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從 AI 無所不在到地端代理,人工智慧正在跨入新階段
2026.04.16 | 01:38
從 AI 無所不在到地端代理,人工智慧正在跨入新階段楊聰榮(台中科技大學會計資訊系兼任教師,中台灣教授協會理事長,任教於台灣師範大學)人工智慧正在進入一個新的階段。過去幾年,社會大眾逐漸習慣把 AI 理解成一種雲端服務,人們透過聊天介面進行寫作、搜尋、翻譯與資料整理,彷彿 AI 的力量主要存在於遠方的大型資料中心之中。這樣的理解並沒有錯,但已經不夠完整。到了 2026 年,從產業發表與硬體路線來看,AI 的重心正在從單純依賴雲端,逐漸轉向雲端與本地端並行的新格局。AMD 在 CES 2026 由蘇姿丰提出「AI Everywhere, for Everyone」,強調 AI 會成為數十億人日常互動的基礎環境,而且這個環境不只發生在雲端,也會大量發生在裝置本地端。這不是一句行銷口號,而是算力架構正在改變的信號。 如果把這個變化和近期引發討論的代理式 AI 現象放在一起看,趨勢就更清楚了。以 OpenClaw 這類開源 AI 代理工具為例,外界之所以感到震撼,不只是因為 AI 會回答問題,而是因為 AI 開始能操作電腦、執行任務、串接工具、讀取檔案、控制流程。也就是說,AI 的角色正從「語言介面」進一步走向「行動介面」。這類系統讓軟體不再只是軟體,而開始具備控制數位工作環境本身的能力。若這股趨勢持續發展,再加上本地端 AI 晶片與 NPU 快速普及,軟體與硬體之間就會產生強烈的互相加成,開啟與過去聊天機器人時代不同的新局面。關於 OpenClaw 的具體定位與近期在中國引發的熱潮,主流媒體與路透也都把焦點放在「能替人執行任務的開源 AI 代理」這一點上。 這個新階段的核心,不只是模型更強,而是 AI 開始真正回到使用者手邊。AMD 官方資料顯示,新一代 Ryzen AI 400 與 Ryzen AI PRO 400 系列可提供最高 60 TOPS 的 NPU 效能,首批系統已在 2026 年 1 月出貨,並於第 1 季擴大 OEM 供貨。更值得注意的是,Ryzen AI Max+ 392 與 388 被明確定位為可支援高達 1,280 億參數模型,並搭配 128GB 統一記憶體,用於高階輕薄筆電與小型桌機上的本地推論、內容創作與 AI 開發。這代表一件重要的事,原本只能在雲端進行的部分工作,正被重新拉回到終端裝置本身。 這種變化的戰略意義非常大。過去幾年,AI 產業的敘事幾乎全部圍繞大型資料中心、超大規模 GPU 叢集與雲端平台。現在情況開始不同。AMD 在 CES 2026 一方面繼續推進資料中心的 MI455X 與 Helios 機架級平台,主打開放式架構、標準乙太網路與端到端 AI 基礎設施,另一方面又把大量火力投向 AI PC、本地開發平台與嵌入式邊緣晶片。這顯示領先廠商已不再把 AI 視為只能集中在雲端的服務,而是將 AI 視為一種分散式運算網路,由資料中心、企業端、個人電腦與邊緣設備共同構成。 對台灣讀者來說,這個趨勢最值得注意的地方,在於 AI 的競爭邏輯已經開始改寫。上一輪 AI 熱潮的主角,是誰擁有最多雲端 GPU、最多資本、最多資料中心。下一輪 AI 熱潮的關鍵,將是誰能把模型、代理系統、硬體加速器與在地應用場景整合起來。當 AI 能在本地端長時間背景運作,能處理隱私敏感資料,能直接控制裝置與軟體流程,未來企業競爭力就不只來自「買多少雲端算力」,而是來自「能否在本地工作環境中部署自己的智能系統」。這也意味著,AI 的主導權將不再完全掌握在大型雲端服務商手中,而會重新分配到企業、團隊,甚至個人手中。這一點正是 AMD 官方不斷強調從雲到客戶端無縫擴展,以及以開放平台反對供應商鎖定的戰略重點。 從產業演進的角度來看,這就是人工智慧從「集中式生成」走向「分散式行動」的轉折。