AI高速迭代,還在觀望恐連跟都跟不上!陳良基:台灣2大方向找出「非我不可」的位置
AI高速迭代,還在觀望恐連跟都跟不上!陳良基:台灣2大方向找出「非我不可」的位置

「不要每一項都跟人家比,要找出什麼是『非我不可』的,讓全世界都非台灣不可。」前科技部長陳良基出席國鼎AI半導體創新論壇,點出台灣面對AI浪潮最核心的課題。

隨著AI技術快速換代,市場機會持續從上游晶片、基礎設施往下游應用擴散,產業競爭的節奏與範圍都在改變。陳良基提出兩項趨勢觀察,並進一步給出台灣產業的兩個方向,認為接下來關鍵不在全面跟進,而在能否把技術做深,並且提早卡位下一波應用機會。

趨勢一:AI技術迭代比過去更快,產業不能再用舊節奏理解新競爭

「台灣企業要擔心的是自己跑得不夠快。」陳良基提出的第一項觀察,是AI仍處於高速迭代階段,而且演進速度遠比過去產業熟悉的升級節奏更快。

他以輝達(Nvidia)的硬體產品為例,大致每兩年完成一個世代更替,並且每一輪性能提升往往不是線性成長,而可能出現十倍、百倍的躍升。若從演算法端來看,更新節奏甚至更快,大約每7個月就會出現一輪重要變化,未來還可能再縮短到4個月以下。

#1 陳良基演講
圖/ 數位時代

「迭代的效應是,你還在覺得看熱鬧不要跟,不跟幾代之後,你可能跟都跟不上。」陳良基認為,AI的發展不是一般線性成長,而更接近指數型推進。對企業來說,若只是站在旁邊觀望,很可能幾個世代之後就被甩開。他提醒產業界,不能把AI視為一時熱潮,而必須把它看成一場持續換代的基礎競賽。

趨勢二:AI市場不只沒有降溫,反而正沿著整條產業鏈向外擴張

「AI現在還處在嬰兒期。」陳良基提出的第二項觀察,是AI市場並未收斂,反而仍在持續擴大。

根據美國半導體產業協會(SIA)於2月發布的報告指出,2025年全球半導體產業年銷售額創歷史新高,將達到7,917億美元,預計2026年全球銷售額將達到約1兆美元。陳良基指出,外界普遍預期到2030年仍會繼續放大,接下來還有很長一段成長空間。最上游的基礎建設需求也持續上升,無論是晶片、算力,還是相關系統與基礎設施,都還沒有走到高點。

更重要的是,AI競爭的範圍也正在改變。這場競賽開始往更廣泛的產業鏈擴散,從模型本身一路外溢到晶片、系統設計、基礎建設與周邊零組件,這些都將是未來成長潛力很大的領域。

建議一:台灣要走向技術深化,不能只靠既有製造優勢

建立在上述觀察之上,陳良基提出的第一項建議,是台灣產業結構必須進一步走向技術深化。他直言,台灣企業未來不能只依靠既有的製造效率或量產能力,而是必須持續補強研發實力與技術深度,才能跟上下一個世代的變化。

「台灣產業本來就是以靈活性見長,迭代對台灣是很棒的事情,每一個世代都有機會進去。」在陳良基看來,AI技術快速迭代不見得全然是壓力,對台灣反而可能是一種優勢。因為每一次換代都可能帶來新的切入點,企業若能及早補上關鍵能力,仍有機會在新一輪競爭中追上進度,甚至取得後發優勢。

#0 陳良基演講
圖/ 數位時代

從他的角度來看,台灣下一步要比的,不只是產能大、效率高,而是能不能把技術做深,並把這種能力轉成供應鏈中的位置。也就是說,面對AI浪潮,製造仍然重要,但如果沒有深技術作為支撐,既有優勢未必能自然延續到下一個世代。

建議二:不是跟大廠硬碰硬,而是先卡進利基市場

陳良基提出的第二項建議,則是台灣不必全面與國際大廠正面競逐通用AI,反而更應該從利基市場切入。他分析,AI一旦真正往下走到應用端,就必須隨著即時環境條件不斷調整,這代表未來對軟硬體整合與最佳化能力的要求,只會比網路世代更高,而這恰好是台灣廠商長期累積的強項。

也因此,他主張台灣應重新評估那些現階段規模看似不大的新應用。陳良基指出,台灣過去習慣用「量大才值得做」的邏輯看市場,規模不夠大的領域往往不願意投入,但AI時代未必如此。很多產品的生命週期正在縮短,市場一旦成形,放大的速度反而可能更快。

像無人機、無人車、智慧眼鏡、智慧戒指、AI機器人等,現在可能還只是幾萬、幾十萬台的市場,但未來並非沒有機會成長到千萬等級。對台灣廠商來說,真正重要的不是起步時量夠不夠大,而是能不能在市場還沒完全爆發前,先擠進去卡位。

Optimus.jpg
Tesla旗下的人形機器人 Optimus。
圖/ Tesla

他進一步指出,未來很多產業真正需要的,可能不是一個無所不能的通用AI,而是一個真正懂這個行業的AI。企業未必要追求超大模型或全能型系統,只要有一個能在特定場景中提供足夠協助、真正解決問題的AI,就足以形成競爭力。

他最後也直接點出台灣的一項關鍵優勢:特定用途晶片與ASIC。陳良基分析,台灣半導體領域在全球的產值占比其實不到20%,但「只要需要是特定用途IC的,那就是台灣,幾乎只有台灣可以提供。」

延伸閱讀:
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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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