工研院揭關鍵！　台灣AI產業面臨資料、人才和算力三痛點

工研院聚焦AI產業趨勢，聚焦討論全球各行業於工作場景當中的AI應用創新案例，研討會中指出，AI技術發展的三大關鍵元素：資料、算力和演算法。優質私有資料庫是企業發展AI的基礎，更是企業產生競爭優勢的關鍵。相較歐美等AI先進國家而言，臺灣雖擁有完善資通訊與半導體產業鏈等先天優勢，但仍面臨資料短缺、人才不足、算力有限，以及治理機制待改進等產業發展痛點

工研院工研院資訊與通訊研究所總監張森嘉表示，由今年幾位人工智慧科學家在各領域榮獲2024諾貝爾獎，可見AI研究已為各領域創新研究提供了貢獻。而生成式AI更在醫療影像和產品檢測等領域有廣泛應用，更在現代企業中提供重要的應用。

人工智慧AI技術的發展需要三大關鍵元素：資料、算力和演算法。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。算力方面，不論是雲端資源或是自建運算硬體（AI伺服器），因半導體與硬體系統的進步使企業採用AI技術成為企業的競爭優勢。

企業在導入AI應用時，需要具備正確的思維和充分的準備工作，資料保護也是一個重要的議題。其次，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。這種模式可以結合即時性資料動態運用

數位時代的AI競賽中，台灣如何突圍工研院產科國際所研究經理周駿呈說明，2024年2月，Nvidia 執行長黃仁勳於世界政府高峰會大力宣揚「主權人工智慧（Sovereign AI）」的重要性後，更是帶動各國積極推動主權AI政策，進一步推升AI晶片、AI伺服器、AI算力中心、AI模型開發等一系列AI產業價值鏈的全面發展。

周駿呈指出，臺灣發展也不落人後，除了AI晶片、AI伺服器、散熱冷卻等實體設備的代工產值執全球牛耳之外，在特定應用領域(如製造、醫療)的專用模型開發以及垂直應用服務的發展也相當積極。例如在大型語言模型部分，除了國科會所主導研發的「可信任生成式AI對話引擎，台智雲推出臺灣首個繁體中文大語言模型「福爾摩沙大模型」，為臺灣AI模型的自主發展奠下基礎。

在平台應用部分，聯發科接續推出「MediaTek Research Breeze」繁體中文大型語言模型與「MediaTek DaVinci」生成式 AI 服務平台，並與宏碁資訊、賽微及雲複等三家系統整合商合作，協助國內金融、電信、消費品牌等客戶打造客製化的生成式AI應用系統。

周駿呈認為，相較歐美等AI先進國家而言，臺灣雖擁有完善資通訊與半導體產業鏈等先天優勢，但仍面臨資料短缺、人才不足、算力有限，以及治理機制待改進等產業發展痛點。臺灣可善用長期累積的產業特色，以半導體、資通訊的供應鏈製造優勢，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。