生成式 AI 讓機器會說話,代理式 AI 讓機器會做事,本地端 AI 則讓機器能在使用者身邊持續運作。這三者結合起來,改變的不只是工具效率,而是整個數位生產系統的結構。未來的 AI 不再只是你打開網頁後向遠端伺服器提問,而是存在於你的電腦、手機、車輛、工廠設備、辦公桌與企業內網之中。AI 會變成一種貼身運算能力,而不是只能租用的遠端黑箱服務。AMD 在嵌入式 Ryzen AI 處理器上把應用場景直接指向汽車、工業、醫療與 Physical AI,也正是這個方向的具體展現。 這對台灣尤其具有戰略意義。台灣長期擅長半導體、PC、伺服器與電子供應鏈整合,若 AI 發展重心逐漸從純雲端走向雲地混合,再走向本地智能與邊緣自治,台灣的產業優勢就不只是替國際大廠代工硬體而已,而是有機會向上延伸到 AI 裝置、AI PC、邊緣推論系統、企業內部代理平台與智慧設備整合。過去大家常說台灣要補軟體,這句話今天仍然成立,但現在更精確的說法應該是,台灣需要補的是「軟硬整合型 AI 系統能力」。未來真正有價值的,不只是晶片,也不是單一模型,而是能把本地模型、任務代理、資料權限與硬體平台整合成完整產品的人。這是台灣有機會切入的新高地。這一段屬於基於已知產業結構的分析推論,但其方向與 AMD 在 2026 年明確推進 AI PC、SFF 開發平台、嵌入式 AI 的布局一致。 教育與人才培養也會因此出現變化。過去對 AI 人才的想像,多半集中在演算法工程師、資料科學家或雲端基礎設施專家。未來更重要的人才,可能是能同時理解模型能力、硬體限制、應用流程與產業場景的人。因為在本地端 AI 時代,問題不只是模型準不準,而是模型能不能在有限功耗、有限記憶體、有限權限與真實工作流程中穩定運作。這種能力比純粹追求參數規模更貼近產業需求,也更適合台灣既有的工程文化與製造優勢。更深一層來看,這個新階段還涉及治理問題。當 AI 能直接控制電腦、操作檔案、執行任務,本地端 AI 的崛起一方面提高了隱私保護與低延遲優勢,另一方面也讓權限管理、資安控管與責任歸屬變得更加重要。路透近日報導,中國部分國營機構與政府單位已對 OpenClaw 類工具發出警示,理由就是資料外洩與資安風險。這提醒我們,代理式 AI 的技術突破若沒有搭配制度設計,可能會快速進入高風險區域。台灣若要迎接這一波 AI 新階段,不能只有產業政策,也必須同步建立本地代理 AI 的安全規範、企業部署原則與使用邊界。 總結來說,人工智慧的新階段已經逐漸清晰。這個階段不再只是讓 AI 更會回答問題,而是讓 AI 進入裝置、進入流程、進入工作現場,甚至開始具備局部控制電腦與執行任務的能力。蘇姿丰在 CES 2026 所強調的「AI Everywhere, for Everyone」,真正的含義不只是 AI 普及,而是 AI 從集中式基礎設施走向分散式能力配置。當本地端 AI、代理式 AI 與開放硬體平台三者互相疊加,下一波技術革命的主戰場就不只是資料中心,而是每一台裝置、每一個企業現場、每一位使用者手邊的運算環境。對台灣而言,這不只是科技新聞,而是一個產業升級、人才轉型與數位主權重新分配的歷史窗口。
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專論》 因川普關稅而陷入困境的中國「SHEIN村」
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在美國、日本等國家深受年輕人喜愛的中國電子商務網站SHEIN,因為川普政府的關稅措施,而受到沉重的打擊。在中國南部的廣東省廣州市,有一個被稱為「SHEIN村」的地區,這裡密集分佈著為SHEIN供貨的服飾工廠。隨著美國加大對中國的關稅攻勢,一些工廠因為訂單大幅減少而陷入困境。與美國的貿易戰「將傷害像我們這樣的底層工人,並使我們更加貧窮」,面臨失業威脅的移工們心情低落地這樣說。