AI時代來臨 臺灣該站在哪裡？

AI時代的臺灣，將成爲名符其實的科技重鎮，任何企圖重組全球算力版圖的力量，都無法動搖或改變臺灣在其中的角色，因爲這樣堅固的產業鏈結構，短時間內難以複製及轉移。

文．李振麟

在全球算力地緣政治中，臺灣的地理位置與產業鏈結構格外特殊，也難以被取代。這並非是單純的技術問題，而是來自於日積月累所形成的結構優勢。今日在「先進製程」以及「高階封裝」等關鍵性環節下，AI算力系統成爲能否順利運轉的關鍵樞紐。

當AI算力帶來昂貴的生產成本，開啓了企業經營生死線，企業間將出現一道明確分界點，誰能取得AI科技主導權，誰就能掌握一切，無算力者將逐步被推向平臺邊緣化。在全球AI晶片發展下，「算力」在其中所扮演的角色將會越來越明確。當算力功能受到限制，關鍵技術的世代轉換也將被排除在外，整個科技生態鏈發展也因此付出代價，對於國家的產業競爭力造成連動性影響，甚至於失去難以彌補的競爭機會。

掌握算力的企業

正逐漸拉開彼此間差距

在AI競爭中，真正能夠佔上風的企業，往往並不是技術等級，而是誰能最先掌握算力資源，這類公司通常具備幾個明顯特徵。首先，擁有足夠的資金，能夠承受龐大的投資，不論是自建資料中心、採購高階晶片，或者是租用雲端算力，資金成本上都能承擔長期考量。其次，這些企業能夠把算力轉化成爲「大量用戶同時使用」，透過規模優勢，形成價格與效能的雙重利多條件。最後也是最關鍵的一點，是它們會圍繞算力建立平臺以及生態系，吸引更多的企業與開發者加入，讓資料與使用場景不斷地擴大。

當不斷地循環運作下，「算力」逐漸成爲新進者難以跨越的門檻。即使其他競爭公司有創意、有技術，也很難去撼動這種優勢結構體。沒有算力的企業，只能依附他人的平臺生存。對多數新創公司或中小型科技業者而言，自行取得大量算力幾乎是不可能，最終只能選擇向大型雲端平臺購買AI服務。短期來看，這種模式確實降低了進入門檻，讓企業能快速導入AI應用，不必自行承擔硬體與基礎建設成本。

算力讓科技產業回到資本密集的競爭型態

但從長期角度觀察，這也意味着自我主導權正在悄悄流失。無論是模型訓練、運算效率、部署方式，都必須依賴他人的平臺作業，不僅是利潤被抽成、資料使用受限，甚至技術方向也會受到平臺策略而被迫牽動。時間一久，將不再是獨立競爭者，而只是大型平臺生態中的一個功能模組，一旦價格上調、政策變動或平臺方向改變，幾乎都沒有議價或挽回空間。

在AI時代背景下，企業的競爭重心逐漸移動。過去，軟體產業講求的是輕資產、高彈性；現在，算力讓科技產業重新回到資本密集的競爭型態。企業不只是要寫得出模型，還必須負擔「電力資源」、「資料中心」、「先進晶片」與「封裝技術」所帶來的龐大成本。在這樣的環境下，「燒錢」將不再是短期策略，而是能否留在算力檯面上的基本條件。AI競爭的時代裡，不再只是技術較量，而是一場耐力與資本實力的長期戰。

綜觀全球經濟局勢發展，在「政策」、「資源」與「技術」研發下，AI算力已經從商業化逐漸走向國家層級的博弈發展。算力的建構與保護，成爲國家重要的戰略資源，當「算力」成爲地緣政治與經濟的核心力量時，便能掌控下一個科技舞臺。

在臺灣的臺積電（TSMC）是真正能夠「主導算力」的公司，雖然少但影響力道卻是深遠廣泛，可謂是臺灣唯一全球等級的算力源頭掌控者，雖然臺積電沒有直接提供雲端，但是所有的高階算力晶片（GPU、AI ASIC）等產品，都來自於它手，更是全球算力物性的制定者，包含「輝達NVIDIA」、「超微半導體AMD」、「谷歌Google」、「亞馬遜公司Amazon」、「微軟Microsoft」的AI晶片，沒有臺積電也就沒有先進算力晶片。

另外能鎖定並調度大量算力的臺灣企業，如全球最大AI伺服器製造商「鴻海科技集團Foxconn」、與「輝達NVIDIA」深度合作，發展出自有的AI資料中心、智慧製造算力。其次，全球雲端資料中心AI Server核心供應商「廣達電腦Quanta」，其擁有算力硬體、系統整合，其相關客戶如「亞馬遜AWS」、「谷歌Google」、「微軟Microsoft」。

