應用服務卻仍是弱項
雖然台灣掌握全球最完整的AI硬體供應鏈，但產業價值最高的AI模型、平台與應用服務，目前仍由OpenAI、Google、Meta及Anthropic等美國科技巨頭主導。
台經院產經資料庫總監劉佩真分析，台灣最大的挑戰不是製造能力，而是如何將硬體優勢轉化為應用價值。未來若AI紅利持續集中在半導體與伺服器產業，卻未能擴散至智慧製造、智慧醫療、金融、物流及服務業，恐形成「供應鏈強、應用市場弱」的失衡現象。
她認為，台灣不一定要複製美國發展大型模型的路徑，而應聚焦主權AI、智慧製造與智慧醫療等垂直應用市場，建立具競爭力的AI解決方案。
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能源壓力沉重
隨著AI資料中心快速擴張，以及2奈米、1.4奈米等先進製程持續擴產，用電需求正快速攀升。輝達執行長黃仁勳日前談及台灣未來電力是否足以支撐AI發展時，以一句「Maybe」回應，引發市場關注。
雲報政經產業研究院副社長柴煥欣指出，外界多將焦點放在AI資料中心耗電，但真正的長期挑戰其實是半導體先進製程。隨著高耗能EUV設備持續增加，新廠投產後將對電力系統帶來更大壓力。
他認為，未來國際競爭不只是比晶片技術，也是在比能源供應能力，若供電建設、電網韌性與綠電供給無法同步提升，恐影響企業投資布局與台灣整體競爭力。
人才缺口成最大隱憂
相較於能源被視為AI時代最現實的挑戰，人才問題更是長期風險。根據PwC調查，全球AI相關職缺成長速度遠高於整體就業市場，台灣則面臨少子化與理工人才供給不足，加上國際科技企業積極來台挖角，人才競爭更激烈，台積電董事長魏哲家日前也說，比起土地與能源，人才才是目前最缺乏的資源。
柴煥欣指出，未來缺的不只是AI工程師，而是兼具AI技術、數據分析與產業知識的跨域人才。除強化本土人才培育外，也必須積極引進國際高階人才，建立完整的人才供應鏈。
AI下半場比國家整體實力
劉佩真認為，AI有機會成為台灣產業升級的重要動能，但前提是讓技術紅利擴散至更多產業。柴煥欣則強調，政府應加速推動AI技術導入傳統產業與服務業，避免產業發展過度集中。
專家分析，台灣已成功取得AI時代最重要的入場券，但未來競爭焦點將從晶片與伺服器，轉向應用創新、能源韌性與人才培育能力。若能補足三大缺口，台灣有機會從全球AI製造中心升級為AI創新重鎮；反之，AI榮景也可能成為下一階段發展的壓力來源。
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