、能在下雨天為你遮風擋雨。你買的是這台車提供的「價值」(Value)，而不是它的「生產成本」(Cost)。
這就是「Toyota理論」。
聽起來很合邏輯對吧？但在政府採購的世界裡，特別是面對AI這種「看不見、摸不著」的軟體時，我們的官員卻集體陷入了「秤斤論兩」的迷思。
我們不問：「這套AI系統能幫公務員省下多少加班費？」我們問：「你們工程師寫這套程式花了幾個小時？（人月計費）」
結果呢？廠商為了生存，只好把原本天才工程師一天就能寫完的高效程式，故意拖成十個平庸工程師寫一個月。因為在政府的邏輯裡，花越多時間、用越多「肝」做出來的東西，才值得付比較多錢。
這就是我們的激勵事件：全世界都在為「解決問題的能力」買單，而我們還在拿著計算機，試圖計算智慧的「重量」。
用「買白菜」的邏輯去「買晶片」
如果說「Toyota理論」只是讓我們覺得有點荒謬，那麼接下來這個發生在台灣政府採購現場的真實邏輯，可能會讓你覺得有點悲哀。
在台灣的傳統市場買白菜，邏輯很簡單：把菜放上磅秤，越重越貴。這很公平，因為白菜的價值大約等於它的重量。
但在知識經濟時代，這個邏輯完全反過來了。一片台積電的3奈米晶片，重量比一粒沙子還輕，但它的價值可能抵得上一卡車的白菜。如果你堅持要用「重量」來跟台積電談價格，那你買到的肯定不是晶片，而是那一卡車的沙子。
這就是我們面臨的最大衝突：我們的《政府採購法》，本質上是一部「買白菜法」。
翻開《政府採購法》第46條，那一條像緊箍咒一樣的規定寫著：訂定底價時，要參考「成本、市場行情」。這在買桌椅、買水泥的時候非常合理，因為這些東西有公定價。
但當我們在買AI、買軟體創新時，這條規則就變成了災難。
試想一個場景：政府遇到了一個棘手的數據分析問題。
- A廠商（傳統外包商）：派出10個工程師，加班熬夜做了3個月，寫出了100萬行程式碼，終於把報表做出來了。
- B廠商（頂尖AI新創）：用他們研發多年的演算法，只派了1個天才工程師，按了一個鍵，3秒鐘就把報表做出來了。
在「價值導向」的世界裡，B廠商顯然更有價值，因為它幫政府省下了3個月的時間。但在「成本導向」的台灣採購世界裡，故事會這樣發展：
主計和採購人員會拿著計算機算：「A廠商投入了30個人月（10人x3個月），成本很高，很辛苦，給他300萬。」「B廠商？你才投入1個人幾秒鐘？這甚至算不出『人月』，這只能算『人秒』吧？給你300塊便當錢都嫌多！你開價300萬？你這是暴利！是圖利！」
看懂了嗎？這就是最令人心寒的糾葛。
我們的制度正在「懲罰效率，獎勵平庸」。
因為軟體和AI的特性是「研發成本極高，複製成本極低」。但在我們的採購邏輯裡，我們只看得到「執行的過程」（你有沒有流汗？有沒有加班？），卻看不到「過去積累的智慧」。
為了在這種制度下生存，聰明的B廠商只好學乖了。他們把那個3秒鐘就能跑完的AI程式藏起來，故意派出10個人去政府辦公室「表演」加班，把簡單的事情複雜化，好湊滿那個該死的「人月」數。
於是，政府買到了一堆「秤斤論兩的肝」，卻錯過了那些能真正解決問題的「大腦」。
而這一點，正是美國《FORGE法案》想要極力打破的——他們不想再為廠商的「工時」付費，他們要開始為技術帶來的「結果」付費。
把「計算機」丟掉，換成「鑑價師」的眼睛
如果說台灣的解法是「把大家通通拉低到同一水平線」，那麼美國參議員Roger Wicker提出的《FORGE法案》，就是試圖把大家「拉高到價值的維度」。
他們提出了一個足以讓傳統採購官員心臟驟停的概念：「基於價值的定價」(Value-BasedPricing)。
第一招：承認「結果」大於「過程」
美國國防部意識到，當你在買AI或先進演算法時，你買的其實不是那個程式設計師坐在電腦前的「時間」，而是他過去十年累積的「洞察」。
