在台灣AI產業蓬勃發展的同時，如何應對跨域人才缺口與算力配置不均，已成為生態系發展的關鍵挑戰。為瞭解決這些問題，產官學研各界正積極探索Edge AI的落地策略。
根據《2025 產業AI化大調查暨AI落地指引》顯示，一個具備國際競爭力的Edge AI生態系，需要仰賴創新與人才交流的共同推動。借鑒國際經驗，逐步建立AI基本法、模型風險評級及算力資源配置原則至關重要。 尤其，在美中科技對抗及紅色供應鏈限制的背景下，台灣算力生態系正積極與既有PC產業鏈結合，預期在AI浪潮及換機需求的推動下，迎來爆發性成長。
為進一步加速Edge AI的落地，政府可參考政府補貼與稅賦誘因促使中小企業導入 Edge AI 解決方案，透過提供補貼與稅賦誘因，鼓勵中小企業導入Edge AI解決方案，以提升整體產業的競爭力。同時，企業應積極與學術界合作，共同培養具備跨領域知識與實戰經驗的AI人才，例如開設相關課程或提供實習機會。透過產學合作，不僅能有效彌補人才缺口，也能促進學術研究與產業需求的有效銜接。
這篇文章的實用建議如下(更多細節請繼續往下閱讀)
1. 強化產學合作，彌補跨領域人才缺口： 鼓勵企業與大學合作開設AI相關課程或提供實習機會，確保學生具備實戰經驗，並提供更具吸引力的薪資福利，以吸引海外人才回流，共同解決跨領域人才短缺問題。
2. 優化算力配置，提升AI應用效率： 積極參與或建立算力資源共享平台，並採用雲端算力服務，解決算力配置不均的問題。參考數位發展部「AI算力池」計畫，取得算力支援，加速AI應用服務的開發與部署。同時，關注Edge AI的發展，將算力部署在邊緣設備上，更有效地處理本地數據，降低網路延遲.
3. 採納國際經驗，完善AI法規與倫理： 借鑒日本、美國等國家的AI發展策略，逐步建立AI基本法、模型風險評級及算力資源配置原則，從而促進台灣AI生態系統的健康發展，並在美中科技對抗的背景下，結合既有PC產業鏈，抓住AI浪潮帶來的發展機遇.
算力佈局優化：應對 AI 時代的算力配置不均挑戰
在人工智慧 (AI) 蓬勃發展的時代，算力已成為驅動技術創新和產業升級的關鍵基礎設施。然而，台灣 AI 生態系正面臨算力配置不均的嚴峻挑戰，這不僅限制了AI 技術的廣泛應用，也可能阻礙產業的數位轉型和國際競爭力。為瞭解決這個問題，我們需要採取全面的算力佈局優化策略，以確保各個領域都能獲得所需的算力資源。
台灣算力供需現況分析
目前，台灣的算力資源主要集中在少數大型企業、研究機構和雲端服務供應商手中。這種集中化的現象導致許多中小企業、新創公司和學術單位難以取得足夠的算力來進行AI模型的開發、訓練和部署。此外，不同產業和區域之間的算力需求也存在顯著差異，某些領域可能面臨算力過剩，而另一些領域則可能算力短缺。
優化算力配置的策略與解決方案
為瞭解決算力配置不均的問題，
- 擴大算力基礎設施投資：政府應加大對算力基礎設施的投資，例如AI 算力中心、雲端運算平台和高速網路等。這將有助於提高整體算力供給，並降低算力使用的成本。
- 推動算力資源共享：建立算力資源共享平台，讓企業、研究機構和學術單位可以共享閒置的算力資源. 這不僅可以提高算力利用率，還可以降低算力浪費。例如，國家實驗研究院國家高速網路與計算中心 (國研院國網中心) 發起成立「台灣算力聯盟」，旨在整合台灣的整體算力資源，促進算力資源的共享與媒合。
- 鼓勵企業採用雲端算力服務：雲端算力服務具有彈性、可擴展和成本效益高等優點，可以幫助企業快速獲得所需的算力資源。政府應鼓勵企業採用雲端算力服務，並提供相關的補助和優惠政策。例如，數位發展部推出「AI算力池」計畫，提供算力支援，協助資服業者進行AI模型訓練，加速開發AI應用服務。
