台灣該繼續專心做代工?提升台灣競爭力,簡立峰等專家點出4建議與1危機
台灣該繼續專心做代工?提升台灣競爭力,簡立峰等專家點出4建議與1危機

該如何提升我國的國際競爭力?在一場由科技部舉辦的閉門會議裡,Mesh Ventures董事總經理喬國筌提出不一樣的觀點:台灣可專心做全球的代工廠!

他認為台灣不需去迎合市場的口味、經營品牌IP,雖然經營品牌有長尾效應,但投資成本過高也不一定能成功,倒不如繼續埋首於鞏固技術的領先,持續做全球百大企業背後的供應鏈,也是另一種提昇我國競爭力的方式。

Google台灣董事總經理簡立峰、台衫投資管理顧問股份有限公司總經理翁嘉盛、Taiwan Starup Stadium台灣新創競技場共同創辦人暨執行長邱啟華、PIXNEXT執行董事陳正然、波士頓顧問公司台北辦公室負責人、合夥人暨董事總經理徐瑞廷、Mesh Ventures董事總經理喬國筌、喜門史塔雷克股份有限公司總經理丁彥允及HTC Vive亞太區負責人吉慶等人,日前應科技部之邀參與閉門會議,以「提升國際競爭」為主題進行討論,期待能在2020年全國科技會議之前,能對科技部制定政策有些方針與建言,活動過程由中華開發新創加速器總經理郭大經主持。

2019科技部前瞻司-全國科學技術會議_中華開發創新加速器總經理郭大經
中華開發新創加速器總經理郭大經主持科技部所舉辦的閉門會議。
圖/ 蔡仁譯攝影

8位來自不同產業的專家,集思廣益提供了4個面向的建議給予科技部及產學界,在面對突飛猛進的時局變化中,該如何具體強化以擁有競爭力。

專家提出4大建議,保持隱形冠軍也是一種優勢

一、 語言能力

翁嘉盛以過來人的經驗認為,英文程度的落差是造成國際競爭力衰退的主要原因,看看馬來西亞、印度等國,因為將英語導入課程中,使得人才在與國際間的競爭上夠有力。他建議政府應該要加緊腳步將英文作為官方語言,或是透過大學課堂上導入全英語授課的模式,不僅能延攬國際的專家學者來到台灣,也能提升莘莘學子的語文能力,畢竟語言就是一個溝通的工具。

2019全國科技發展策略規劃意見徵集 翁嘉盛
翁嘉盛以過來人經驗建議政府,要加速我國英文能力的提升。
圖/ 賀大新攝影

二、 聚焦發展主題,並設計退場機制

包括陳正然、邱啟驊等人都建議,政府在發展項目上面要更聚焦,尤其在經費有限的情況下,應該要選好戰場扶植技術發展,而不是每個領域都碰卻每個領域都不精、不能成氣候。此外,現在政府在科研管理上不是只有進場、更要導入退場機制,如果發展不順利的計畫也要適時中斷,避免浪費過多資源的投注,稀釋了其他需要經費的計畫。

2019全國科技發展策略規劃意見徵集 陳正然
陳正然認為,政府在挹注科研計畫的經費要更聚焦,同時也要準備退場機制。
圖/ 賀大新攝影

三、 場景應用(Use Case)

有鑒於過去在發展科研技術上都是先有技術再尋找應用場景,往往跟市場不同步之外,花了心力研發的技術也不見得能找到合適的應用,因此徐瑞廷建議應該要以場景應用(Use Case)為出發,先找出應用場景中需要什麼新的技術,再由政府去結合具有技術的單位跟人才進行研發,才能更有效率、也更容易挖掘商機。

2019全國科技發展策略規劃意見徵集 徐瑞廷
徐瑞廷認為,技術的發展應該要顛倒過來,應該是先找出應用場景再去思考該發展何種技術,才不會讓研發跟市場脫節。
圖/ 賀大新攝影

四、強化隱形冠軍

雖然台灣在代工的領域上一直希望可以轉型做品牌,認為品牌(IP)才是一個可以永久經營的方式,但是與會人士卻有另外的看法。

喬國筌表示,翻開全球百大企業的供應鍊,有很多其實都是台灣的技術作支援,他相信台灣有很好的本質可以一直在技術上保持優勢,找出台灣的相對優勢,並不需要盲從的發展品牌,其實做好隱形冠軍、強化技術領先做全世界的代工廠其實也是提升國際競爭力的另一種觀點。

2019全國科技發展策略規劃意見徵集 喬國筌
喬國筌認為專心做好隱形冠軍並不是件壞事,強化我國技術本位的優勢,依舊可以成為全球百大企業的重要供應鏈。
圖/ 賀大新攝影

生死存亡!少子化成為科技進步的根本問題

除上述的幾個建議,簡立峰點出了一個潛藏的危機:生育率過低的問題。根據世界人口綜述(World Population Review)最新的報告顯示,台灣在全球200個國家中排名吊車尾,平均每名婦女只生1.218名孩子,跟第一名尼日(Niger)的7.153相比,相差甚遠。

從內政部統計處的資料也可以發現,自民國89年開始我國總生育率就一直走下坡,即便99-101年有稍回止跌回升,但是105-107年增生愈率依舊還是下跌。

2019全國科技發展策略規劃意見徵集 簡立峰
簡立峰強調,在討論競爭力議題的同時,也必須納入少子化的現象,對未來5-10的年的規劃才會比較有建設性。
圖/ 賀大新攝影

簡立峰的觀點是,目前我國面臨到的是生死存亡的關鍵,即便專家們再努力的溝通該如何提升我國人才的國際競爭力,10年後沒有足夠的中壯年在市場上打拼也是枉然,因此他認為政府應該要正視這個結構性少子化的問題,而未來在討論人才議題的時候,也必須將少子化的現況納入,才能有效地提出具建設性的意見,也才能真正提升我國科技戰力。

責任編輯:蕭閔云

關鍵字: #簡立峰 #科技部
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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