做了全世界AI硬體,台灣為何沒有定規格的話語權?「開源」成下一波卡位戰關鍵
做了全世界AI硬體,台灣為何沒有定規格的話語權?「開源」成下一波卡位戰關鍵

> 當眾企業在Computex大秀AI硬體,為何全球最重要開源組織之一ASF董事卻特地來台談開源?在AI時代,軟體正反過來決定硬體,甚至改變晶片、記憶體需求。美、中、歐已將開源升格為國家戰略,台灣若不參與貢獻,恐難掌握下一波AI主導權,該如何破局?

6月初的南港展覽館,台北國際電腦展(Computex)人聲鼎沸。輝達黃仁勳、超微蘇姿丰、英特爾陳立武飛越半個地球來台,台灣廠商秀出伺服器、液冷、加速卡,每個攤位都在比誰更快、更強、更省電。

但同一個展館的角落,有一群台灣工程師反其道而行——他們不秀任何硬體。

這群人來自知名半導體大廠與外商軟體公司,得請假才能出席、不能代表公司,談的卻是全球明星級的開源專案。遠道而來的,還有全球最重要開源組織之一、Apache軟體基金會(ASF)董事麥克林(Justin McLean)。

台灣大秀AI硬體肌肉的這一週,他們為什麼非要把一個國際開源大師請來談軟體?

因為在AI時代,軟體決定了硬體。模型怎麼訓練、推論怎麼部署、AI 代理如何常駐運作,都會回頭改變晶片、記憶體、伺服器與散熱配置。

DeepSeek、OpenClaw暴紅背後 軟體架構正改變硬體需求

最近兩次震動AI市場的軟體訊號,都來自開源。

一個是DeepSeek為首的開源模型。它讓市場意識到,當模型效率提高、推論成本下降,AI使用場景可能被大幅打開;需求一旦從訓練端擴散到推論端,背後被拉動的,仍是GPU、HBM、伺服器與整套資料中心供應鏈。

另一個是AI代理OpenClaw。原本只是一名奧地利工程師的小專案,短短數月成為全球最大原始碼託管平台與開源社群GitHub上成長最快的專案之一,掀起市場對個人AI助理的想像。它代表的是另一種需求:AI不再只是一次問答,而是常駐在電腦與手機裡,連接郵件、行事曆、通訊軟體與工作流程。這類AI代理若普及,吃的就不只是GPU,也會重新拉動CPU、記憶體與邊緣裝置配置。

換句話說,台灣引以為傲的AI伺服器、散熱、電源、記憶體等供應鏈景氣,背後都被一股看不見的力量推著走。那股力量,叫開源。

開源是什麼?麥克林用食譜比喻:去餐廳,你只能吃到端上桌的菜,這是閉源軟體;拿到食譜,就能照自己的口味製作、修改,這是開源。

台灣手握世界級硬體入場券 卻缺乏定規格的話語權

「全球企業使用的軟體,96%含有開源,讓AI跑起來的每一個框架,幾乎都建在開源上面。」麥克林說。這也是為什麼Google、Netflix、亞馬遜、蘋果這些平時的對手,會一起使用、維護同一批開源工具。

對企業來說,開源更是一種信任策略。原始碼攤在陽光下,全世界都能檢查,企業不必把命運押在單一供應商身上。「就算原始開發公司倒閉、改變方向,社群仍能讓軟體繼續運作。」他說。

那台灣為什麼非參與不可?專心做硬體不好嗎?