- 提升算力使用效率：採用更先進的算力調度及優化技術，打造彈性化的AI 基礎設施，進而加速從模型訓練、推論服務，到生成式人工智慧（GenAI）應用，以及代理式人工智慧（Agent AI）。
- 發展 Edge AI 算力： 隨著 Edge AI 的興起，將算力部署在邊緣設備上，可以更有效地處理本地數據，降低網路延遲，並提高數據安全性 [參照內容]。政府應鼓勵企業和研究機構發展 Edge AI 算力，並推動其在各個領域的應用。
借鏡國際經驗，完善台灣算力佈局
為了進一步完善台灣的算力佈局，我們還可以借鏡國際經驗，例如：
- 日本：日本政府提供大規模 GPU 補貼計畫，並支持軟銀集團進行 AI 基礎設施建設。
- 美國：美國的 AI 新創公司可以輕鬆募集到數千萬美元的資金，用於算力的開發和應用。
透過採納國際經驗，並結合台灣的實際情況，我們可以逐步建構更完善的算力佈局，為台灣 AI 生態系的蓬勃發展奠定堅實的基礎。此外，在美中科技對抗及紅色供應鏈限制的背景下，台灣更應積極與既有 PC 產業鏈結合，抓住 AI 浪潮帶來的發展機遇 [參照背景設定內容]。
產學研合作，共創算力新局
產學研合作是推動算力佈局優化的重要力量。政府應鼓勵企業與大學、研究機構共同合作，開發新的算力技術、培訓更多算力人才，並推動算力在各個領域的應用。透過產學研的緊密合作，我們可以共創台灣算力發展的新局 [參照背景設定內容]。
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跨領域人才培育：強化台灣AI生態系統的基石
台灣要打造強大的AI生態系，跨領域人才的培育是不可或缺的基石。傳統的人才培養模式已無法滿足AI快速發展的需求，必須打破學科壁壘，培養具備多元知識和技能，能跨領域協作的AI人才。以下將探討強化台灣AI生態系，基石的具體策略：
產學研合作：打造AI人才搖籃
- 鼓勵企業與大學合作開設課程：企業提供實務案例和技術指導，大學提供理論基礎和研究資源，共同開發符合產業需求的AI課程。
- 建立實習和產學合作計畫：讓學生在真實的產業環境中應用所學，培養解決實際問題的能力。
- 推動教師產業研習：安排教師到企業實習，瞭解產業趨勢和技術需求，將最新的知識融入教學。
- 成立產學聯盟： 透過產學聯盟可以促進知識和技術的交流，並加速AI技術的創新和應用。
翻轉教育思維：培養AI時代的通才
- 打破科系框架：鼓勵學生跨領域學習，例如結合資訊科學與人文學科，培養具備AI技術和人文素養的人才。
- 強化STEM教育：從小培養學生的科學、技術、工程和數學能力，為AI學習奠定基礎。
- 推動AI素養教育：讓各領域的學生都能瞭解AI的基本概念和應用，具備運用AI解決問題的能力。
- 培養批判性思考和解決問題能力：AI技術日新月異，學生需要具備獨立思考和解決問題的能力，才能不斷學習和適應新的挑戰。
善用國際資源：吸引和留住AI人才
- 提供具吸引力的薪資和福利：台灣企業應提供與國際市場具競爭力的薪資和福利，吸引海外AI人才。
- 打造國際化的工作環境：建立開放、多元、尊重人才的工作環境，吸引國際人才來台發展.
- 簡化簽證和居留程序：政府應簡化外籍人才來台工作和居留的相關程序，降低人才流動的障礙.
- 加強國際交流合作：與國際頂尖大學和研究機構建立合作關係，拓展台灣AI人才的國際視野.
鼓勵終身學習：打造AI人才的成長環境
- 提供多元的AI培訓課程：政府和企業應提供各種AI相關的培訓課程，滿足不同背景和需求的學習者.
- 建立AI學習社群：鼓勵AI人才互相交流學習，分享經驗和知識，共同成長.
