▲魏哲家董事長陪同輝達創辦人黃仁勳出席台積電運動會。（資料圖／記者林敬旻攝）
● 吳芥之／資深媒體人、大學助理教授
英國《Observer》公布2025年〈Global AI Index〉，台灣從第21名躍升至第16名（總分22分）；表面雖然亮眼，實則危機深藏。台灣的進步主要靠政府策略與半導體硬體優勢撐起，但軟體人才、商業生態與核心開發能力嚴重失衡。簡言之：基礎建設領先全球，但應用能力與產業生態成為「拖油瓶」。
行政院在2023年底核定「晶創台灣方案」，預計在2024至2033年投入新台幣3,000億元，目標是將台灣的「矽島」優勢，從單純的硬體製造，延伸到軟體應用、系統整合與高附加價值服務，以應對AI排名中暴露出的「軟體與應用」弱項。正確的政策方向，也在「政府策略」排名第8、「基礎建設」第7看到成果。
再者，經濟部前部長郭智輝任內提出並推動的AI人才戰略，要在8年為台灣培養40萬名AI人才；包括「應用型」人才投入百工百業，以及提供具體誘因引進「國際型」人才，以彌補台灣在AI軟體應用與生態系上的不足。
策略方向正確，但問題出在後端執行能力嚴重落後，以致台灣在「人才」僅第33（6分）、「商業生態系」第30（9分），「開發能力」更只有1分（第27）。這表示，台灣擁有全球最先進的AI運算環境，卻缺乏足夠的軟體工程師、創新團隊與可規模化輸出的AI產品。宏偉華麗的舞台搭好了，但缺少具有世界水準的演員與劇本。
轉型不是一蹴可幾，這正是台灣長期的結構性困境：ICT領先、傳產停滯。大量傳統產業仍未完全數位化，更別說要AI化了。這導致AI的應用市場不足、案例零散，無法形成聚落動能。AI商業模式匱乏，新創稀少，投資動能偏弱，「商業生態系」的低分反映出市場力量不足，也暴露政策執行單位的能力問題。公部門執行單位的領導者缺乏前瞻視野，加上體制僵化，本身都缺乏「AI Inside」的思維，遑論協助產業落地運用。
最令人警惕的是「開發能力」近乎掛零。台灣雖是全球AI硬體供應鏈的心臟，卻在開源框架、底層技術與核心演算法的全球貢獻度極低。缺乏自主技術意味著台灣不易掙脫代工角色，即便製造能力再強，也難掌握產業話語權。
台灣要躋身AI強國，有三大關鍵方向：一是改革僵化的人才體制，提高政府與產業的AI人才密度與跨域治理能力；二是推動傳統產業全面智慧化，以AI帶動內需市場與軟體服務升級，避免整體產業停滯；三是建立由市場驅動的創新生態，減少補助依賴，促使新創走向產品化與國際化，形成真正具競爭力的AI產業循環。
總結來說，這次排名上升，是台灣硬體積累與政策推動的成果，但也是一面鏡子，照出我們在軟實力上的落後。AI時代的競爭，決勝點不再是擁有多少GPU，而是能否打造世界級的演算法、軟體產品與商業模式。
台灣要真正成為AI強國，不能只有興建高科技工廠，還要培養會寫AI的人、會做AI生意的企業，以及能執行AI政策的政府。否則，空有再多的算力，也只是幫人打工，賺不到最豐厚的利潤。
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