〈專文〉AI通膨興旺、傳產通縮衰退─台灣如何走出「雙元經濟」困局？

文／阿湯哥

近兩年，全球經濟正出現一個過去罕見的新現象：一則，人工智慧（AI）投資熱潮帶動科技業榮景，形成新的通膨壓力；再則，多數傳統產業卻陷入需求疲弱、價格競爭與獲利衰退，形成「通縮」困境。這不是景氣循環（business cycle），而是產業結構正在重新洗牌。

能源通膨降溫，AI通膨接棒。2022年至2024年間，全球通膨主要是受到能源價格、俄烏戰爭與地緣政治（geopolitics）的影響至鉅。然而，隨著油價逐步回落後，能源型的通膨已經開始趨緩。

但另一股更深遠的力量正在崛起，那就是AI的暢旺。全球科技巨擘持續投入每年數千億美元建置資料中心（data center）、高速網路、GPU、先進半導體與電力基礎建設。AI所帶來的需求並非短期恐慌性（panic），而是長達數年的結構性投資，因此其推升物價的力量，比能源通膨更具有持久性。AI資料中心用電需求快速攀升，也帶動電力建設、變壓器、散熱設備、銅材、水資源及工程人才等的需求同步增加，使得AI逐漸成為新一輪通膨的重要來源。

台灣出現「AI通膨」與「傳產通縮」並存現象。目前台灣經濟最大的特色，就是形成「冰火兩重天」，一冷一熱。
AI供應鏈的企業營收屢創新高，半導體、伺服器、IC設計、散熱、光通訊等產業訂單滿載，人才薪資亦快速地提升。相反地，石化、鋼鐵、水泥、玻璃、紡織、工具機等傳統產業，卻由於全球的需求疲弱、中國產能過剩及價格競爭，陷入削價競爭、獲利衰退、組織縮編甚至「無薪假」的困境。

因此，今日台灣已不是全面繁榮，也不是全面衰退，而是形成鮮明的「雙元經濟（Dual Economy）」現象。

筆者更將其形容為：「矽基經濟通膨，碳基經濟通縮」，實不為過。科技業的持續繁榮，傳統產業卻同步蕭條，形成兩極化的發展。

注意：AI不是科技業專利，而是所有產業的生產工具
真正值得大家警惕的是，如果AI只集中在少數科技企業在運用，台灣的產業「落差」必將會愈來愈大。

AI應像當年的電力、網際網路一樣的夯，成為所有產業不論科技或傳產都能使用的基礎工具，而絕不是只有大型企業才「用得起」的昂貴技術。

因此，政府應將AI視為新一代的公共基礎建設，協助中小企業降低其導入門檻（threshold），加速智慧轉型。

建立AI共通模型（universal model），降低轉型成本
目前許多企業在導入AI時，仍採取各自開發、各自訓練模型的方式，不僅該成本高昂，也造成大量重複地投資。

未來更值得推動的是建立各產業的「AI共通模型」。
其優點包括：
第一，可快速複製成功經驗。不同工廠、不同產線若製程相近，可直接移植成熟模型，大幅縮短其導入時間。
第二，大幅降低開發成本。企業不必重新蒐集龐大資料重新訓練，只需依照自身需求微調模型，即可投入生產。
第三，縮短AI普及時間。尤其對中小企業而言，可降低技術門檻，讓更多企業享受AI帶來的效率提升。
第四，形成產業共同學習平台，讓成功案例得以快速擴散，提高整體競爭力。

政府角色：打造AI公共財（public goods）
放眼國際，美國、日本、新加坡及歐盟皆積極投入AI的基礎建設，不只是補助大型科技企業，更協助中小企業完成數位轉型。因此，台灣若要避免「科技業愈強、傳產愈弱」的失衡現象，政府應建立跨產業的AI平台，整合學研能量、法人研究機構與大型科技企業，共同發展可供各行各業使用的AI共通模型。如此一來，AI將不再只是少數企業的競爭優勢（competitive advantage），而能成為整體產業升級的公共資源。

結語
AI時代真正的挑戰，不只是誰能生產最先進的晶片，而是誰能最快讓AI普及到每一家工廠、企業。

如果台灣只有AI產業在繁榮、暢旺，而傳統產業持續衰退，顧此失彼，最終受傷的將是整體經濟。

唯有讓AI從「少數人的工具」變成「全民產業的生產力」，建立AI共通模型、推動跨產業智慧轉型，始能縮小產業落差，讓AI紅利真正擴散到整個台灣，走出「AI通膨、傳產通縮」的雙元困局，迎向下一波兼顧平衡的高品質成長。