「沒有神祕武器會救你!」Anduril創辦人:別期待美國,台灣得靠上萬架無人機嚇阻北京
「沒有神祕武器會救你!」Anduril創辦人:別期待美國,台灣得靠上萬架無人機嚇阻北京

8月4日,Anduril創辦人Palmer Luckey在台大演說時表示,創立Anduril的目標是打造具嚇阻力的先進防衛科技,即使這些行動不被喜歡或被貼標籤,他們仍認為這項使命至關重要。

與傳統國防承包商不同,Anduril以「國防產品公司」定位自己,先自行投資開發產品,再以成果面對客戶,而非用簡報提案換預算。這種商業模式讓他們能更快速有效行動,因為他們不依賴納稅人資金試錯,而是以企業家精神和風險承擔態度打造實用技術。

編按:以下內文為演說摘要,將以Luckey為第一人稱呈現:

真實戰場的啟示:烏克蘭教了我們什麼?

2022年戰爭爆發後,我親赴烏克蘭前線,協助部署我們僅用兩週打造出來的系統。烏克蘭人以極高效率使用廉價但精準的無人機,顛覆了戰爭傳統。他們用數千美元的四軸飛行器,跨境攻擊俄羅斯,證明了科技如何以低成本達成不對稱優勢。

俄羅斯原以為這場戰爭會在三天內結束,但事實證明,烏克蘭的科技應變力與意志,讓這場戰爭撐過三年以上。

這場戰爭帶給我們兩大啟發,第一,當獨裁者說出他們的意圖,我們該相信。他們不是開玩笑。普丁早在多年以前就表達了重建蘇聯的野心,而我們太晚才正視。

第二,真正能阻止戰爭的,是壓倒性的科技實力。舊彈藥庫裡的過時武器,不足以嚇阻野心者。現代國防必須仰賴AI、精準打擊系統與防空系統——這些技術無法一蹴可幾,需要長時間、巨大投入,還有最優秀人才的參與。

台灣的戰略機會:科技工業國防復興

這些教訓與你們有何關係? 因為台灣正處於全球威權擴張的前線。前總統蔡英文曾說:「烏克蘭今天的處境,明天可能就是台灣。」

我們也應正視習近平的言論。他從不掩飾武力統一台灣的意圖,並正以實際行動建構達成這一目標的軍力。他的造船、飛彈計畫和空軍演訓密度都在持續上升。

台灣擁有全球頂尖的半導體和電子製造能力,這使台灣成為全球最有潛力推動國防技術革新的地方之一。我說這番話不會對義大利說,因為我們都知道他們短期內不會開始生產高階晶片。

台灣的強項在於人才、技術、資本與政府的支持密切結合。這是一場全面的動員:不只是軍人,而是每位工程師、焊工、設計師、企業家。打造一個真正有防衛能力的國家,需要整個產業的重構。

兩種未來情境:被侵略 vs 被嚇阻

設想兩種未來。
第一種: 2029年,中國下令入侵台灣,但台灣已準備好。成千上萬台AI無人機、自主水面與水下載具、防空系統有效攔截來犯之敵。入侵失敗,中共野心破滅。
第二種: 更好的未來。習近平的將領告訴他,入侵台灣必敗無疑。他們計算過,代價太高。於是他選擇不戰,台灣因自身科技實力而成功嚇阻戰爭,守住了自由。

這些未來只有在台灣這些最聰明的工程師與科技工作者願意投入其中時,才會發生。 別期待美國或其他國家會救你們,沒有神祕武器會從天而降。只有你,只有我。

響應這份召喚,勇於創造、勇於守護。為自由而戰,不屈不撓。

Anduril創辦人Palmer Luckey
Anduril創辦人Palmer Luckey
圖/ 黃詩媛拍攝

編按:以下為現場QA片段,經過人工編輯摘要而成。

Q1:現在在國防工業領域的學生該學些什麼?