「台灣製造了全世界AI賴以運行的硬體,這是一張世界級的入場券。」麥克林先給肯定,接著補上一句重話:「但真正握有話語權的,是參與者。只是用開源,你不過是個消費者。」

只有實際投入,如回報錯誤、補文件、做測試、把改過的程式碼回饋出去,社群才會給你信任,以及引導方向的權力。

這對台灣企業不只是道德題,也是生意題。

參與開源,代表企業能更早知道下一代軟體架構怎麼改,硬體可以提前適配;當台灣工程師在國際專案裡有身分,客戶看到的不是口號,而是真正的技術信用;對人才來說,開源參與也是能在國際社群留下名字的舞台。

對照台灣的現實是:做了幾乎全世界的AI硬體,「上面跑什麼、怎麼優化、誰定規格」的決定權,卻往往在別人手上。

借全球社群之力拚開源 台灣市場規模限制可望被打破

台灣為什麼這麼晚才意識到?

資訊經理人協會理事長蔡祈岩指出,過去台灣閉源軟體屢戰屢敗,不是不努力,是輸在市場規模。「軟體複製一份的成本幾近於零,誰的市場大,誰就贏。」台灣2,300萬人的內需怎麼打都打不過,蕃薯藤拚不過Google、奇摩併進Yahoo,同樣的劇本演過太多次。

開源翻轉了這道牆。它本身就是最好的行銷,全球使用者會自己下載、驗證、幫忙背書,不需要砸天價行銷敲開海外市場。

而AI,又把這股能量再放大。「AI讓軟體工程師像長了翅膀的老虎。」蔡祈岩預測,全球貢獻者在AI輔助下產能大幅放大,未來最強、最複雜的系統都可能長在開源裡。中國、歐盟、美國,早已把開源寫進國家戰略。

「開源不是慈善,也不是用道德綁架人家,開源是『戰略』。」蔡祈岩說。他的打法是:先讓台灣硬體適配某個開源專案,再反過來影響那個專案,讓它越來越適配台灣硬體,「就建下一個護城河」。

而且成本驚人的划算。「我用開源去打人家的閉源,可能2個工程師打他2千個。」他說。這不是說2個人真能取代2千人,而是開源可以借全球社群的力;企業投入的不是封閉團隊,而是一個已經在高速演化的全球研發網路。

入場券在手,邏輯也清楚。那台灣,到底卡在哪?

如何擺脫只會「用」軟體? 加入國際組織擔任貢獻者

ASF台灣分部負責人蔡嘉平觀察,在晶片硬體與AI應用之間,那層撐起一切的軟體基礎設施,幾乎看不到台灣企業參與。對多數企業,這一層像一團「黑魔法」,只會用,卻沒有發言權。

最讓他無奈的是,曾有一家台灣知名企業的高層當面問他:「你們社群做的開源,是不是像學生在做專題?」對方沒意識到,自家公司每天倚賴的核心技術,正是這群人在維護。

更深的誤解,是以為錢能解決一切。有些企業捐錢給基金會買頭銜,但平時不參與開發,國際社群根本不理會。人才也留不住。蔡嘉平坦言,頂尖工程師9成以上不想去這些公司,因為一旦在國際開源圈打出名聲,往往被蘋果、Google用更高薪挖走。

蔡嘉平的解方,是反過來想。與其只捐錢給國際基金會買頭銜,不如和在地的開源社群深度合作;透過社群建立專屬的人才管道,同步掌握最前沿的技術動向。

台灣該怎麼破局?麥克林的答案是「進場」,但要走對門。

他建議,台灣不該建封閉、僅限國內的開源專案,因為那只會淪為沒人用的「孤島軟體」。正確的路,是投入ASF、Linux基金會這類國際組織,在國際專案中擔任貢獻者,甚至是管理職,讓台灣開發者的能見度被一起抬升。

而且,進場不一定要從寫核心程式碼開始。

「文件、測試、訓練往往比程式碼更重要。」麥克林說。尤其現在AI已經能輕鬆生出程式碼,企業真正缺的,反而是知道問題在哪裡、知道硬體怎麼跑得更穩、更快、更省電的人。這正是台灣工程師的強項。

任何企業、任何工程師,都能從一件小事開始:修一份文件、回報一個錯誤(bug)、測一張台灣自家硬體上的效能數據、把修正送回社群。

開源世界的規則只有一條:誰貢獻,誰決定。

當全世界都在看台灣能供應多少AI硬體,台灣更該問的是:下一代 AI硬體該怎麼被使用、被優化、被定義,我們有沒有坐在那張桌上?

