生態系, 人工智慧, 趨勢 案子越大賠越多？資服業開發 AI 產品的三大挑戰 數發部部長林宜敬近年大力倡導資服業者做產品，減少營收對人力的依賴。根據 AIF 研究發現，不少相對積極的業者已經意識到 AI 帶來的產品化機會，但市場在哪、怎麼收費，是發展產品最關鍵的兩大問題。透過8月份的專家會議，AIF 梳理出資服業者面臨的主要挑戰，以及政策上可能的著力點，期待創造更健全的產業環境。
生態系, 觀點 以軟體帶動硬體？台灣如何靠生態系分工搶占先機 過去由大型產業龍頭說了算，下游照單全收的模式已不復存在。在龐大的AI生態系中，沒有任何一家企業能夠從底層晶片、工業硬體，一路包辦到上層演算法。當市場對AI落地的期待普遍聚焦於「低成本、高安全性」時，台灣企業究竟該如何在各自的垂直領域中打破落地落差，共同打造具備高韌性的創新生態系？
生態系, 人物訪談, 觀點 梁伯嵩：AI 發展不只靠先進製程，而是系統整合的挑戰 聯發科技企業策略與前瞻技術資深處長梁伯嵩日前於「DIGITIMES 2026 GenAI 技術論壇」中，以「七層架構」系統性地說明 AI 發展的完整脈絡。他指出，AI 已不再是單純的技術演進,而須全面串聯硬體、半導體、軟體與應用，並成為實質驅動全球經濟成長的核心引擎。
人才培育, 生態系, 人工智慧, 趨勢 台灣AI關鍵轉捩點 人才認定指引3.0為產業提供方向 數位發展部數位產業署19日召開記者會發布「AI 產業人才認定指引 3.0」，新增「AI 治理素養」與「AI 協作與開發」兩項能力，並攜手人工智慧科技基金會（AIF）、 Hahow、台灣人工智慧學校等生態圈夥伴，將指引從企業與求職者、培訓與認證機構參考的共通基準，進一步落實到產業工作場景。
生態系, 策略觀點, 觀點 解讀三種AI分析框架，找尋台灣產業定位（下） 在上篇裡面比較了《日經》、黃仁勳與梁伯嵩的三種AI產業分層框架，看出三者反映了不同的策略提問，而 AI 產業的重心可能正從算力競賽轉向系統整合競賽。那麼，在這三種框架之下，台灣看到了什麼？
生態系, 策略觀點, 觀點 解讀三種AI分析框架，找尋台灣產業定位（上） 黃仁勳、《日經》和梁伯嵩各自提出的分層方式，在描述現狀之餘，更是提出一種產業分類方式，藉此區分分工的邊界，以及生態系的組成。當然，每一種提議背後，必然和提議者所處產業的策略位置有直接關連。