所以，新提案主張：政府應該像藝術收藏家買畢卡索的畫一樣思考。當你買畢卡索的畫，你不會去算那張畫布值多少錢、顏料用了幾條。你會看這幅畫的藝術價值。同樣的，當政府買AI，不該去查核廠商的「生產成本」（用了幾個人月），而應該評估這項技術能為政府創造多少「戰略價值」（例如：縮短一半的決策時間）。
這就是把價格分析（Price Analysis）與成本分析（Cost Analysis）徹底脫鉤。
第二招：打破「獨家壟斷」的緊箍咒
在台灣，只要是獨家供應或新創技術，我們就很容易陷入「無法比價」的恐慌，最後只好回頭去算成本。
但美國的新思維是：如果這家新創公司（比如前面的B廠商）能用1個人、3秒鐘解決問題，那是他的本事，這叫「黑科技」，不叫「暴利」。政府應該樂見其成，因為政府省下的是時間，而時間在戰場上（或商場上）就是生命。
核心啟示：從「防弊」轉向「賦能」
這給了我們一個極大的啟示：創新的價值在於「結果」(Outcome)，而非「過程」(Process)。
台灣的採購法太在意「過程」了——你有沒有乖乖填表？你有沒有派足夠的人？你有沒有加班？但美國的改革告訴我們：管他是用AI還是用魔法，只要他能在預算範圍內，給你一個超乎預期的結果，這就是一筆好生意。
在不修法的情況下，把「買白菜」玩成「買晶片」
在談如何繞過成本分析的技術細節前，讓我們看一個最近發生在台灣、讓所有人眼鏡碎滿地的真實案例。這個案例雖然充滿爭議，但它卻意外地為「價值採購」提供了一個最荒謬、但也最深刻的註腳。
從「室內裝修」到「國防軍火」的啟示
有一則台灣最近很火爆的新聞，一家資本額僅一千多萬的「室內裝修公司」，竟然拿下了國防部數億元的高爆火藥原料採購案。新聞一出，輿論譁然。大家的直覺反應都是：「這一定是亂搞！貼壁紙的公司怎麼懂炸藥？」
這就是典型的「身分標籤(Identity Bias)」——我們習慣看廠商的「招牌」來決定能不能買，而不是看他能不能「解決問題」。
但如果我們剝開這些情緒，還原到這件國防採購案的物理事實，你會發現這其實是一場極致的「結果導向」實驗：
- 正規軍的缺席：真正的軍火大廠因為利潤太薄、申請出口許可太難（風險大於報酬），紛紛棄標。
- 非傳統供應商的補位：國防部不管你叫什麼名字，只看你有沒有「國際貿易業」的代碼。這家小公司雖然招牌好笑，但它願意承擔大廠不願承擔的風險。
- 結果導向的合約：國防部其實不在乎你是裝修公司還是軍火之王，合約只鎖定兩個「硬結果」：第一，你必須拿到美國政府的輸出許可；第二，貨品必須通過第三方公證檢驗。做不到？那就解約、沒收保證金。
GW Law的研討會告訴我們，這在美國叫「擴大供應鏈基礎」。當傳統大路走不通時，誰能拿到那個該死的許可證（結果），誰就是好貓。
如果國防部連買炸藥都敢這樣「只看結果、不問出身」，那我們在買AI軟體時，為什麼還要糾結廠商是派10個人還是1個人？為什麼還要執著於他是不是大公司？
現在，讓我們把這個「只看結果」的邏輯，轉化為三個在現行體制下就能執行的戰術。我們不需要修法，只需要改變我們「解釋價值」的方式，讓主計和審計不得不接受。
戰術一：把「勞務」變成「授權」，用IP築牆(The License Strategy)
傳統上若將報價單列為「系統開發費」，這兩個字本身就暗示了「從無到有」的勞動過程，容易讓主計單位直覺地陷入核算「人月」與「工時」的泥淖。然而，成熟 AI 系統的核心價值，其實在於經年累月訓練出來的模型與智慧財產權 (IP)，而非單次安裝當下工程師敲鍵盤的那幾個小時；因此，我們必須跳脫勞力密集的舊思維，將焦點轉向智力密集的權利價值。
在解釋上，可將採購標的屬性明確定義為「軟體智慧財產權之授權」，使其歸類為《政府採購法》第2條所定之「財物」或「權利」採購範疇，而非高度客製化之「勞務」採購。辦理時強調本案預算編列係反映「技術授權」之市場行情，旨在取得既有成熟 AI 模型之使用權利（如同採購市售套裝軟體），而非依據廠商投入之人力工時核算開發費用。