- 推動AI證照制度：建立AI相關的證照制度，提升AI人才的專業能力和市場價值.
- 鼓勵企業內部培訓：企業應提供員工AI培訓的機會，提升整體AI應用能力.
透過上述策略，台灣可以有效應對跨領域人才缺口的挑戰，強化AI生態系統的基石，為AI產業的蓬勃發展奠定堅實的基礎。 此外， 行政院 已經在2018年起推動兩期的「台灣AI行動計畫」，將增加應用端人才納為政策主軸。
Analog Devices（ADI）與安馳科技（Macnica Anstek Inc.） 長期深耕教育合作，透過提供MAX78000 AI 微控制器與感測器資源，並舉辦由工程師親自帶領的實作工作坊，協助學生掌握AI 模型部署、邊緣運算與系統整合等關鍵能力，培養面向應用場景的工程實作力。陽明交大與伊利諾大學香檳分校（UIUC）等國際頂尖學術與產業機構合作，透過AI協作預測幸福感， 顯示AI跨領域合作的重要性。
Edge AI 應用落地：為台灣 AI 生態系注入新活力
Edge AI（邊緣人工智慧）正快速發展，它將AI運算能力推向更靠近數據源頭的邊緣設備，例如手機、攝影機、自駕車、工廠設備等等。相較於傳統的雲端AI，Edge AI 具備低延遲、高效率、隱私保護等優勢，能即時處理數據並快速反應，大幅提升應用效率和穩定性。對於面臨跨域人才缺口與算力配置不均挑戰的台灣AI生態系而言，Edge AI 的應用落地無疑是一劑強心針，能為產業帶來新活力。
Edge AI 的多重優勢
- 降低延遲，即時反應： Edge AI 在本地設備上處理數據，無需將數據傳輸到雲端，大幅降低延遲，實現即時決策。這對於需要快速反應的應用至關重要，例如自駕車、工業自動化、智慧醫療等.
- 節省頻寬，降低成本： 由於數據在本地處理，Edge AI 減少了對網路頻寬的需求，降低了數據傳輸和儲存的成本。
- 保護隱私，確保安全： Edge AI 在本地設備上處理敏感數據，降低了數據洩露的風險，有助於保護使用者隱私和企業商業機密。
- 提升可靠性，離線運作： 即使在網路連接不穩定或中斷的情況下，Edge AI 也能夠繼續運作，確保應用程式的可靠性。
Edge AI 在台灣產業的應用潛力
台灣具備發展 Edge AI 的優勢，包含完整的硬體供應鏈、資通訊技術基礎、以及在各垂直領域的高度科技化應用。以下列舉幾個 Edge AI 在台灣產業的應用潛力：
- 智慧製造： 在工廠生產線上，Edge AI 可用於產品瑕疵檢測、設備預測性維護、生產流程優化等，提高生產效率和品質. 例如，透過 Edge AI 視覺辨識系統，能即時檢測產品表面的微小瑕疵，並立即發出警報，減少不良品流出.
- 智慧醫療： Edge AI 可用於醫療影像分析、遠距病人監護、手術機器人輔助等，提升醫療服務的品質和效率。例如，在行動醫療設備上搭載 Edge AI，可即時分析病人的生理數據，並在緊急情況下發出警報，爭取黃金救援時間。
- 智慧城市： Edge AI 可用於智慧交通管理、智慧安防監控、環境監測等，提升城市管理的效率和市民的生活品質。例如，在路口攝影機上搭載 Edge AI，可即時分析交通流量，並根據車流量調整紅綠燈的時長，優化交通效率。
- 智慧農業： Edge AI 可用於農作物病蟲害檢測、精準灌溉、環境監控等，提高農業生產的效率和品質。例如，透過無人機搭載 Edge AI，可即時分析農作物的生長狀況，並根據作物需求精準地施肥和灌溉，減少資源浪費.
Edge AI 落地策略
為了讓 Edge AI 在台灣順利落地，需要產、學、研各界共同努力，制定以下策略：
- 加強產學研合作： 鼓勵企業與大學、研究機構合作，共同開發 Edge AI 相關技術和應用，培育更多具備 Edge AI 知識和技能的人才.
