(報新聞/鄒志中 特稿) 台灣AI產業正處於一個關鍵的十字路口。台灣儘管在半導體與硬體製造領域擁有全球無可匹敵的優勢，但在應用層面卻面臨系統性危機。從企業導入率停滯、關鍵人才質量不足，到台灣中小企業結構性困境與國際競爭加劇，這些深層問題若未能有效解決，將嚴重威脅台灣「AI科技島」的願景，並使其整體產業競爭力面臨被邊緣化的風險。
一、 企業AI化落地率的嚴重停滯
台灣企業對AI的認知度雖已提升，但實際的轉型動能卻嚴重不足，反映出過去數年投入的教育與推廣資源未能有效轉化為產業價值。
七成企業仍未能應用AI： 根據《2025台灣產業AI化大調查》，連續三年來，真正應用AI的企業比例始終徘徊在三成左右，多達七成企業仍未跨出導入門檻。這一數據揭示了台灣產業AI化進程的嚴重瓶頸。
人工智慧科技基金會指出，台灣企業無法跨越門檻，主因在於「認知落差、成本斷層與人才缺口」這三大結構性障礙。正如全國商總榮譽理事長賴正鎰所言，多數台灣中小企業正面臨「看不到門、摸不到工具、找不到人才」的困境：
- 認知與策略斷層：AI轉型中的策略迷思
許多企業領導者追求AI的短期效果，將其視為快速解決方案，卻忽略了AI轉型本質上是一個需要長期投入、深度資料整合與組織文化重塑的系統工程。台灣企業主普遍缺乏策略規劃，不清楚何種AI工具最適用於自身行業痛點，也未能準確評估導入流程與預期成本。
- 成本與投資斷層：高昂的入門門檻
導入AI並非僅是購買軟體或硬體，而是涉及顧問諮詢、數據治理、系統整合與流程改造的整體投資。對於許多「想用但用不起」的中小企業而言，高昂的硬體購置費用、軟體授權費以及長期數據管理成本，使AI轉型成為難以承受之重。
- 人才配置斷層：實務型人才的匱乏
台灣企業最迫切需要的，並非僅是頂尖的AI研發工程師，而是能夠擔任「AI轉譯者」的實務人才——他們必須具備業務敏銳度，能夠識別出「適合用AI解決的業務問題」，並評估「最合適的AI工具」。然而，現有的人才培訓體系，卻往往未能提供這些關鍵的跨領域能力。
二、 人才質量失衡與基礎研究的困境
儘管AI相關職缺數持續成長（根據1111人力銀行數據，2025年6月職缺數較去年同期成長15%），但AI人才供需失衡的根本問題在於質量與結構。
- 技能不符與高階人才短缺
AI人才缺乏的首要原因並非數量不足，而是「新興職務需求」、「人才供給素質問題」與「在職人員技能不符」。
基礎研究積累不足： 台灣在機器學習、深度學習…等基礎演算法研究的人才儲備相對薄弱，尤其在生成式AI浪潮興起後，自然語言處理（NLP）等領域的頂尖人才缺口更難以在短時間內彌補。
組織內部抗拒： 企業內部對於AI團隊普遍存在「摩擦與抗拒」。新成立的AI部門因挑戰既有流程、要求數據存取，常被視為「麻煩製造者」，導致AI技術人才的工作熱情受到打擊，技術與業務部門間的溝通鴻溝難以彌合。
- 基礎模型與整合創新的瓶頸
台灣在基礎AI演算法與模型開發領域存在明顯不足，缺乏具備開發如Google、OpenAI…等級大型基礎模型的能力。這類開發需要海量的資料、豐沛的資金以及充足的頂級AI軟體人才。
此外，在「端到端（Edge-to-Cloud）」的整合上，台灣亦面臨AI技術升級挑戰。雖然嵌入式系統（Embedded Systems）與人工智慧各自發展良好，但將超高算力的大型模型（例如數GB）壓縮至微型模型（不到1MB）並部署到邊緣設備上，其技術轉換難度極高，成為重要的AI創新瓶頸。
