沒有AI算力主權 護國神山只是幻覺

牛津大學研究團隊近期發佈《ＡＩ算力主權》報告，強調ＡＩ時代真正的戰略資源，不再僅是製造晶片的能力，而是能否掌握三大關鍵要素：大型訓練級ＡＩ資料中心、雲端服務的自主性，以及ＡＩ加速器的設計與供應鏈主導權。表面看來臺灣似乎具備這三項條件，實則在覈心實力上明顯不足。

首先，臺灣目前僅有「推論級」的ＡＩ運算設施，尚欠缺支援大型語言模型所需的「訓練級」高階算力。其次，雖有本地雲端服務供應商，但全球ＡＩ訓練型公有云市場仍由亞馬遜、微軟、谷歌等美國巨頭所主導。最後，雖然臺積電ＡＩ晶片製造仍處領先，臺灣卻未能掌握ＡＩ加速器的設計與架構主導權，仍僅處於這方面的全球價值鏈生產端，而非決策核心。

根據該報告的比較框架，臺灣在ＡＩ算力主權的整體實力，不僅落後於日本、南韓、新加坡，甚至也不如印度與阿聯酋。換言之，臺灣雖擁有先進的晶片製造能力，卻尚未建構出自主可控的超級ＡＩ算力，更難在全球ＡＩ基礎建設的發展方向上發揮主導作用。值得警惕的是，晶片製造技術雖然目前領先，長期來看卻並非無可取代，若忽視其他關鍵基礎能力的培養，所謂「護國神山」的優勢終將難以爲繼。

近年臺灣雖有國網中心「晶創超級電腦」等ＡＩ超算平臺陸續啓用，搭載輝達高階晶片，且已能支援產學研界進行大型ＡＩ模型訓練，但在全球ＡＩ訓練型公有云資料中心的規模化、普及化與商業化程度上，仍與前述這些領先國家有些差距。

更值得警惕的是，ＡＩ資料中心的建設與運作，高度仰賴穩定且充足的能源供應。國際能源署預估，二○三○年前全球的ＡＩ資料中心用電量將倍增；臺灣長年面臨缺電、缺水問題，若無法建構低碳、穩定且具韌性的能源體系，將難以支撐ＡＩ產業長期發展。

要讓ＡＩ成爲未來臺灣的發展引擎，光靠「會做晶片」遠遠不夠；我們還需打造自己的ＡＩ工廠，也就是能在本地訓練與部署前沿ＡＩ模型的雲端基礎設施。這些關鍵平臺如今多掌握在美中兩大強權手中。臺灣若持續仰賴他國，不僅受限於他國技術標準與法規，還將暴露於地緣政治風險之中。

ＡＩ算力主權不只是科技競賽，更牽涉國安、經濟韌性與國際話語權；若無法自主掌握關鍵算力，臺灣將被迫在全球ＡＩ發展中扮演次要角色。如果說晶片製造是我們的護國神山，那麼ＡＩ算力主權，就是我們在未來ＡＩ時代的國運命脈。