算力真的等於 AI 國力？

溫怡玲 -

算力佈署是全球產業的新賽道，主因之一是2022年底生成式AI（Generative AI）出現後，許多國家發現AI的潛力足以顛覆現有全球產業版圖與營運模式，而要支持大模型快速處理大量數據，算力是不可或缺的基礎。有些國家直接將算力視為下個世代的電力，喊出「算力即國力」口號。不過，算力強，就等於AI強嗎？

Top500 排名等同 AI 算力？

許多研究報告仍習慣以超級電腦排名前500大（Top 500）來評量各國算力，但這很可能出現極大誤差。先說一下Top500的起源，多年前全球缺乏客觀可比較的指標，來衡量不同超級電腦的運算能力，1993年德國曼海姆大學的Hans Meuer、美國田納西大學諾克斯維爾分校的Jack Dongarra，以及美國的Erich Strohmaier與Horst Simon等幾位學者共同匯編，希望能提供透明化、可量化的全球高性能運算（HPC）性能榜單，以追蹤計算技術的發展趨勢。以 HPL（High-Performance Linpack Benchmark）測試的 FLOPS 為核心指標。

更重要的是，TOP500採自願登錄制，只有願意公開效能並提交測試結果的組織或企業才會列入。而大型雲端與AI公司如OpenAI、Google、Microsoft、Meta、Amazon等，通常不會公開實際系統配置與運算效能。加上2020年後，中國也不再向TOP500提交國內超級計算機數據，因此榜單雖有一定價值，但無法反映真實樣貌。

同時，TOP500使用HPL測試的是浮點運算能力，無法直接等同於AI訓練效能。AI的實際運算負載如transformer、矩陣乘法、混合精度都不一定能在 HPL上取得最佳表現。

算力只是基礎 不等於 AI 國力

當然，無論推動AI產業化與產業AI化，算力絕對不可或缺，但僅有算力並不足以建立產業與國家可以應用的AI系統。從全球各重要學術及產業分析機構所發佈的各國AI實力評比，可以清楚看出AI要從技術、應用逐步發展到影響經濟成長，當中有許多關鍵因素，環環相扣缺一不可。

整理近兩年全球相關AI國家競爭力／實力評比，包括史丹佛大學、牛津大學、波士頓顧問公司、《Tortoise Media》所發佈的多份報告，可以看出幾項重覆出現的指標，例如AI基礎建設、人才、資本、數據、AI素養和AI治理，才是真正決定一個國家AI能力的項目。而算力是在AI基礎建設中的一個分項。這些評比並非絕對標準，但或可視為與AI最有具相關性的指標。在前段時間《商業周刊》也據此做過完整專題報導。

其中，英國獨立媒體《Tortoise Media》自2019年開始發布全球人工智慧指數，是世界經濟論壇與多國政府引用的報告。報告主要揭示了哪些國家在全球人工智慧競賽中處於領先地位以及原因，並結合絕對指標和相對指標來衡量各國的人工智慧的規模與發展強度。

列入最近一次調查的國家共83個，研究內容分成三大支柱：實踐（Implementation）、創新（Innovation）和投資（Investment）。其中再細分為人才、基礎建設、營運環境、研究、開發、政府策略和商業等七個項目。

觀察其排名變化，幾年來美國持續領先全球其他國家，其次則是中國。兩個超級強國雖然大勝所有其他國家，但美國的100分跟中國的53分本身就存在相當大的差距。

美中兩強爭霸的態勢底定，但報告中特別點名排名第三的新加坡。報告中指出，新加坡是「繼中國之後，亞洲最具活力的人工智慧中心」。在大多數相對指標、如每百萬人口的人工智慧科學家數量，新加坡得分很高；在絕對指標上也有顯著進步，尤其是在人工智慧研究和投資方面。

台灣在這份調查中排名第21，表現特別突出的是「基礎設施」項目排名第五，僅次於美國、中國、新加坡與日本，而韓國則排名第六。

基礎設施的衡量指標包括三項：國家超級運算能力、參與高度複雜的全球半導體製造、取得並使用高階 GPU 晶片進行大規模AI訓練。很明顯，正是台灣這兩、三年來得以領全球AI風騷並創下經濟成長佳績的強項。

其中邏輯也很容易理解，美國擁有NVIDIA，幾乎獨佔全球高階GPU市場，自然遙遙領先。而NVIDIA的GPU是高度複雜的半導體供應鏈最終產品，其中各種零組件的製造都是由國家級企業壟斷。報告中點名，最為人所熟知的是荷蘭ASML和台灣台積電。由這個指數也可以看出，AI硬體的半導體製造供應鏈完全由東亞主導。

創造實質經濟價值才是 AI 應用的核心

不過報告中特別提到，基礎設施的成功並不意味著具備強大的AI國力。韓國和新加坡整體實力強勁，分居第三、六名，但其他半導體基礎設施領域的領導者例如日本、台灣和荷蘭的人工智慧，表現並不如其基礎設施規模​​和國家財富水平。

什麼是AI國力？在各項AI實力評比中都表現突出的新加坡，總理黃循財認為，「真正的關鍵在於運用AI提升生產力，並在經濟的各個環節創造新價值。」這樣的說法也呼應微軟（Microsoft）執行長納德拉薩帝亞．納德拉（Satya Nadella）在2025年2月接受採訪時所說，AI真正的成功必須能夠反應到全球經濟成長率，「指標是，能不能讓全球經濟成長率達到10％？」

AI若無法創造新的經濟價值，其效益便難以評估；而若是缺乏效益的具體評估，很容易使得「百工百業用AI」只是短暫的流行。納德拉評估這波由生成式AI帶起的算力大建設潮，將在2027至2028年間陸續完成，屆時，全球運算資源將呈現供過於求的局面。

因此，以AI伺服器、AI基礎設施硬體為強項的台灣，更需要仔細評估算力產業的優勢與挑戰，在全球化產業版圖急劇變化、地緣政治風險張力增加的大環境下，強化算力產業發展，奠定進入AI經濟世代發展的核心國力。