風傳媒社慶論壇》不是只會做晶片！吳漢章點出台灣身處AI時代的關鍵優勢

AI發展方興未艾，各國積極布局算力與產業應用。華碩雲端暨台智雲總經理吳漢章指出，AI已從早期的技術探索，進入影響產業與國家競爭力的新階段；台灣在這一波浪潮中，不只是扮演資料中心或晶片供應的角色，更能從半導體延伸至系統整合與應用落地，形成完整的AI產業生態系。

《風傳媒》今（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、日月光半導體執行長吳田玉、耐能智慧創辦人兼董事長劉峻誠、台大資工系教授陳縕儂、銘旺科董事長周維昆等業界領袖共同探討美中爭霸與AI狂潮相關議題。

AI「每天都在進步」​

吳漢章首先提到，回顧近年AI發展，可以大致分為幾個不同階段，2023年是個關鍵時刻，隨著生成式AI工具普及，許多人第一次真正體會到AI帶來的改變。

他指出，過去常見的人臉辨識等技術可視為「AI 1.0」，能力相對有限，人們對AI能做到的事情往往存在落差；但生成式AI出現後，許多人開始感受到AI能力快速提升，幾乎每天都在進步。

到了2024年，AI的影響開始更明顯地反映在產業與資本市場上，各類AI相關企業與投資快速升溫。2025年之後，AI討論的焦點又進一步延伸，其中一個重要方向就是「Physical AI」。

吳漢章表示，過去AI多從軟體角度理解，但未來AI將進入實體世界與各種產業流程，真正改變企業的生產與運作模式。

從Artificial到Analog　AI打入產業流程

吳漢章說明，過去AI中的「A」通常被理解為Artificial（人工），但若從產業應用角度來看，AI未來將更接近「Analog」，也就是進入真實世界的系統與流程之中，與各種硬體、設備與產業環境結合。

他認為，一旦AI走向這個方向，就不只是軟體問題，而會涉及硬體設計、系統整合、成本與信任等多層面議題。也正因如此，台灣在這一波AI浪潮中具有特殊位置，「台灣的優勢不只在資料中心或半導體，而是整體產業生態系與工程能力。」

主權AI崛起　台灣可望成為「可信任夥伴」

另一個重要趨勢則是「主權AI」，吳漢章表示，全球AI市場不只由美國與中國主導，若從整體市場規模來看，除了兩大經濟體之外，還有龐大的「其他國家」市場，包括歐洲、亞洲與中東等地區，這些國家同樣希望發展自己的AI能力，以提升生產力與國家競爭力。

在此情況下，許多國家未必希望完全依賴美國或中國的技術體系，而是尋找可信任的合作夥伴，這也讓台灣在全球AI布局中具備一定機會。他認為，未來「主權AI」不只是各國建立算力中心而已，更涉及整個AI系統與應用生態。

台灣三大工程能力：算力、模型與應用整合

從產業角度觀察，吳漢章認為台灣在AI時代的競爭力，主要體現在三種工程能力。首先是算力工程能力，AI進入產業應用時，需要不同形式的運算平台，不會只有大型資料中心。 （相關報導： 風傳媒社慶論壇》推崇加國「合縱抗川」路線！陳冲：台灣或可加入卡尼陣營 ｜ 更多文章 ）

舉例來說，未來AI應用可能分布在高算力資料中心、低功耗裝置以及中間層的運算設備，不同晶片與硬體架構都需要工程能力將技術轉化為實際產品。如果未來教室中有大量AI助教協助學生學習，這些AI系統不一定全部部署在資料中心，也不一定完全在個人電腦上，中間可能會出現許多新的硬體型態。

此外，台灣在超級電腦領域的能力也逐漸成形。吳漢章指出，目前全球能夠從零開始設計完整超級電腦系統的國家並不多，主要集中在美國、日本與歐洲等地，台灣也逐漸具備相關能力。

模型工程與「模型代工」

第二項能力是模型工程能力。吳漢章表示，AI技術的核心在於模型，這不僅關乎研究問題，更需要工程能力，包括算力運用、系統架構與技術整合等。

隨著AI技術快速演進，新的研究成果與論文不斷出現，各國企業都在競爭技術突破。台灣未必是每項技術的原始發明者，但可以快速吸收與整合這些技術，轉化為實際產業應用。

他將這種模式形容為「模型代工」，也就是台灣企業能比客戶更熟悉模型技術，協助企業打造符合需求的AI能力，但不直接與客戶產品競爭。

AI落地的最後一哩

第三項能力則是應用工程能力。吳漢章指出，AI真正進入產業後，最後仍需要企業了解具體應用場景，例如產業需求、經濟效益、信任與法規問題等，才能將AI服務落地。

他認為，台灣在這方面其實具有潛在優勢。雖然台灣不像美國擁有大量全球性軟體公司，但台灣長期累積了許多商用軟體企業，這些公司與客戶關係密切，也熟悉產業需求；若能將這些應用能力與算力工程、模型工程結合，台灣有機會在AI時代建立新的產業整合優勢。

系統整合能力將決定AI時代角色

在企業布局方面，吳漢章指出，目前AI應用仍處於探索階段，未來3年可能出現大量不同形態的產品與服務，例如AI與實體設備結合，將帶來各種新的產品形態；同時企業也在嘗試將算力與模型技術商業化，發展新的AI服務模式。

吳漢章強調，AI時代的競爭不僅限於單一技術，而是整體系統能力的整合。台灣過去在電腦與電子產業累積了數十年的工程經驗，在系統整合與工程實作上具有基礎，如果能將算力、模型與應用三種工程能力整合起來，台灣在這一波AI浪潮中仍將扮演重要角色。 （相關報導： 風傳媒社慶論壇》推崇加國「合縱抗川」路線！陳冲：台灣或可加入卡尼陣營 ｜ 更多文章 ）