現在,是時候想清楚:在這場決定軟體未來的賽局裡,台灣要繼續當消費者,還是坐上桌。

本文出自商業周刊,原文標題為:做了全世界AI硬體,規格卻是別人定?台灣AI供應鏈下一波卡位戰在這!

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關鍵字: #開源
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一文看懂 AI 電視可以幹嘛?不只有 AI 演算法,頂級硬體帶來高畫質表現
一文看懂 AI 電視可以幹嘛?不只有 AI 演算法,頂級硬體帶來高畫質表現

火熱的 AI 風潮掀起客廳革命,到底 AI 電視可以幹嘛?簡單來說,AI 電視透過 AI 處理器與演算法,即時進行 AI 畫質優化、音效調整、智慧語音搜尋和極致的個人化推薦,全面顛覆傳統智慧電視。在 AI 電視功能中,最讓消費者有感的是 AI 畫質優化,但許多人往往忽略了,畫質提升不只關乎演算法,更取決於底層的背光、色彩與控光技術。Sony BRAVIA True RGB LED 電視,正是將軟體思維與硬體工藝深度結合的最好示範。透過創新的 XR 認知智慧處理器搭配 True RGB 技術,精準呈現 AI 電視的畫質優化能力。

AI 電視是什麼?不只是能上網看串流的智慧電視

要理解 AI 電視可以幹嘛,首先必須釐清 AI 電視與一般智慧電視的差異。傳統智慧電視是為電視接上網路,讓使用者單向觀看連網影音。AI 電視則是在智慧電視的基礎上,導入了 AI 處理器與先進演算法,讓智慧電視具備「主動分析與學習」的能力,可即時判斷每一幀影像的畫質特徵、聲音頻率、觀看環境(如白天強光或夜晚暗光),甚至是家庭成員的使用習慣,進而動態調整視聽呈現。簡單來說,傳統智慧電視解決的是「能不能連網看內容」的問題,而 AI 電視解決的是「如何讓內容呈現得最好」的體驗問題。

但當 AI 演算法分析出最佳的畫面設定後,如果硬體無法精準跟上,優化效果就會大打折扣。這也是為什麼高階顯示技術 True RGB 開始受到市場矚目,確保 AI 算出的極致色彩與對比,能精準落地在觀眾眼前。

傳統電視容易出現暗部發灰或亮處過曝。Sony BRAVIA 9 II 透過 True RGB 三色獨立背光,能將 AI 算出的極致對比與飽和色彩精準落地。
傳統電視容易出現暗部發灰或亮處過曝。Sony BRAVIA 9 II 透過 True RGB 三色獨立背光,能將 AI 算出的極致對比與飽和色彩精準落地。
圖/ 數位時代

AI 電視可以幹嘛?從畫質、場景、音效到個人化推薦的四大核心進化

面對消費者的核心疑問「AI 電視可以幹嘛?」,可從四大 AI 電視功能深入拆解。

AI 畫質升頻與降噪:讓低解析度內容更清晰

透過 AI 升頻與降噪技術,可分析解析度較低或經過壓縮的影音內容,改善線條、紋理與雜訊,使畫面在 4K 螢幕上呈現得更清晰。True RGB 則能協助 AI 優化後的畫面亮度、色彩與對比度精準呈現。不過實際效果仍會受到原始片源解析度與壓縮品質影響。

智慧場景辨識:依電影、球賽、遊戲自動調整畫面

AI 電視能即時辨識播放內容,自動調整畫面呈現,比如看電影時調整為劇院感色溫、看球賽即時插幀消除動態殘影、玩遊戲時自動切換至低延遲模式。在不同場景轉換時,True RGB 讓亮度與色彩對比表現依然精準自然。

