台灣發展AI面臨4大痛點！工研院籲善用軟硬體整合

記者／李琦瑋

工研院橫跨2周舉行「眺望2025產業發展趨勢研討會」，28日探討AI產業趨勢，工研院專家提到，「數據、算力和演算法」是AI技術發展的3大關鍵元素，而台灣正面臨資料短缺、人才不足、算力有限以及治理機制待改進等4大痛點，建議台灣善用軟硬整合優勢，爭取龐大商機。

工研院10月22日至25日及10月28日至31日舉辦「眺望2025產業發展趨勢研討會」，以「韌性社會x產業趨勢」為主軸，邀請各產業領域領袖與談，發表最新的趨勢洞察及2025年全球布局策略。28日舉辦AI產業場次，探討台灣AI產業是否有機會提升AI技術能量的自主性、介紹全球各行業於工作場景當中的AI應用創新案例、從AI關鍵元素探討企業在導入AI過程中所面臨的挑戰與機會，以及討論AI大廠與新創公司開發人形機器人帶來哪些應用商機。

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工研院資訊與通訊研究所總監張森嘉指出，AI技術的發展需要「數據、算力和演算法」3大關鍵元素支撐，優質的私有資料庫是企業發展AI的基礎，而真實資料結合生成資料是建立資料優勢的新趨勢。

張森嘉說，企業需要具備足夠的算力來支持AI模型的訓練和運行，這包括高效能運算設備的配置，如地端運算、邊緣運算和AI PC等，未來，企業可能會採用租用和自建大語言模型混用的模式，以達到最佳效果。

工研院產科國際所智研究副總監徐富桂表示，對一般企業而言，如何善用AI工具以改善營運效率、提高員工生產力、降低成本、提升競爭力，是企業數位變革的重要契機；但對中小微型企業而言，AI工具導入的技術門檻、資金人才限制等才是最大的挑戰。

工研院產科國際所研究經理周駿呈提到，台灣雖擁有完善資通訊與半導體產業鏈等先天優勢，但在AI產業發展上，仍面臨資料短缺、人才不足、算力有限以及治理機制待改進等痛點。

考量建置大型AI算力中心、開發千億級參數大語言模型所需的龐大資源限制，他建議台灣善用長期累積的產業特色，以半導體、資通訊完善的供應鏈製造優勢，結合製造、醫療等特定應用領域的產業資料與專業經營知識，打造可協助企業順利提升生產力與創新研發能力的AI解決方案。

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