三、 中小企業面臨的結構性困境
台灣八、九成的企業屬於中小企業，多為傳統製造與服務業。若政府的AI政策效益僅集中於電子資訊業，而無法擴及廣大的中小企業生態系，台灣的整體AI產業競爭力將在五年內面臨被他國全面超越的風險。
中小企業導入AI的痛點：
資金壓力：45.5%的企業主擔心投資效益無法達成預期。長期的回收期與緊縮的現金流，使得許多企業寧願延遲或取消AI轉型計畫。
數據治理混亂：許多企業缺乏基礎的數據治理（Data Governance）能力。即使擁有高性能硬體，散亂、不完整或缺乏一致性的內部數據，使得企業必須耗費巨大資源償還「數據技術債」。
策略規劃短視：將AI數位轉型錯誤地等同於「購買軟體、建立網站」，忽略了更關鍵的流程再造與組織協同，導致AI轉型成果短暫且零散。
組織文化抗拒：四成企業表示推行AI轉型面臨阻力。傳統員工習慣依賴經驗行事，對新流程缺乏信任，並缺乏學習新技術的動力。
四、 國際競爭加劇與算力成本障礙
- 中國紅色供應鏈的系統性威脅
中國正以低價策略與系統性整合能力，對全球AI市場發起全面攻勢。「紅色供應鏈」的威脅已從單純的低價競爭，升級為整合性解決方案輸出者。DJI、拼多多、阿里雲…等企業已展現出平台化與規模化的優勢，正系統性地侵蝕台灣原本的AI技術優勢。
繁體中文話語權的危機： 由於中國AI模型主要以簡體中文語料為核心，長期依賴中國AI服務的台灣企業，將面臨語言與文化被邊緣化的風險。當市場主流AI應用來自中國時，AI生成的內容將逐步簡體化，嚴重威脅繁體中文在AI時代的話語權和本地化競爭力。
- 高昂的算力資源與錯置
高性能GPU（如輝達HGX H100伺服器）價格極為昂貴，單台售價可高達數千萬新台幣，對許多企業構成巨大的財政障礙。
更嚴重的是資源錯置問題。許多企業在未能識別出哪些業務問題適合AI解決的前提下，盲目追隨市場趨勢，購置遠超實際需求的大型算力資源，造成資源浪費和投資失準。
五、 政府政策執行的整合斷層
儘管政府擘劃「AI科技島」戰略，目標宏大，但在政策資源配置與執行上仍存在斷層。
過度集中應用端： 政策資源傾向於應用端普及，導致高階、前瞻性的基礎人才依然嚴重短缺。這包括基礎模型研究員、AI晶片與硬體優化工程師，以及跨專業領域的AI系統架構師。
缺乏跨部會治理框架： 目前，各部會（經濟部、勞動部、教育部）雖參與AI人才與產業發展，但缺乏超越部會層級、統一協調的治理平台。這導致人才培育標準不一、資源分散，無法形成高效的國家級AI戰略推動力量。
轉型契機：三大關鍵轉變
面對多重危機，台灣仍保有關鍵的AI轉型機遇：
- 供應鏈重組契機： 全球供應鏈的重組，促使台灣製造業從中國轉向全球分散式生產，AI在遠端生產管理、品質監測中扮演核心角色。
- 高齡化內需市場： 台灣的高齡化社會對AI與機器人解決方案有強勁需求，有機會透過技術創新避免重蹈日本「失落的三十年」覆轍。
然而，這些機會能否實現，取決於台灣能否達成三大關鍵戰略轉變：
產業範疇 : 從「科技業為主」轉向「全產業AI化」
競爭核心 : 從「硬體製造優勢」 轉向「應用創新與軟硬整合」
驅動模式 : 從「政策與政府補助」 | 轉向「商業利潤與市場需求驅動」
台灣必須正視並解決「認知、成本與人才」的三大斷層，將AI戰略重心從單純的硬體算力，轉移至數據治理、實務人才培育與應用服務生態系的建立。唯有如此，台灣的「AI科技島」願景才能化為實質的產業競爭力，避免在全球AI競賽中被「邊緣化」的風險。
