在全球 AI 發展浪潮中台灣已憑藉硬體優勢在國際市場占有一席之地。然而若僅依賴硬體供應鏈，未來競爭力恐受限。因此台灣應該積極發展通用應用 AI 平台模式（AI as a Service, AIaaS），建立可支援各產業發展的 AI 應用基礎設施，提升台灣在全球 AI 生態中的戰略地位。
目前 AI 技術正在快速變革，許多國際科技巨頭（如 Google、OpenAI、Microsoft、Amazon）已建立 AI 平台，提供企業即時部署 AI 服務的能力。台灣如果要發展 AI 應用，就應該採取「平台優先」的策略，而非單獨開發個別 AI 產品，這樣才能讓各行各業更容易採用 AI，並且提高競爭力。透過建立 AI 平台模式台灣可以降低 AI 進入門檻，讓各產業更容易使用 AI，同時整合台灣產業優勢，發展垂直領域 AI 解決方案。此外這樣的平台架構能夠提升 AI 應用創新速度，幫助企業快速試驗與部署，並確保 AI 主權與數據安全，減少對外部 AI 技術的依賴。
針對台灣 AI 發展的四大挑戰，包括資料、人才、算力與治理，建立一個統一的 AI 平台可以有效解決這些問題。「AI 中央廚房模式（AI Foundry）」是一種可行的發展策略。面對資料分散與不足的問題台灣應該建立「AI 資料共享庫」，整合跨領域資料，讓企業能輕鬆使用標準化數據集訓練 AI 模型。在人才短缺的情況下AI 平台可以提供低程式碼（low-code）工具，使非技術人員也能快速開發 AI 應用。由於算力基礎相對薄弱，建立台灣專屬的 AI 計算中心，提供 AI 算力即服務（AI Compute as a Service, AICaaS），讓企業無須投入巨額資源即可使用 AI 計算，將是解決方案之一。此外為了確保 AI 治理與風險受到控制，應該建立 AI 風險評估與合規監控機制，確保 AI 符合台灣法規與國際標準（如 GDPR, EU AI Act）。這種模式可類比於雲端運算的發展，讓企業不需要自建 AI 基礎設施，而是透過共享 AI 平台獲取 AI 算力與數據，進而專注於應用創新。
建立通用 AI 平台模式的目標，不只是提供基礎 AI 能力，更要針對台灣產業發展垂直 AI 解決方案。透過 AI 平台台灣可以在製造業應用 AI 於智慧工廠與自動化生產排程，在半導體產業發展智慧晶圓檢測與 AI 晶片設計，在醫療領域強化 AI 疾病診斷與個人化醫療，在法律產業提升 AI 法律文件生成與智慧判決分析。此外在金融產業 AI 可用於風險評估與詐欺偵測，在電商產業則能提供 AI 客戶行為分析與智慧推薦系統。在智慧城市發展上 AI 交通管理與能源效率最佳化可提升城市運作效率，而在碳管理方面 AI 也可協助碳排追蹤與減碳策略規劃。這種模式下企業可以利用 AI 平台的 API 來開發專屬於自身需求的 AI 應用，而不需要從零開始打造 AI 系統。
要讓 AI 平台模式成功推動，政府與產業必須共同合作。首先政府應該主導 AI 產業標準，確保資料共享、AI 訓練與應用開發具備一致性，並成立「AI 產業聯盟」，促進企業、學術機構與政府的合作，共同發展 AI 應用。其次政府應推動 AI 平台開發補助與投資，參考美國與歐盟模式，設立 AI 產業基金，投資 AI 計算中心與應用開發，並提供 AI 計畫補助，鼓勵企業使用 AI 平台開發創新應用。同時政府應開放 AI 公共數據，例如釋出交通、醫療、環保等領域的開放數據，供 AI 訓練使用，並建立 AI「沙盒環境」，讓新創企業能在低風險環境下測試 AI 產品。
AI 的競爭不僅是技術能力的比拼，更是生態系統的競爭。台灣如果希望在 AI 產業立足，應該從「AI 硬體供應商」轉型為「AI 應用創新中心」，透過建立通用 AI 平台模式，讓企業能夠快速發展 AI 應用，並提升 AI 產業鏈的附加價值。發展「AI 中央廚房」模式可降低 AI 部署門檻，推動 AI 產業標準化與數據共享能夠提高產業 AI 應用效率，而透過 AIaaS（AI as a Service）模式提供企業 AI 能力即服務，也將使企業更容易導入 AI。更重要的是台灣應專注於產業 AI 應用發展，建立全球獨特的 AI 垂直市場優勢。
如果台灣能夠在 AI 平台發展上取得突破，就有機會在全球 AI 競爭中佔據戰略位置，成為 AI 應用創新的領導者，而不只是技術的跟隨者。台灣的 AI 產業發展現在正站在關鍵轉捩點，唯有採取平台模式，才能讓 AI 技術真正深入產業，驅動經濟成長，並在全球競爭中脫穎而出。
楊聰榮（中台灣教授協會理事長，任教於台灣師範大學）
（文章僅代表作者觀點，不代表Newtalk新聞立場。）