左圖為電影模式,右圖為遊戲模式。智慧場景辨識功能會根據電影、球賽或遊戲自動切換最佳模式。搭配 True RGB 技術,即使在動態或暗部場景下,色彩依然自然不失真。
左圖為電影模式,右圖為遊戲模式。智慧場景辨識功能會根據電影、球賽或遊戲自動切換最佳模式。搭配 True RGB 技術,即使在動態或暗部場景下,色彩依然自然不失真。
圖/ 數位時代

AI 音效優化:讓人聲與環境音更清楚

AI 音效演算法能分離出人聲對白與背景音效。看動作大片時,能放大環繞立體感;看新聞時,則優化人聲頻率,甚至能根據客廳結構進行空間音效校正。

除了頂級畫質,Sony 將 AI 音效演算法與機身背部揚聲器深度結合,能根據客廳結構進行空間校正,分離出清晰人聲與震撼環繞音效。
除了頂級畫質,Sony 將 AI 音效演算法與機身背部揚聲器深度結合,能根據客廳結構進行空間校正,分離出清晰人聲與震撼環繞音效。
圖/ 數位時代

語音互動與個人化推薦:減少尋找內容時間

AI 語音互動更能理解複雜語意,當你說出「我想看適合週末晚上的搞笑電影」時,AI 便會結合使用者的觀看偏好推薦清單,真正做到懂你所想。

整體而言,在眾多 AI 電視功能中,消費者最能直觀感受到的是 AI 畫質升頻與場景優化。但不論軟體演算法如何強大,都需要有對應的硬體執行力,而 True RGB 正是讓這些高階 AI 畫質能精準落地的關鍵技術。

AI 畫質優化的關鍵:不只靠演算法,硬體也是決勝點

在討論 AI 電視時,大眾常有一種迷思,認為只要電視內建強大的 AI 處理器和演算法就行,事實上,AI 電視的畫質優化不是靠單一演算法完成,而是包含「AI 判斷」與「硬體呈現」兩大層次:

首先由 AI 負責辨識畫面中的主體物件、人眼焦點、光影分佈及動態物體的移動軌跡等。根據 AI 判斷結果,演算法在底層即時計算出一套優化藍圖,決定哪些區域需要進行 AI 升頻、降噪、提高畫質、調整亮度、對比或色彩飽和度等。而硬體則負責最終畫面呈現,包含電視的背光、面板、控光技術與色彩控制技術,才是真正決定這張優化藍圖能被實現到什麼程度的關鍵。

而 Sony BRAVIA True RGB LED 電視便精準示範,硬體如何賦予 AI 電視極致表現。傳統 LED 電視使用單一藍色 LED,再搭配濾光片混色的方式,容易產生色彩混濁或亮度減損,True RGB 技術則以獨立驅動紅(Red)、綠(Green)、藍(Blue)三原色 LED 作為背光源,當 XR 認知智慧處理器分析影像內容,發出畫面調整指令後,True RGB 能精準響應,讓紅、綠、藍三色背光以極高精度進行獨立控光,將 AI 畫面調整的判斷精準呈現。

一般智慧電視、AI 電視、搭載 True RGB 的 AI 電視差在哪?

跳脫複雜的規格參數,一次搞懂三代智慧電視有何不同。簡單來說,一般 AI 電視可以做到升頻、降噪與場景辨識;搭載 True RGB 的 AI 電視則進一步把 AI 判斷延伸到背光與色彩控制,真實還原亮度、色彩與對比。