戰術二：找不到人比價？那就跟「原本的自己」比價(The Substitution Cost Strategy)
創新產品往往面臨獨家供應或缺乏同類競品的困境，這常導致審計單位質疑「沒有三家比價，如何確定價格合理？」。要突破此一盲點，我們不應再執著於橫向尋找不存在的競品，而應轉念進行縱向比較，檢視「導入新科技」與「維持現狀」之間的巨大成本差異，因為節省下來的人力與時間，本身就是最具說服力的定價依據。
針對創新產品獨家供應或缺乏市場競品之情形，應採用「替代成本法」進行成本效益分析（CBA）以佐證價格合理性。在辦理準備招標時，可具體試算若維持現行人工處理模式，未來年限內所需投入之人力與時間成本總和（即替代成本），並與本案建置費用進行對照；藉以論證導入新科技雖無同業報價可比，但就長期財務觀點而言，實質上能為機關節省經常性支出，符合財政撙節原則。
戰術三：善用「共同供應契約」的邏輯，把AI當「水電」買(The Utility Model)
機關往往擔心一次性買斷整套系統風險過高，萬一效能不彰或技術過時，容易淪為被檢討的閒置資產。對此，我們應參考雲端時代的訂閱邏輯，將思維從「擁有資產」轉變為「購買服務」，如同繳納水電費一般，改以「實際使用量」或「處理成效」作為計價依據，讓預算每一分錢都花在看得到的產出上。
可參考雲端服務與共同供應契約之精神，在招標規範中將計價單位設定為「資料處理筆數」或「運算點數」，將計價模式由「總包買斷」調整為「績效導向」之按量計酬。在簽辦招標時，應闡述機關之採購標的為「資料處理服務」而非承擔軟體開發風險，故僅針對「已成功處理之產出量」支付費用；此舉除可確保預算支用與實質效益掛鉤，亦能有效規避系統建置失敗之風險。
你是「價格」的奴隸，還是「價值」的主人？
那家買炸藥的裝修公司或許是個極端案例，但它教會了我們一件事：《政府採購法》並沒有禁止你買聰明的東西，它只是禁止你當一個糊塗的買家。
這場關於「錢」的戰爭，其實不是在爭預算多寡，而是在爭「定價權」。
如果我們繼續讓「工時」決定價格，那我們永遠只會吸引到一群願意賣肝的血汗工廠。但如果我們懂得利用「IP授權」、「替代成本」與「績效計價」，我們就能把門打開，讓那些擁有「大腦」的創新者進來。
當我們把「門」打開之後，誰來負責「守門」？
但是，我知道你現在心裡在想什麼。
「賈斯伯，你說的都對。但如果我們不再逐項審查成本，如果我們允許『裝修公司買炸藥』這種看似荒謬的事情發生，我們要怎麼分辨誰是『大膽的創新者』，誰又是『趁火打劫的騙子』？」
「如果不看成本表，我要怎麼向檢調證明我沒有圖利？」
這是一個好問題。這也是所有創新採購最致命的阿基里斯腱。
當我們把採購的邏輯從「防弊（管過程）」升級為「興利（管結果）」時，我們的「監管與防弊機制」如果還停留在「查發票、對帳單」的石器時代，那災難肯定會發生。
我們不能用算盤去查核量子電腦，同樣的，我們也不能用舊時代的防弊思維來監管新時代的商業模式。
在下一集，我們將進入這場三部曲的最終決戰。我們要談談那個房間裡最大的恐懼——坐牢。
如果不靠「防弊」，我們要靠什麼？ 答案可能不在法律條文裡，而在「數據治理」與「第三方驗證」的新視野中。
下一部曲：【合規與能力】——別讓「圖利罪」成為平庸的護身符。
【特別致謝：致那位懂價值的匿名朋友】
前天，我收到了一筆來自 Vocus 的匿名贊助。
雖然只是 100 元，但這筆贊助對我來說，比任何官方獎狀都來得真實，因為這是直接用行動為這些文字的「價值」買單。
感謝您的這杯咖啡，它將轉化為我繼續撰寫 第三部曲：【合規與能力】 的燃料。
