〈專文〉台灣AI戰略的真正問題：不是技術落後，而是國家沒有選擇路線

文：湯潮勳（中華淨零永續發展協會顧問）

近期關於台灣在AI發展的討論，逐漸升溫中。從產業界到政策圈，不少人已經敏銳地指出：AI正在從雲端運算走向邊緣應用，從單一模型競賽轉向系統整合能力。這類的觀察，它本身並沒有錯，甚至可說已觸及全球產業轉型的核心。
然而，該問題也正出在這裡—台灣的AI論述，大多停留在「產業趨勢分析（industrial trend analysis）」，卻缺乏「國家戰略選擇 (national strategic choice)」。這正是當前討論的最大盲點。

有產業洞察，卻沒有政策答案

以目前常見的AI評論來看，多半能精準指出幾個現象：
例如: 半導體在AI時代的關鍵地位、邊緣運算 (edge computing) 的興起、甚至國際規範（如碳邊境調整機制，CBAM）對於產業的影響。這些觀察若放在產業分析層次，大致可給到75分以上。但若作為公共政策評論，則明顯不足。
因為它沒有回答三個關鍵問題：
1. 政府應該扮演什麼角色？
2. 台灣要走哪一種AI發展模式？
3. 現有制度為何無法支撐產業轉型？
換句話說，我們看到的是「報告式分析（reporting analysis）」，而不是「決策式思考 (decisive thinking)」。

國際比較的真正意義：逼出台灣的選擇
若將台灣與幾個AI發展具有代表性的國家相比，可以更清楚看出問題所在。
首先是新加坡。新加坡的關鍵不在技術領先，而在於政府高度整合資源，將AI直接導入交通、醫療與城市治理。政府本身就是最大應用場景，形成「以需求帶動產業」的模式。
其次是以色列。以色列的優勢來自軍事體系、創投市場與新創生態的緊密連結。該技術可以快速轉化為產品，再進入全球市場，其核心在於「高風險、高流動、高轉化」的制度設計。
再看瑞士。瑞士並不追求規模，而是長期深耕基礎研究，依靠頂尖學術機構來支撐高附加價值產業，走的是「慢而深（slow and deep）」的路線。
這三種模式，各自清晰、一致，且長期投入。

台灣的困境在於：三種模式都碰觸，卻沒有一種做到位。因此，整體發展顯得相當尷尬。有半導體優勢，卻缺乏應用場景（不像新加坡）；有技術人才，卻難以商業化（不像以色列）；有學研基礎，卻投入得不夠長期（不像瑞士）。結果是—台灣都是半調子，三種模式都沾到邊，但沒有一條走到底。這並不是能力（capability）問題，而是選擇 (choice) 問題。

真正的關鍵：政府必須做出戰略「取捨（trade-off）」
如果台灣要突破目前的AI產業發展瓶頸，不能再停留在「什麼都做一點」，而必須做出明確路線選擇。

至少有三個政策方向，台灣可以立即啟動：
一、讓政府成為AI最大使用者
借鏡新加坡，將AI全面導入健保、交通與公共治理體系。與其補助企業，不如直接創造需求市場。
二、建立技術轉產品的制度通道
參考以色列模式，強化創投市場、鬆綁法規 (deregulation)，並促進研究機構與產業的技術流動。讓AI不只存在於實驗室，而能成為商品。
三、長期投資頂尖研究機構
學習瑞士，建立世界級AI研究中心，確保台灣在核心技術（core technology）上不被邊緣化。這不是一、兩年的政策，而是十年以上的長期國家工程。

結語：問題不在AI，而在決策（decision）

台灣並不缺AI技術，也不缺人才，更不缺產業基礎。真正的問題，在於：我們還沒有決定 (undecided)，要成為哪一種AI國家。當討論仍停留在趨勢分析，而無法進階到制度選擇 (system selection) 與政策執行，而再多的洞察，也難以轉化為競爭力 (competitiveness)。AI時代的競爭，不只是技術競賽（technology racing），更是國家治理能力（governance capability）的競爭。光是這一點，台灣已經站在十字路口上，沒有太多時間可以猶豫。