從全球產業鏈的角度觀察，AI 與邊緣運算的結合將帶動新一波硬體與軟體創新循環。台灣若能以半導體為基底，整合晶片設計、軟體演算法與場域應用，將有機會在全球 AI 生態中扮演「系統整合樞紐」的角色。這不僅有助於開拓新型出口市場，也可帶動本地新創與中小企業的創新應用，形成具在地價值的 AI 生態體系。

自2022年底ChatGPT引爆第二波AI浪潮以來，這場競賽已從單純的模型效能比拚，演變為融合算力、數據、資本與制度的國家級戰略部署。人工智慧科技基金會整合歷來輔導產業與調查經驗，將於年底發布全新政策建言，並提出台灣在下一階段 AI 發展中的關鍵策略方向。

人工智慧科技基金會（AIF）長期關注台灣產業的 AI 化進程，在2025年底以基金會發展的分析框架為基礎，彙整2025年度《產業AI化大調查》《製造業產業AI化大調查》......等多項研究報告，加上兩場專家會議、兩場大型論壇，以及六場產業演講的業界意見，做為本報告主要內容之一。以下為重點摘要：

當前 AI 發展正面臨三大關鍵轉向：首先，在國際趨勢方面，各國正從純技術競逐轉向以治理、制度與國家戰略為核心的全面布局。其次，在學術與技術研究層面，AI 正改變傳統電腦科學的思維模式，從「分解式」方法走向更整合、更端到端的設計與開發。最後，在技術與地緣政治的交會下，全球焦點已逐漸從基礎模型研發，轉向應用深化、資料優勢，以及「主權 AI」的長期建構。

理解這三大轉向，對理解未來十年全球科技重組、產業變革與地緣政治競合具有關鍵意義，也將成為台灣制定 AI 戰略的重要參考。

將視角拉回台灣，近年來，政府亦積極推動多項 AI 發展計畫，從「臺灣 AI 行動計畫」、「數位國家・創新經濟發展方案（DIGI+）」到「臺灣人工智慧發展藍圖（AI Taiwan Action Plan 2.0）」，皆以促進 AI 技術落地與強化產業競爭力為核心。

自 2024 年起，政府再啟動為期十年的「晶創臺灣方案」，以生成式 AI 與台灣半導體優勢為基礎，協助企業在製造、金融、醫療、零售等領域打造 AI 應用場景，並與「臺灣人工智慧發展藍圖」銜接推動跨部門資料整合與治理體系建設。

然而，根據 AIF 最新發布的《2025 台灣產業 AI 化大調查》，儘管企業整體對 AI 的認知度逐步提升，但仍有近七成企業停留在初步認知或觀望階段；真正進入規模化應用的比例，在過去三年中幾乎沒有明顯成長。從「認知」到「實踐」之間存在的巨大落差，已成為台灣 AI 發展最亟待跨越的關鍵瓶頸。

本報告即以上述調查與研究為基礎，深入剖析台灣現階段的政策倡議、產業優勢與市場機會，並直面基礎設施、數據治理、人才發展與法規制度等核心挑戰，擘劃出台灣在全球 AI 競賽中的定位與可行路徑。

台灣獨有的產業優勢與機會

台灣擁有完整的半導體供應鏈、精密製造基礎與高密度的 ICT 生態系，這些條件為 AI 落地提供了天然優勢。因此在裝置端 AI（On-device AI）與邊緣運算（Edge AI）領域，具備得天獨厚的發展潛力。當前 AI 模型的演進方向已從雲端集中訓練走向模型蒸餾（Model Distillation）與輕量化部署，使得 AI 能直接運行於 PC、車載系統與智慧手機等終端裝置上。這樣的趨勢使台灣有機會將既有硬體優勢轉化為「AI 裝置島」的國際定位。

《2025 台灣產業 AI 化大調查》亦顯示，台灣企業在「技術應用」面向的平均分數已達 47 分，為三大指標中成長幅度最高的項目。資通訊業在工具導入、模型應用等面向表現最佳，顯示生成式 AI 工具的普及已初步降低 AI 使用門檻。製造業與政府機關的 AI 使用率亦明顯提升，特別是在影像辨識、預測性維護與流程自動化等場域，已出現具規模的導入案例。

從全球產業鏈的角度觀察，AI 與邊緣運算的結合將帶動新一波硬體與軟體創新循環。台灣若能以半導體為基底，整合晶片設計、軟體演算法與場域應用，將有機會在全球 AI 生態中扮演「系統整合樞紐」的角色。這不僅有助於開拓新型出口市場，也可帶動本地新創與中小企業的創新應用，形成具在地價值的 AI 生態體系。

此外，AI 也為傳統產業帶來結構性升級的契機。無論是以資料驅動的零售決策、以 AI 強化的金融風險控管，或以智慧排程優化的製造流程，AI 正逐漸成為企業營運效率與創新能力的核心驅動力。國立中央大學資訊工程學系教授蔡宗翰指出，台灣企業若能善用 AI 建立「企業大腦」，將資料視為長期資產並持續優化流程，將能在競爭激烈的市場環境中創造更具韌性的成長模式。

基礎設施、數據、人才與法規等產業挑戰待解

儘管企業對 AI 的認知明顯提升，調查結果卻顯示落地應用的進展依舊緩慢。根據 AIF 連續三年的調查，約七成企業仍停留在「Unknowing」與「Conscious」兩個早期階段，僅有三成企業進入實作或規模化階段。這種現象揭示了台灣產業在 AI 化進程中存在的結構性瓶頸，因而可歸納出四大挑戰：算力集中與部署需有完整佈局、數據品質與資料治理待加強、人才斷層與組織轉型困難，及法規滯後與信任缺口。

另一方面，根據《2025 台灣產業 AI 化大調查》揭示，台灣企業在 AI 化進程中雖已啟動，但仍處於早期整備階段。生成式 AI 的興起為台灣帶來轉型契機，也暴露出認知落差、資料治理與人才供給的系統性問題。面對全球 AI 競爭加劇與地緣風險升高，台灣若能以「可信任 AI」為治理核心，以「主權 AI」為戰略方向，並以應用落地為政策主軸，將能在技術與治理雙軌推進下，實現從製造強國走向 AI 強國的關鍵跨越。

AI 發展的最終目標，不在於技術炫目或模型規模，而在於能否提升社會生產力、促進產業升級並創造公共價值。人工智慧科技基金會將持續透過系統化的觀察與政策研究，協助政府與產業界制定可執行的 AI 行動藍圖，推動台灣建立具韌性、信任與創新能量的人工智慧生態體系，邁向更具自主性的智慧國家未來。