2025全球AI指數出爐!從台灣各指標排名檢視AI發展:哪裡強?哪邊弱?
2025全球AI指數出爐!從台灣各指標排名檢視AI發展:哪裡強?哪邊弱?

外媒《觀察家報》發布了全球AI指數,衡量世界各國在AI領域投資、創新及應用方面的成果,而台灣在這份報告中位列全球第16名。不過台灣各項指標的表現卻有著顯著差距,在基礎設施、政府政策上名列前茅,同時人才、發展及商業生態都在30名前後。

《觀察家報》指出,這份全球AI指數是由來自24個資料來源、總計108項指標組成,這些指標可以統整為執行、創新、投資三個大項,以及其下的人才、基礎設施、社會接受度、學術研究、開發能力、政策、商業生態等7個子項。

美國壓倒性第一,吸走90%私人AI投資

過去幾年裡,AI技術從協助人們查找資訊,到程式設計、突破科學難題等各方面能力,都出現顯著的進展,AI產業的規模及投資以及達到數千億美元的水準,眾多AI公司應運而生。

AI的潛力讓世界各國相繼開始投資這項技術,不希望在這場AI熱潮中落後,並將AI技術視為攸關國家安全的戰略資源。輝達提倡的主權AI概念便是推動各國投入AI的一大動能,主權AI要求在國內開發AI技術,並使用國民的資料、國家語言訓練大型語言模型,打造一個符合國家價值觀的AI模型。

那在AI發展上,究竟誰做得最好?今年的全球AI指數中,前5名分別是美國、中國、新加坡、英國及韓國。

美國在人才、基礎設施、研究、開發能力及商業生態等指標上均取得第一名的好成績。《觀察家報》提到,美國在投資領域可說力壓群雄,2025年前9個月吸收了AI領域約90%的私人資金。相較之下,歐洲為3.8%、亞洲為2.9%。

而能源則被認為是中國的優勢領域。國際能源署預測,2030年時全球資料中心用電量可望達到945十億瓩時(TWh),超過日本全國的用電量。由於中國在風電、太陽能等可再生能源領域的進展,他們在這部份的得分上升了20個百分點。

不過該媒體也提到,今年的指數中亞洲國家排名出現較顯著的進步,並點名阿拉伯聯合大公國、台灣及韓國的漲幅特別明顯。

台灣奪得第16名,從三項排名看出哪裡要加強

今年統計的國家數從去年的86個增加為93個,而台灣的排名則從去年的21名進步到16名。不過當每一項指標個別來看時,會發現台灣在各指標的排名相當懸殊。

台灣的強項在於 基礎設施政府政策 這兩項上,都排在前10名之內。經濟部產業發展署署長邱求慧指出,政府近年推出各項AI政策與晶創台灣方案,加上台積電及伺服器供應鏈帶來的硬體實力,讓台灣得以在基礎設施、政府政策有世界級的表現。

而社會接受度(15名)、學術研究(18名)這兩項指標上,台灣也都有著穩定的表現,然而剩餘的 人才 (33名)、商 業生態 (30名)及 開發能力 (27名)則是台灣的弱項,排名相對落後。

邱求慧提到,台灣缺乏高級的AI人才,並且缺少能依靠AI服務賺錢的公司或新創。而這也顯示出一個狀況,台灣多半是AI工具的使用者,而非創造者。

邱求慧表示,今年台灣的表現值得肯定,但這份成績單也提醒我們,台灣要成為真正的AI強國,需要補齊人才及產業生態的發展,才有辦法站上AI的世界舞台。

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資料來源:觀察家報

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
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ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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