- 建立開放平台和標準： 建立開放的 Edge AI 軟硬體平台，降低開發門檻，鼓勵更多企業和開發者投入 Edge AI 的應用開發.
- 提供算力資源和技術支援： 政府和企業應提供更多的算力資源和技術支援，協助新創企業和中小企業開發 Edge AI 應用. 例如，國家高速網路與計算中心（國網中心）提供免費GPU算力及全方位AI開發資源支持，加速AI產品與應用落地.
- 制定相關法規和倫理規範： 制定相關法規和倫理規範，確保 Edge AI 的應用符合法律和道德標準，保障使用者權益.
- 推動國際合作： 積極參與國際 Edge AI 標準制定和技術交流，提升台灣在 Edge AI 領域的國際競爭力.
透過以上策略，台灣可以充分發揮 Edge AI 的優勢，為各行各業注入新的活力，並在 AI 時代取得領先地位. 隨著 Edge AI 技術的不斷成熟和應用場景的不斷擴展，相信 Edge AI 將在台灣 AI 生態系中扮演越來越重要的角色.
| 主題 | 描述 |
|---|---|
| Edge AI 定義 | 將AI運算能力推向更靠近數據源頭的邊緣設備，例如手機、攝影機、自駕車、工廠設備等 。相較於傳統的雲端AI，Edge AI 具備低延遲、高效率、隱私保護等優勢，能即時處理數據並快速反應，大幅提升應用效率和穩定性 . |
| Edge AI 的多重優勢 |
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| Edge AI 在台灣產業的應用潛力 |
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| Edge AI 落地策略 |
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AI 算力與邊緣佈局：解鎖台灣AI潛能
在台灣AI生態系的發展中，AI算力與邊緣佈局是兩個至關重要的環節。面對跨領域人才缺口與算力配置不均的挑戰，台灣如何善用既有優勢，並在國際競局中找到獨特定位，成為當前最受關注的議題。本段將深入探討如何透過優化AI算力基礎建設，結合邊緣運算的應用，進而釋放台灣AI的潛能。
算力基礎建設升級：打造AI發展的堅實後盾
當前，AI模型的訓練與推論對算力的需求日益增長。台灣要發展更具競爭力的AI應用，必須先強化算力基礎建設。這不僅包括提升GPU、CPU等硬體設備的效能，也涵蓋對資料中心、高速網路等基礎設施的投資。此外，更要關注能源效率，在追求算力提升的同時，兼顧永續發展的目標。政府應積極鼓勵企業投入AI算力基礎建設，並提供相應的政策支持，例如租稅優惠、研發補助等，以加速台灣AI生態系的發展。
- 加大投資力度：政府與企業共同投資，擴大算力基礎設施規模。
- 優化能源效率：採用更節能的硬體設備，降低能源消耗。
- 鼓勵技術創新：支持國內廠商研發高效能AI晶片及相關技術。
邊緣運算落地：加速AI應用普及化
邊緣運算將算力下放到更靠近數據來源的位置，例如工廠、醫院、零售店等。這種分散式的運算模式，可以大幅降低網路延遲、提升數據安全性、並減輕雲端伺服器的負擔。在台灣，邊緣運算在智慧製造、智慧醫療、智慧零售等領域具有廣闊的應用前景。例如，在智慧工廠中，透過邊緣運算即時分析感測器數據，可以及早發現設備異常，減少停機時間。在智慧醫療中，邊緣運算可以輔助醫生進行影像診斷，提高診斷效率與準確性。為加速邊緣運算落地，台灣需要建立更完善的邊緣運算生態系，包括硬體設備供應商、軟體開發商、系統整合商等，共同合作，開發更具創新性的邊緣運算應用。
- 建立邊緣運算示範場域：在重點產業推動邊緣運算應用，展示其價值與效益。
- 鼓勵產學研合作：共同開發邊緣運算相關技術，培育專業人才。
- 制定邊緣運算標準：確保不同設備與系統之間的互通性，降低導入成本。
