李開復認為台灣發展AI沒機會,林之晨:最缺的是人才
李開復認為台灣發展AI沒機會,林之晨:最缺的是人才

創新工場董事長李開復日前受訪時表示,台灣不可能靠AI創業,當法律和市場都不具備AI發展的先決條件,「根本沒有機會!」輿論發燒後,今天(21日)他再以八點觀察表達想法,直言台灣政策、創投、產業環境都還沒準備好。

林之晨:AI團隊不見得要出走

對此,之初創投創辦人暨合夥人林之晨認為,他大致都贊成李開復的想法,不過,台灣的AI新創團隊,不見得都得要離鄉背井,選擇去美國和中國發展才有未來。

林之晨認為,目前的討論前提是,台灣還繼續要和美、中、以及未來的印度這些重量級國家在同一個舞台上較量,但我們已經不像過去PC時期,擁有天時、地利、人和這樣的機會了。

因此,他認為未來的30年,台灣的命運應該退到中量級舞台,當好第二領先群國家中的領頭羊。如果是這樣的話,那麼戰略上就應該是跟美、中學習,但不需要跟他們比較,或是害怕落後他們。

「可以比較的對象是新加坡。」林之晨說,以東南亞市場來看,新加坡確實是其中的領先者之一,雖然以AI發展而言,比較算是羽量級國家,不過動作積極、包袱也比較少。對台灣來說,落後美、中雖然是天經地義,卻還是要積極跟上,不要讓新加坡專美於前。

台灣發展AI,最缺人才

至於該怎麼做,才能讓台灣更適合AI創業,林之晨表示,關鍵點將會是人才培養。他強調,雖然我們有優秀的AI新創公司出現,像Appier已經可以在國際上競爭,但這樣的特例,我們能有多少?

就算新創公司已經開始成長,如果想讓成績再升級,需要大量懂得技術和國際市場人才時,「台灣能夠找出一千個、一萬個人才嗎?」林之晨有些悲觀地認為,這也正是下一個Google、Facebook很難在台灣出現的原因。

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林之晨認為,台灣的軟實力需要人才支撐,當有許多優秀的AI新創團隊出現時,能不能有大量的技術人才出現,就會影響他們成長的速度。
圖/ 郭涵羚/攝影

他舉之初創投曾投資的盾心科技為例,創辦人也是去了美國和英國之後,看見不少影像辨識技術後才決定創業。如果台灣總是要讓團隊耗費這麼高的門檻往外找人,那麼能利用AI創造新產業價值的機會就會降低。因此,比起台灣的市場現實、老舊法規,他認為人才問題也是政府該注意的。

林之晨認為,面對未來產業變化時,國家該怎麼面對,其實並沒有標準答案。像是美國就選擇透過教育方式,提供小學、中學各種「STEM課程」(科學Science 、科技Technology、工程Engineering和數學Mathematics),另外光是coding學校,全美可能有幾百間。台灣如果現在開始面對,討論AI人才這件事並不算晚。

他期許科技部,「可以讓全台灣每個年輕人有AI的實務經驗,有點像30年前開始把電腦課帶到學習,確保每個人都有AI的應用能力。」

不過,相較於兩位科技、創投業人士看法,科技部目前對台灣AI產業則深具信心,先要用50億打造運算主機供產、學界使用,還要以20億建立機器人Maker中心,提供試驗場域。部長陳良基更多次表示,科技部未來還要在全台設立三至四個AI研究中心,結合大學頂尖師資,聘用交換學者。透過三種面項打造環境,就能吸引和創造更多人才出現。

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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