當AI成為國力，台灣為何必須握有「主權」？吳漢章解析國家級AI戰略關鍵

AI浪潮席捲全球，從生成式模型、雲端運算到資料中心建設，各國政府與科技巨頭紛紛投入鉅資卡位。但在這場看似單純的算力軍備競賽背後，「主權AI」正快速成為政策與產業戰略的核心關鍵。華碩雲端暨台智雲總經理吳漢章指出，主權AI的本質已經不只是技術問題，而是同時牽動產業發展、社會結構乃至於國家安全的系統工程。

《風傳媒》將於3月11日舉行12週年社慶論壇，以「劇變與解方」為主題，邀請吳漢章、前行政院長陳冲、銘旺科董事長周維昆、耐能智慧創辦人兼董事長劉峻誠等業界領袖共同探討美中爭霸、關稅與AI狂潮相關議題。

算力、模型都不能外包，AI為何必須「自己來」？

吳漢章在會前受訪時表示，「主權」這個概念反映的是在地緣政治、產業競逐與科技發展下，國家與企業對於戰略控制權的高度重視。早在2018年還沒什麼人談論AI超級電腦的時候，台灣就已意識到算力將成為未來發展的關鍵基礎，並由政府「做莊」發包標案，帶動本土科技業者投入GPU伺服器與相關軟硬體建設。

他回顧，那一波布局除了技術考量，更具產業戰略目的，希望台灣能在新一波浪潮中，複製過去PC與半導體的成功經驗，培養完整供應鏈與系統整合能力。

到了2023年生成式AI爆發，關於主權的議題進一步延伸到「模型層次」，由於AI模型決定了使用者能看到什麼內容、接受何種價值觀與資訊結構，背後涉及文化、語言與社會影響，因此「模型主權」的戰略意義，甚至高於算力本身。

吳漢章直言，過去雲端只是把資料與軟體放在哪裡的差別，但AI直接改變生產力與社會運作方式，這種影響力已經等同國防等級。正因如此，算力與AI核心能力不可能完全外包，必須掌握在自己手中。

因應老年、少子化衝擊，AI成為台灣解方

談到AI對社會的影響，吳漢章特別提及少子、高齡化帶來的結構性壓力，台灣公共服務體系正面臨前所未有的人力缺口，無論醫療、教育或長照，單靠數位化提升行政效率，絕不足以因應需求。

「真正的關鍵是生產力提升，AI是目前唯一能大規模補足人力缺口的工具。」他舉例，美國食品藥物管理局（FDA）已經導入AI協助藥品審查，將原本需耗費數週的流程縮短至數小時。而在醫療場域中，AI也能輔助藥品調配、病歷判讀與排班優化，顯著降低人力負擔。

在他看來，當AI成為支撐社會運作的「新型基礎建設」，其控制權與可靠性，將直接關係到國家安全與社會穩定，這正是主權AI的重要性。​

台灣根本不缺算力，真正問題在「分配機制」

吳漢章指出，台灣其實根本不缺算力，若將公部門與民間投資合計，到了2029年的算力投資規模相當可觀，甚至不輸部分先進國家，真正的瓶頸在於分配與使用機制。

「GPU伺服器成本極高，真正買得起、用得起的客戶不多。」他分析，美國之所以能消化龐大算力，主要來自於OpenAI、Google、Meta等超大型科技企業與新創，它們願意以數十億美元投入模型研發，但台灣產業結構以製造為主，研發投入比例較低，導致算力需求相對分散。 （相關報導： 聯準會新舵手引爆金融市場巨震，投資人該擔心嗎？法人解析後續發展2套劇本 ｜ 更多文章 ）

因此，政府角色顯得格外關鍵，透過補貼、公共平台與開放機制，讓中小企業與新創能以可負擔成本使用算力，才能真正帶動應用落地，如果只靠市場機制，算力最終只會集中在少數有錢人手中，難以形成完整生態。

從AI 1.0到2.0，企業真正開始有感

吳漢章將AI發展分為1.0與2.0兩個世代，前者是以影像辨識、人臉識別為代表，技術雖然成熟，卻難以深度改變工作流程；2.0則是生成式AI與大型語言模型，讓人們第一次感受到AI能夠直接參與決策、創作與管理。

「以前是你想得到、做不到，現在是你以為AI只能做到這樣，但實際用過就會發現，它可以做得更多！」吳漢章認為，這種認知顛覆，是2024～2025年AI熱潮快速升溫的關鍵原因，加上開源模型品質快速逼近商用模型、成本大幅下降，以及國際地緣政治風險升溫，各國政府更重視本土化，讓「主權AI」從口號轉為具體投資行動。

AI變現問題讓人苦惱　真正價值該怎麼評估？

針對市場對於AI商業化進展的疑慮，吳漢章坦言目前最讓人焦慮的問題是「何時變現」，但這其實是衡量標準框架錯置所致，因為現行財務模型與投資評估方式，難以準確反映AI對生產力與長期價值的貢獻，導致企業在預算決策時承受巨大壓力。

他說明，一項新技術從提升生產力，再到轉化為財務效益，本來就存在時間落差。未來，市場需要建立新的衡量工具，藉此評估AI投資對於組織效率、創新能力與風險管理的長期貢獻，就像現在大家琅琅上口的GDP也是後來才被發明的指標，「經濟學家會來解決這些問題的。」

台灣有什麼優勢？

在全球AI競賽中，台灣除了擁有眾所周知的「護國神山」外，吳漢章點出還具備兩項常被低估卻至關重要的獨特優勢。首先是強大的工程經濟與系統整合能力，AI是光學、晶片、軟體、演算法等多種技術的「總成」，將尖端科學轉化為穩定、可靠且具成本效益的產品，正是台灣過去40年來累積的核心強項，從晶片製造、GPU伺服器組裝，再到超級電腦的建置與維運，這種強大的整合能力在AI時代更具價值。

其次，是被低估的B2B軟體公司生態系。儘管台灣常被認為「硬體強、軟體弱」，但事實上，台灣約有1000家深入各行各業的中小型B2B軟體公司，它們雖然規模不大，卻是將AI技術落地到實體產業的「最後一哩路」，更是不可或缺的關鍵媒介，這種深耕產業的軟體生態系，是多數國家缺乏的寶貴資產。

然而，這些中小企業普遍面臨結構問題——二代接班、員工技能、技術迭代，使其在面對AI浪潮時，轉型升級顯得刻不容緩。對此，吳漢章提出兩大解方，包括技術輔導降低轉型門檻，例如台智雲（Taiwan AI Cloud）已經開發出能將舊有程式語言自動轉換為現代程式語言的技術，這類工具能夠幫助老舊系統快速現代化，免去從零開始重寫的巨大成本。

第二是資本整合，例如透過國發基金推動產業整合，將上千家利基型中小企業整合成數家具有規模經濟、可以投入更多資源進行轉型的大型軟體公司，從而提升整個產業的戰鬥力，但吳漢章也坦言這個方案並不容易，「每個人都喜歡當老闆嘛！」​ （相關報導： 聯準會新舵手引爆金融市場巨震，投資人該擔心嗎？法人解析後續發展2套劇本 ｜ 更多文章 ）