還有AI Server與GPU伺服器的主力廠「緯創資通」，緯創不僅是算力的「大腦骨架建築師」，也與CSP客戶高度綁定合作，算力規模掌握力僅次於「廣達」與「鴻海」。今日「封裝」已經成爲算力擴張的最大瓶頸之一，封裝良率影響AI晶片能否量產，如「日月光投控ASE」，可謂是掌握「算力關鍵瓶頸」的隱形王。

從半導體到AI算力

臺灣要如何面對新世代

進入二○二六年，「AI人工智慧」不再只是科技產業名詞，而是改變了全球競爭力秩序。對於臺灣而言，這不僅是一場產業升級，更是攸關國家定位與長期安全的關鍵時刻。

AI表面上是演算與應用的較量，實際上，真正決定的勝負點，在於誰能否長期、穩定地支撐AI運作，而這正是臺灣無法避開且必須面對的一個重要經濟議題。

長年以來，臺灣在全球科技產業中的角色明確，不僅是半導體制造業的重鎮、更是供應鏈的核心代表，隨着AI算力時代來臨，競爭邏輯正在影響並改變原有的傳統生活規範。

工業時代裡，「能源」將決定產能；資訊時代裡，「資料」將影響效率；然而在AI時代，「算力」將會決定創新的速度與應用上限。今日唯有在快速的算力訓練模型下，才能產生出最有利的工作效能，無論是產業、金融、醫療、國防等領域方面，皆可因此取得全面性優勢；反之，算力資源受限而功能不足者，無論是技術、研發與人才等項目，都將無法取得最佳的應用效果，甚至於必須依賴他國平臺而逐漸喪失自主權以及競爭優勢。如此般的差距，尚不會在短期內顯現，但是會在未來的十年內，逐步擴大成爲難以逆轉的結構性落差。

臺灣的真正優勢：

站在全球算力鏈條的關鍵位置

在全球算力競爭版圖中，臺灣從來不是邊緣角色，而是位於核心的關鍵節點。憑藉領先世界的「先進製程」與「高階封裝技術」，臺灣掌握了AI晶片是否能夠順利量產、交付以及持續性升級的關鍵能力。從晶圓製造、封裝測試到供應鏈高度整合，臺灣擁有在多個算力核心環節上集中持有、以及短期內難以被取代的結構性優勢。這也就意味着，臺灣並非是單純的科技代工基地，而是全球算力體系能否順暢運作的重要支點。但問題隨之而來，爲何臺灣長期在「算力製造者」角色上，卻無法成爲「算力使用者」與「算力擁有者」？

如電力與網路系統般，AI科技正逐步成爲國家級的基礎設施，成爲不可缺少的科技系統能源，如果政府或企業缺乏AI支援，將在「成本控制」、「效率提升」以及「決策速度」上失去競爭性；無論是管理與公共服務，勢必也將受到衝擊影響。

臺灣面臨的現實挑戰：

算力、能源與規模限制

世界正被「算力」重新分級，臺灣不能夠缺席，雖然臺灣在半導體制造領域中具有世界級優勢條件，但是在算力部署與應用層面上仍嫌不足。如大型算力中心的建設以及電力能源仍然有限，尤其是AI資料中心的高度耗電量，對於電力穩定性與電網結構韌性的要求極高。因此電力能源政策的健全，成爲今日算力發展過程中，最主要的關鍵因素。

未來十年，臺灣至少要有三個策略方向，以因應大環境需求：

一、算力提升至國家戰略層級，不僅支援晶片製造，也同步發展出本土性的AI算力與實際應用場景。

二、整合相關的能源政策、電網投資建設，並且與資料中心結合佈局，確保AI算力長期穩定運作。

三、鼓勵產業上、中、下游的垂直結構發展與關鍵性資料整合運用，避免被全球平臺化體系吸納，在全球體系中，確保不可替代的角色與足夠的自主空間。

在未來的全球競爭時代裡，已經不再單純採以GDP規模或人口多寡作爲衡量國力標準，而是逐步轉向另一種現實科技分野——「誰能掌握高階運算能力，誰就擁有下一階段的主導權」。

能否自主取得算力、是否承擔得起長期的運算成本、甚至於是否具備不受制於他國情況下，持續部署與演進AI能力，成爲國家與產業分級的關鍵指標。因爲算力不再只是技術資源，而是產業結構性的高度權力，決定着誰能成爲AI規則制定者、誰只能被動去接受。

這場以「AI算力」重新塑造的產業競爭力與國家影響力變局中，臺灣並非旁觀者。憑藉着長年以來的半導體、封裝以及供應鏈等關鍵角色，臺灣成爲在全球算力體系的核心交會點。然而，真正的考驗才正要開始，臺灣是要成爲「算力製造者」，還是要進一步成爲「算力擁有者」與「使用者」？

今日，不再只是科技發展過程中的選擇，而是關乎國家定位以及未來經濟主導權的抉擇。當世界產業競爭力被重新定義時，臺灣必須要清楚知道：在面對即將來臨的算力時代，我們要成爲規則中的一部分，還是規則制定者。

卓越雜誌2026.2號478期