面對AI技術橫掃產業與日常生活的新浪潮，資策會產業情報研究所（MIC）所長洪春暉直言：「AI不再是泡沫，它正在改變每一個人，從學生寫報告到企業經營決策，無一倖免。」而台灣機會在於AI PC、邊緣運算與半導體供應鏈。
他指出，生成式AI（Generative AI）與小語言模型（SLM）已深度嵌入社會結構與供應鏈節點，從演算法、算力到資料來源，三者的成熟讓AI應用不再只是想像。「但這樣的發展，也對信任與治理提出前所未有的挑戰，」洪春暉提醒。
AI進入生活與職場，是結構性轉變不是短期熱潮
洪春暉以輕鬆語調提到女兒交作業時使用AI擴寫報告的實例，指出：「學生懂得用AI來完成1萬字報告的時候，其實已經說明這波技術浪潮的滲透力。」他更進一步強調，不只是年輕人，許多企業內部簡報、文案，其實早已在無聲中被AI接手。
他認為，這一波AI的特徵是實質落地且商業價值明確，「不同於60年代、70年代的AI發展，這次是算力夠、資料足、演算法也能跑出來。」
台灣機會：AI PC、邊緣運算與半導體供應鏈
洪春暉指出，NPU支援的AI PC已成出貨主力，加上新型語言模型如DeepSeek出現，使企業認知到「未必非用雲端高階GPU不可」。這也讓「邊緣資料中心」與「邊緣裝置」成為AI擴散主場。
他表示，從伺服器散熱技術演進（液冷、沉浸式），到自駕車內部的AI模組運算裝置，都讓台灣供應鏈找到了出海口。無論是邏輯IC還是記憶體，在AI驅動下需求大幅成長，並拉抬先進製程擴產動能。
軟體與資料治理才是未來關鍵戰場
然而，他也坦言，台灣在AI生態中的短板仍在於軟體與資料層。
「我們常忽略資通訊的軟體部分，但這一波AI Agent的崛起，讓軟體結構開始模組化、可組合化、可重複應用，這是前所未有的變革，」他提到，無論是語音、影像、3D、代碼生成，都已有台灣新創進入布局，包括工業電腦廠、系統整合商也開始跨足AI應用層。
他特別引述MIC前所長詹文男的評論指出：「AI Agent將是下一階段產業導入的核心關鍵技術，真正讓AI落地。」
國家AI戰略：算力、資料、演算法三路並進，但仍需整合
洪春暉也指出，包括國科會、國發會、數發部與經濟部目前都在推動「國家AI基礎建設」，包含算力建設、資料平台與本土演算法計畫（如台德合作）。
但他直言：「台灣的算力仍遠遠落後主要雲端業者，資料資源尚未有效整合，演算法也分散零碎。」他呼籲：「資料、算法、算力三大基礎，需要整合式建設。」
信任將是推動AI治理的基石
「學生用AI寫作業沒什麼，但企業在商業環境中若缺乏治理與規範，會造成極大災難。」洪春暉嚴肅指出，AI若缺乏資安與隱私保護機制，將可能淪為危害信任的技術。他強調，AI的發展應同步納入風險管理、資料使用規範與治理標準。
他最後呼籲，台灣要發展可信任的AI，不應只有硬體競爭力，更應打造「AI信任生態體系」，從制度、人才、產業與應用共構共進。 （相關報導： 5成藥物原料被中國拿捏！學名藥協會理事長示警：沒有藥，醫術再好也治不了人 ｜ 更多文章 ）
