文/錢逢鳴
全球科技競爭日益激烈，人工智慧（AI）已成為國際經濟與產業轉型的關鍵動力。台灣在半導體產業的優勢使其成為AI技術發展的關鍵節點，但要在未來的AI產業中扮演更重要的角色，台灣必須超越硬體製造，進一步成為AI應用與創新的引領者。
台灣的半導體產業對全球AI運算基礎設施至關重要。特別是台積電（TSMC）在製造高性能運算晶片方面處於領先地位。這些晶片支撐了從生成式AI（如ChatGPT）到自動駕駛等多種應用場景。在二○二五年前後，AI模型的規模和複雜度預計將持續增長，對高效能晶片的需求也將相應提升。
然而，台灣的角色不僅僅侷限於硬體製造。由於AI技術的發展高度依賴硬體與軟體的協同作用，台灣需要加速發展本土的AI軟體生態系統。這包括演算法設計、模型優化、以及跨領域的AI應用。
以醫療領域為例，台灣的醫療數據資源結合AI技術，已在癌症診斷、基因組學分析等方面展現潛力。而隨著全球對於數據隱私和倫理的重視，台灣可以透過建立數據治理和AI倫理的國際標準，增強其在AI產業鏈中的戰略地位。
但在AI應用與基礎研究上仍面臨多重挑戰，人才短缺是目前最大的瓶頸之一，AI技術的核心競爭力在於跨領域的人才整合，然而台灣的高端AI人才多集中於科技巨頭或海外市場，這不僅導致人才外流，還限制了本地AI生態系統的發展深度。
數據資源的限制也是一大挑戰，AI模型的訓練需要大量高質量的數據，而台灣在數據收集與整合方面尚未達到全球領先水平。此外，現行的數據保護法規雖有助於維護隱私，但在一定程度上可能限制AI開發的靈活性。
台灣的AI產業結構仍以中小企業為主，這些企業在資金、技術和市場擴展方面面臨較大壓力，相比之下，美國和中國大陸的大型科技企業具有更強的資源整合能力，能夠快速主導新興市場。
未來，台灣在AI產業中的角色將不僅是「全球工廠」，更應成為「全球大腦」。這需要政府、企業與學術界的共同努力，以創新為核心，抓住新一波AI技術浪潮的機遇，為全球AI產業的發展提供持續的動力和貢獻。
