資服業在台灣產業AI化過程中是不可或缺的中介層，向上對接算力與雲端平台，向下服務各行各業的應用需求。因此，建議政府政策的施力點，應從單純補助導入AI的企業，轉向系統性地強化資訊服務業者的中介整合能力。
依照數位發展部最新公布資料，114年第3季電腦及資訊服務業營業額1636.5億元，年增5.18％，創下歷年同季新高。其中電腦程式設計業1218.1億元，年增14.14％，主要原因來自於大型企業客戶對系統整合服務需求持續提升，帶動系統升級、AI專案規劃與專業人力支援等服務。資訊服務業418.4億元，年增0.90％，成長動能來自於AI應用熱潮，企業雲端需求強勁，擴大相關業者原有業務規模。
但如果根據IDC最新《全球軟體市場半年追蹤報告》（IDC Worldwide Semiannual Software Tracker），台灣軟體市場規模將從2024年的35.74億美元成長到2025年的39.15億美元，年成長率9.5%。
由於分類方式不同，台灣內部統計數據和國際調研單位的金額相差相當大。但若改變另外一種比較方式，單純比較資訊硬體與軟體，台灣資訊硬體全年產值約落在 1,200～1,300億美元（約新台幣 3.8～4.1兆元）兩者相差甚大，軟體僅為硬體業的3％，顯見尚有很大的成長空間。
資服業者是AI化不可或缺的要角
在生成式AI風起雲湧帶動全球AI大舉投資的此刻，根據AIF近三年來的觀察與調研結果，有將近五成企業選擇與現有的資訊服務業者合作導入AI；也就是說，資服業者的AI應用能力，成為決定整體產業AI化的重要關鍵。在建立人工智慧生態系的過程，資服業者扮演驅動者、整合者與價值轉譯者的角色，是產業鏈不可或缺的中介層。
根據資服業者的觀察，近兩年企業客戶在導入AI的過程中，普遍存在一些認知誤區與需求。理解這些來自客戶端的挑戰，不僅是資服業者制定服務策略的基礎，更是政府規劃輔導時必須對症下藥的關鍵。
企業導入AI常見的認知誤區
首先是數據基礎普遍不足。 這是長期以來企業最普遍的痛點，當中有不同層次的問題，例如營運流程數位化不足，許多企業仍依賴紙本或分散的Excel作業。或者是系統孤島與歷史包袱，ERP、CRM等系統各自為政，數據格式與ID不統一，看似有大量資料卻無法有效利用。這也使得跨部門的數據治理難以形成共識，導致無法進行事前規劃與整合，也因此忽略自身內部專有數據才是建立核心競爭優勢的基石。
其次則是對AI認知存在偏差。特別在這波AI浪潮中，受媒體與行銷詞彙影響，許多企業存在「生成式AI等於最強AI」的迷思，而忽略了傳統機器學習、預測模型等在營運優化上往往更具成本效益。此外，企業高階主管與技術團隊之間的「語言斷層」，也使得「導入AI」的指令難以轉化為清晰的商業問題與解決方案。
難以具體發現但影響深遠的，是傳統「硬體思維」主導。許多企業傾向「先買設備，再想需求」，沿用過去IT採購的思維模式。這個現象的成因複雜，例如習慣以採購與建置完成作為專案KPI，決策者也藉由購買有形的硬體資產，來規避專案萬一失敗時可能面對的問責風險。加上因不知如何制定AI專案的驗收條件，便沿用舊習，著重於硬體規格與功能清單。影響所及，供應商也傾向以「算力方案」包裹銷售，過度簡化決策過程。
地端與自建伺服器需求明顯增加
值得注意的是，隨著企業對AI有愈來愈深入的理解，對於地端佈署與自建伺服器需求也同步大增。特別是這一年來，企業和政府組織重視資安與機敏數據的保護，越來越傾向尋求地端部署方案。法規遵循、資料主權意識的提升，以及對長期雲端成本的疑慮，共同推升了這股趨勢。對於台灣的資服業者而言，也是值得關注的商機。
AI導入非僅「專案交付」而是「價值共創」
AI導入的本質，是從過去「專案交付」轉向與客戶「價值共創」的典範轉移。然而，也正是這種本質的轉變，使得台灣資服業者在面對商機的同時，本身也必須快速轉型，克服在商業模式、技術能力與人才儲備上的多重挑戰，才有辦法引導尚處於產業AI化摸索階段的客戶。
例如，客戶常提出「想導入AI看看」這類模糊需求，使得專案範疇與成功指標難以界定。資服業者被迫投入大量無償的顧問與溝通成本，但在最終以硬體規格為主的採購模式下，這些軟性價值難以被衡量。
加上許多資服業者長期走專案導向模式，難以累積可複製價值，而高度客製化的AI專案更加劇了此問題。每個專案都需重複開發，開發成果難以標準化與規模化，阻礙了利潤提升與平台經濟效應的形成，使得企業的成長更加受限。
系統化加強資服業的中介整合力
資服業在台灣產業AI化過程中是不可或缺的中介層，向上對接算力與雲端平台，向下服務各行各業的應用需求。因此，建議政府政策的施力點，應從單純補助導入AI的企業，轉向系統性地強化資訊服務業者的中介整合能力。
例如，政府除了目前提供大型算力的政策之外，也建議回應產業對地端部署的強勁需求，可提供小型AI伺服器以降低進行概念驗證（POC）的成本與門檻。並搭配具備產業與AI專業的顧問團隊，協助企業前期定義問題與規劃策略藍圖，避免資源錯置，以達事半功倍之效。
同時，除了公開更多政府資料以彌補數據不足的問題之外，資服業也需要政府協助緩解人才技能轉換不及的困境，包括透過模型平台，借AI之力輔助技術團隊更新老舊的程式碼，克服現有人力限制，讓業者能更專注於累積客戶端的領域知識，從而放大其核心服務價值。
也建議政府更深入且長期了解資服業者的痛點與需求，排定優先次序。例如優先解決資服業者在算力、數據與模型等基礎設施的問題，待此基礎穩固後，再根據整體產業發展戰略進行調整。
AI的發展實力及潛力，與各國的軟體服務產業有密不可分的關係，從美國大科技公司主導AI發展的現況可清楚看出這個趨勢。對台灣而言，資服業不但是產業AI化的重要助力，更可借AI之力，提升台灣的資服及軟體產業。在全球AI供應鏈中，台灣已佔據了無可取代的硬體優勢，若能在此基礎上，透過精準的政策支持，將能打造出一個加速AI應用創造價值的強健軟體生態系。