結合既有優勢：打造台灣AI產業鏈
台灣在PC產業鏈擁有深厚的基礎，這也為發展AI算力與邊緣佈局提供了獨特的優勢。台灣廠商可以將既有的硬體製造能力，轉移到AI伺服器、AI晶片等領域，並與國際大廠合作，共同開發更具競爭力的AI產品。同時，台灣也應積極發展自主的AI技術，例如自然語言處理、電腦視覺等，並將這些技術應用於邊緣運算場景中，打造更完整的AI產業鏈。此外，在美中科技對抗及紅色供應鏈限制的背景下，台灣更應把握機會，強化與美國、日本等國家的合作，共同建立更安全、更可靠的AI供應鏈。
- 發揮硬體製造優勢：將既有PC產業鏈的經驗，應用於AI硬體設備的開發。
- 發展自主AI技術：強化自然語言處理、電腦視覺等領域的研發能力。
- 深化國際合作：與美國、日本等國家建立更緊密的AI合作關係。
總之，透過升級算力基礎建設、加速邊緣運算落地、以及結合既有優勢，台灣有機會在AI時代佔據一席之地。面對跨領域人才缺口與算力配置不均的挑戰，台灣更應積極應對，並制定更具前瞻性的AI發展策略，以解鎖台灣AI的無限潛能。可以參考 iThome 的報導 瞭解更多關於台灣AI發展的現況與挑戰。
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台灣 AI 生態系關鍵挑戰:跨域人才缺口與算力配置不均問題結論
綜上所述，台灣 AI 生態系關鍵挑戰：跨域人才缺口與算力配置不均問題，是影響台灣AI產業發展的兩大重要因素。面對這些挑戰，我們必須採取更積極、更全面的策略，才能在國際AI競賽中脫穎而出。
首先，在跨領域人才培育方面，除了鼓勵產學研合作，開設符合產業需求的課程外，更要翻轉教育思維，從小培養學生的AI素養，並善用國際資源，吸引和留住AI人才。 此外，政府也可參考政府補貼與稅賦誘因促使中小企業導入 Edge AI 解決方案，透過提供誘因，鼓勵企業投入更多資源在人才培育上。
其次，在算力配置方面，除了擴大算力基礎設施投資、推動算力資源共享外，更要鼓勵企業採用雲端算力服務，提升算力使用效率，並積極發展 Edge AI 算力，以滿足不同應用場景的需求。 尤其，台灣更可藉由台灣 AI 行動計畫 2.0 擴大落地與強化跨域整合策略，加速AI在各產業的應用。
最後，在Edge AI應用落地方面，除了加強產學研合作、建立開放平台和標準外，更要提供算力資源和技術支援，制定相關法規和倫理規範，並推動國際合作，為台灣AI生態系注入新活力。
台灣具備發展AI的良好基礎，只要我們能夠正視並有效解決台灣 AI 生態系關鍵挑戰：跨域人才缺口與算力配置不均問題， 相信台灣AI產業必能在全球舞台上發光發熱。
台灣 AI 生態系關鍵挑戰:跨域人才缺口與算力配置不均問題 常見問題快速FAQ
Q1: 台灣AI產業目前面臨的最大挑戰是什麼？
A1: 台灣AI產業在蓬勃發展的同時，面臨跨領域人才缺口與算力配置不均兩大挑戰。跨領域人才不足限制了AI技術的創新應用，而算力資源分配不均則阻礙了中小企業和新創團隊的發展 [參照文章首段]。
Q2: 針對台灣AI算力配置不均的問題，有哪些具體的解決方案？
A2: 解決算力配置不均的方案包括：擴大算力基礎設施投資，例如AI算力中心；推動算力資源共享，建立共享平台；鼓勵企業採用雲端算力服務，降低算力成本；提升算力使用效率，採用先進調度技術；以及發展Edge AI算力，將算力部署在邊緣設備上 [參照文章第二段]。
Q3: 如何有效培養台灣AI產業所需的跨領域人才？
A3: 培養跨領域人才可以透過以下方式：鼓勵企業與大學合作開設課程，提供實務案例和技術指導；建立實習和產學合作計畫，讓學生在真實環境中應用所學；翻轉教育思維，打破科系框架，培養AI時代的通才；善用國際資源，吸引和留住海外AI人才；以及鼓勵終身學習，提供多元的AI培訓課程 [參照文章第三段]。
