AI進入國家級競逐時代  林宜敬：臺灣從硬體強國挺進主權AI新局

AI浪潮正在改變國家競爭力的組成。過去，臺灣從晶圓製造、先進封裝，到伺服器與資通訊硬體，形成完整製造聚落；隨著生成式AI崛起，產業價值鏈開始向模型、資料、應用服務與平台延伸，未來的AI競爭，不再比較誰擁有更大的模型，而是誰能掌握算力、資料、人才、資金與市場，建立完整產業體系。

數位發展部部長林宜敬語重心長地說，臺灣要進一步把硬體優勢往算力、模型與應用延伸，讓硬體與軟體間形成新的價值鏈。為此，數發部以算力、資料、人才、行銷、資金五大政策工具布局AI產業，從基礎環境、人才供給到市場與資本，逐步補上臺灣AI產業鏈的缺口。

推五大政策工具 建構AI生態系

其中，算力是AI產業的基礎建設。模型訓練與推論都需要大量GPU，數發部提供算力資源，降低業者初期開發門檻，也進一步推動AI算力中心BOO（Build-Own-Operate），引導民間投入建置與營運，讓算力不只仰賴政府提供，更能成為市場化的基礎服務。官方公告的BOO機制要求民間投資建置算力中心，目前業者預計將建置上萬片的GPU，並規劃撥出一定比例算力提供政府、學研及中小企業使用。 

林宜敬分析，未來若能讓民間業者投入大量GPU建置算力中心，政府透過租稅等政策工具降低投資門檻，再保留部分算力供政府使用，就能讓算力形成供需市場，而非由政府單方面承擔設備成本。

資料是賦予AI模型在地文化意識的核心要素，數發部持續建置「臺灣主權AI訓練語料庫」，優先推動政府機關釋出高品質語料，內容涵蓋政策、語言、文化、教育、生物及地理環境等在地資料，讓AI模型更深入理解臺灣的文化與語境脈絡。人才方面，從政府出面培訓，轉向建立產業共同認可的人才標準，發布AI產業人才認定指引，讓企業辨識人才，也讓民間培訓與認證有共同依循。

加上行銷與資金，五大工具串起的其實是一條完整產業鏈，林宜敬強調：「有算力才能開發，有資料才能訓練，有人才才能做出產品，有行銷才能找到市場，有資金才能擴大規模。」國發基金已匡列一百億元AI新創投資額度，透過政策投資工具協助具潛力企業成長。

數位發展部部長林宜敬

發展臺灣主權AI 深耕利基市場

當AI成為國家級基礎能力，下一階段的重點是臺灣要發展什麼樣的AI？林宜敬認為，臺灣沒必要與美國大型科技公司正面競逐「最大語言模型」，反而應從「最懂臺灣」角度切入，發展具本土制度、產業知識與語言文化脈絡的主權AI。
數發部日前公布臺灣主權AI評測結果，透過AI產品與系統評測中心（AIEC），從臺灣語言、社會文化與價值觀等面向檢驗模型能力，進而推動金融、法務、教育、醫療等垂直領域AI。林宜敬指出，主權AI一方面涉及AI模型與資料所在的法律管轄權，同時也涉及模型能否真正理解臺灣的制度與社會情境。  

有別於美中大型模型追求龐大參數規模，臺灣更適合發展「小而專」的利基型SLM語言模型，將模型與產業know-how結合，如金融AI必須理解臺灣金融法規與銀行作業流程，法務AI則必須建立在臺灣法律制度，醫療照護AI同樣需要在地專業知識，這種模式也讓臺灣的硬體優勢有了新的延伸路徑。
林宜敬強調，在半導體、ICT之外，臺灣還擁有金融、醫療、製造等完整產業聚落，若能把產業知識與AI模型結合，就可從硬體供應鏈進一步跨入軟體與服務。甚至主權AI也能成為臺灣輸出的新型態，對於希望掌握資料、算力與AI能力，又要符合自身制度與文化的國家而言，臺灣所累積的硬體、軟體與產業應用經驗，能成為另一種解決方案。  

政府搭橋創需求 推動軟體產品化

但最終AI要形成產業規模，仍要回到誰願意付錢。林宜敬認為，臺灣軟體業需從Project（專案）走向Product（產品），將一次性專案服務轉向標準化、複製、訂閱與持續收費的產品，「過去專案型服務往往依單一客戶需求客製化，完成交付後，營收便告一段落；產品則可同時服務不同客戶，透過訂閱、API或標準化服務形成持續收入，再將營收投入下一代研發。」這不只是商業模式改變，更攸關臺灣軟體業走向規模化與出海。

為此，政府的角色與其補助企業，不如協助創造早期市場，林宜敬認為，包括政府採購、雲市集、供需媒合與實證場域，都能讓臺灣AI產品取得第一批客戶，再由企業憑產品競爭力進入更大的民間與海外市場。

從硬體到算力、從資料到模型、從產業知識到垂直應用，再從技術走向可複製的產品，數發部所勾勒的並非單一AI政策，而是一條臺灣產業升級的路徑。面對AI帶動的全球產業價值鏈重構，臺灣下一階段必須在既有硬體優勢上，持續向軟體、服務與全球市場延伸，建構更完整且具國際競爭力的AI產業生態系。