一般智慧電視 AI電視 搭載 True RGB 的 AI 電視
核心定位 解決「連網與內容獲取」 解決「基礎畫面自動優化」 解決「極致高階畫質精準執行」
畫質處理能力 支援基本的數位降噪,無法因應訊號源差而改善 具備 AI 升頻技術,能動態辨識場景並優化低解析度影片 結合 XR 認知智慧處理器與硬體優勢,進行深度的 AI 畫面優化
背光技術 傳統常亮背光,容易產生漏光與局部發灰現象 具備區域控光,但演算法與硬體匹配度較為普遍 採用 True RGB 三色獨立背光,控光精準度極高,無溢光與色偏
色彩與亮度表現 色彩表現較為平淡,高亮處易過曝,暗部細節容易丟失 色彩飽和度高,但有時因演算法過度補償而顯得不夠自然 實現豐富飽和的色彩表現層次,精準還原真實色彩
主要適合情境 看第四台、日常追劇 看 4K 串流,希望電視能自動適應不同影音內容 追求劇院級體驗,喜歡高畫質影音、球賽、遊戲的用戶
跳脫傳統電視容易漏光與發灰的痛點,Sony BRAVIA 9 II 結合旗艦級 XR 認知智慧處理器與 True RGB 背光技術,從底座美學到內在核心,皆為追求劇院級體驗的頂級用戶而生。
跳脫傳統電視容易漏光與發灰的痛點,Sony BRAVIA 9 II 結合旗艦級 XR 認知智慧處理器與 True RGB 背光技術,從底座美學到內在核心,皆為追求劇院級體驗的頂級用戶而生。
圖/ 數位時代

買 AI 電視時,真正該看哪些規格?

當你準備為家裡添購 AI 電視時,除了關心它是否支援智慧語音、刷新率有多高、個人化推薦好不好用之外,以下四個核心 AI 電視功能才是決定長期觀看品質的關鍵指標:

AI 處理器

大腦優劣決定電視表現,挑選時認準旗艦級的 AI 處理器,如 Sony 的 XR 認知智慧處理器,不只單純堆疊算力,而能模擬人類大腦的認知方式,打造身歷其境的畫面真實感。

AI 升頻能力

優秀的 AI 升頻能力應能精準區分「影像噪訊」與「畫面原生紋理」,在去除雜訊的同時保留皮膚毛孔、衣服編織等細節,而非一味抹平。

背光與控光技術

若重視高階畫質,True RGB 可作為判斷 AI 畫質能否精準呈現的重要顯示技術,徹底告別傳統畫面暗部發灰、亮部慘白的通病。

色彩與亮度表現

不能只看標榜的 HDR 規格,更要檢視硬體能否真實呈現。True RGB 能賦予 AI 電視更強悍的畫面執行力,銳利呈現 AI 算出的明暗對比與色彩飽和度。

關於 AI 電視與 True RGB 的常見問答

Q1:AI 電視適合哪些人?
AI 電視適合所有對影音品質有追求的人。不論你是愛看高畫質影音的追劇族、追求畫面流暢不殘影的運動迷、重視高刷新率與低延遲的遊戲玩家,AI 電視都能大幅提升觀影體驗。

Q2:AI 升頻會把影片變成 4K 嗎?
無法完全等同原生 4K,但能讓畫面更接近高解析度的觀看效果。AI 升頻利用比對與像素補插,將原本模糊線條變得銳利清晰,結合 True RGB 的高精細控光後,視覺表現會非常接近 4K 原生畫質。

Q3:買 AI 電視時,只看 AI 處理器夠嗎?
絕對不夠。演算法算出的完美畫面需要顯示硬體來執行,電視的背光技術、控光與色彩管理能力(如 True RGB)同樣重要。軟硬完美結合,才是高畫質的保障。

Q4:AI 電視對看球賽或玩遊戲有什麼差別?
AI 電視能根據不同場景優化畫面表現,觀看球賽時,能動態識別高速移動對象,即時插幀消除動態殘影;玩遊戲時,能自動切換至低延遲模式和強化暗部細節。

Q5:白天和晚上看電視,AI 電視會自動切換不同的畫質設定嗎?
Sony 搭載 True RGB 的 AI 電視內建環境光感測器,能根據環境光線變化動態調節畫面呈現,在白天明亮時自動增亮、晚上變暗時調降亮度並柔化對比,省去手動切換的麻煩。

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