拉奇: 在Anduril,我最欣賞的工程師,是那些因為熱情而主動創造的人。不是為了學分、不是因為工作要求,而是他們純粹想做,就花時間動手做,創造出本來不存在的東西。

這可以是任何事,例如一個有趣的AI專案、一輛改裝車,甚至是一種全新的料理方式。這種自發性的創造力,遠比課堂作業或例行工作來得動人。

我們在招募時,不拘科系或技能領域。設計、UI/UX、AI、視覺模型、機械科學、空氣動力學……都需要。但共通點是:我們尋找真正熱愛創造的人。

Q2:你們打算建立一支台灣本地團隊嗎?你們是否打算利用台灣的ODM模式來擴展?你們的策略是什麼?

  • 拉奇: 我們已經在台灣設立辦公室,並積極招募在地工程人才。這不是我們第一次在國際擴展,我們在澳洲與海軍合作潛艦專案的經驗,就是一個成功範例:該團隊從一人擴編到四百人,只花了兩年時間。我相信台灣團隊也會快速成長。

關於ODM模式,我們早已與台灣的代工廠合作,許多零組件都用於我們在美國的專案。我也長期在美國政界倡議,強化與台灣在武器與國防技術製造上的協同。目前,我們已收到來自台灣ODM的完整報價,包括彈藥與無人飛行平台等原型製造項目。雖然成本略高於美國本地製造,但我們正積極優化成本結構。

我們希望吸引原本投身於消費電子、汽車或半導體產業的台灣人才,投入國防安全領域,這正是 Anduril的使命。同時,我們也看好與台灣製造業的合作潛力。生產手機、筆電、相機與遊戲機的能力,與製造大規模自主彈藥、攻擊型無人機和感測器所需的技術,其實非常接近。

我們已經看到,這些技術可以無縫整合在同一條產線上,由同一批工程師操作,從民用產品切換到軍用裝備,這種轉換能力極具戰略價值,也令人興奮。

Q3:你對如何建立一個「民主友善」的供應鏈有什麼建議?

拉奇: 關鍵是態度必須極度積極。你需要指派一位不只是負責「完成任務」的人,而是那種有強烈信念、幾近狂熱的意識形態實踐者。他們不能只滿足於「合法」,而是要挑戰合法之外的現實依賴。

以Anduril為例,兩年前我們就已完全符合美國對中國供應鏈的法律規範——但我們很快發現,合規不代表真正脫鉤。

舉例來說:你可能在一個友善國家買了一個產品,標示也確實來自該國,經美國加工後銷售,但它的關鍵原料其實仍是中國的稀土金屬。從法律上沒問題,從實質上仍然依賴中國。

再舉個例子:你用的黏著劑成分來自非中國,但所附的特殊塑膠薄膜,全世界只有中國一間工廠能生產。即使這個薄膜沒有進入最終產品,只要沒有它,你就無法生產。這就是關鍵性依賴。

企業經常忽略這種潛在風險,自我安慰:「反正現在也沒出事」。但真正負責任的做法,是找出那些即使中國完全退出地球,你依然能正常生產的方式。

所以,我的建議是:找那種願意持續追問、永遠不滿足於形式合法的人。當團隊說「我們已經脫鉤成功」,這個人會跳出來說:「還沒。他們還能找到你的破口。」

在Anduril,我們有個制度叫「非辯護方審查」(non-advocate review)。這意味著,我們會指派一個不代表供應鏈團隊的人來找碴,站在對立面審視決策,逼你面對盲點與脆弱點。這才是建立真正可靠供應鏈的方法。

Q4:做為一家產品公司,你如何決定要做什麼?

拉奇: 一家產品公司最大的風險之一,就是陷入我們所說的「蝙蝠車」陷阱。也就是為了「酷」、「吸睛」而開發某項技術,卻忽略它是否真正解決了現實中的關鍵問題。

為了避免這種情況,我們在每項產品開發前,會進行四步測試:

1. 是否解決了五角大廈的「最高優先事項」?
產品必須對國防部而言是當務之急,否則你再聰明的設計也可能淪為無用。只有當它列入五角大廈的核心需求,才有機會享有快速核准、破例部署等資源與通道。反之,若只是次要項目,幾個月的進度可能會變成幾年的瓶頸。
2. 國會是否在乎?
雖然這部分看似政治,但在美國,最終決定撥款的權力在國會。如果國會不認為這件事重要,那麼即使產品成熟,他們也可能拒絕採購。這不是我們樂見的現實,但我們必須誠實面對。為了避免資源錯置,我們會主動評估項目的政治可行性,否則就只是為了自我滿足而燒錢。
3. 其他人是否做得很差?
我們不會去搶那些已經有人做得很好的領域,因為即使打敗對手,也不是最佳的資金使用方式。我們寧願選擇那些現有產品和服務明顯低效的領域——那些本該被淘汰的解決方案與廠商,然後我們進場徹底改變遊戲規則。
4. 這是我們做得好的事嗎?
聽起來很基本,卻常被忽略。有些技術我們幾年前還無法勝任,因為缺乏相應的人才與能力。但隨著團隊擴編、專業累積,例如太空推進、電子作戰、定向能量武器等領域的專家加入,原本無法勝任的任務,如今也在我們的實力範圍內。

這也是一種時機判斷:我們現在能不能做好?如果還不行,我們需要補齊哪些能力?例如:需要具備高 Delta-V火箭推進經驗的人才?那就先找人、建團隊,等條件成熟再啟動開發。

這就是我們在Anduril決定「該做什麼」的方法。一套既理性、也務實的決策框架,讓我們避免浪費資源打造「看起來很酷但沒人需要」的產品,並確保我們專注投入那些真正能創造價值、改變戰局的項目。

Q5:關於AI武器的倫理問題,由AI控制是更道德還是更不道德?

拉奇: 國防是一個不能容許妥協的領域,你在道德上無法承擔不使用最佳工具的風險。做飯、換機油時,用錯工具或材料,大不了只是不好吃或多花點修理費。但在戰爭中,錯誤的選擇會讓人喪命。如果你讓不夠優秀的人,使用不夠精良的技術來完成任務,那些原本可以活下來的人,就會白白死去。

這並不是AI的專屬問題,而是所有科技在軍事應用上的核心倫理問題:你是否有責任使用最精確、最有效的技術?你是否應該只殺死為達成任務所「必須」殺的人?

我理解那些反對聲音,例如聯合國曾提出「機器人不應該殺人」、「演算法不該扣下扳機」這類聽起來很高尚的主張。但實際上,如果我們讓武器無法區分俄羅斯坦克和載滿學童的校車,真的更道德嗎?

很多人說:「但AI武器不完美啊。」但沒有一種武器是完美的。戰爭本身就是地獄。重點不是完不完美,而是——它能不能讓狀況變得更好?如果AI武器在一千次中有九百九十九次做出正確選擇,那仍然遠勝過傳統的「笨武器」。

我們的選擇從來不是「AI武器 vs 沒有武器」,而是「更聰明的武器」與「愚蠢的武器」之間的選擇。 在現實世界中,外交手段的可信度,常常來自其背後那個真實存在的、致命的威懾力量。而這個力量的品質與道德高度,取決於我們是否用最好的技術去打造它。

所以,當有人問我:「帕爾默,你怎麼能為AI武器辯護?」我會說:我們早就用自動武器系統判斷目標了。你以為陷阱是什麼?其本質也是一種「自主武器」。

人類幾千年來一直在設計這種系統。現在,我們有機會讓它們更準確、更可控,甚至更人道。你若真的關心武器的倫理,就應該親自參與、推動改變。你有兩個選擇:

  1. 自己投入研究與設計,用你的才華打造出真正安全、精準的系統。
  2. 把這件事交給那些能力比你差、道德感比你低,而且對結果沒那麼在意的人。

我承認,傳統武器工業過去確實是由那些「不會為武器失眠」的人所建立的。但這也是我決定投入這個領域的原因。因為如果有比他們更有良知、更有能力的人願意參與,世界就可能變得不一樣。

這就是我對AI武器倫理的看法:不使用最好的技術,本身才是不道德的。

延伸閱讀:美國國防獨角獸Anduril來台設辦事處!讓產業大咖齊聚的一場演說,揭示台灣哪些機會?

責任編輯:李先泰

關鍵字: #無人機 #AI
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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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