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!

> 延伸閱讀:
> 市值超越三星成韓國第一!SK海力士怎麼從「殭屍企業」變AI記憶體王者
> 台股漲逾50%該追嗎?調查:近7成民眾選擇這樣投資、半數持有逾1年

關鍵字: #開源
往下滑看下一篇文章
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

數智聚(良興)_1.JPG
良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

數智聚(良興)_2.JPG
Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

數智聚(良興)_3.jpg
良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
代理式商務連動百兆商機
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