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【專訪】全球AI指數台灣躍升第16名!計畫負責人Joe White親解台灣優勢
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財經 | 商業趨勢

【專訪】全球AI指數台灣躍升第16名!計畫負責人Joe White親解台灣優勢

【專訪】全球AI指數台灣躍升第16名!計畫負責人Joe White親解台灣優勢
全球AI指數主責資料科學家懷特(Joe White)觀察,台灣公眾使用AI的程度與政府治理品質,都較去年表現提升,民眾用AI的程度甚至不輸美國。
撰文者:董容慈
AI創新百強 2026/01/15
摘要
  1. 台灣2025年全球AI指數升至第16名,主因爲政府治理優化與高達26.4%的公眾使用率,後者與美國相當,甚至高於日本。
  2. 「人才」與「開發」指標排名略降,反映台灣資源與人才向半導體產業傾斜,且呈現東亞國家大企業驅動創新,而非新創導向特點。
  3. 專家建議,台灣應發揮半導體製造優勢,深耕利基領域,不需盲目與美中競爭大型語言模型,應以特定技術領先在AI賽道站穩腳跟。

英國《觀察家報》(The Observer)2025年12月發布了最新的「全球AI指數」(Global AI Index)。在本次評比的93個國家中,台灣從2024年的第21名顯著進步至第16名,但在亞洲仍落後於中國、新加坡、南韓與日本。

在7大分項指標中,台灣各有進退步,「營運環境」從去年的第71名大幅升至第15名;「政府策略」也進步至全球第8名。不過,「人才」從第28名略下滑至第33名,「開發能力」亦由第15名退至第27名。

針對台灣排名的變化與背後的意義,《商業周刊》專訪全球AI指數的主責資料科學家懷特(Joe White),透過5個關鍵問答,解析台灣該如何正確解讀這份成績單。

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台灣公眾使用率比肩美國,政府治理品質位東亞領先

商周問(以下簡稱問):台灣今年在「營運環境」排名大幅躍升,關鍵原因是什麼?

懷特答(以下簡稱答): 這是因為我們今年更新了評分方法,而這些改變剛好反映了台灣的真實狀況。

過去我們比較看重國家是否參與某些國際協議框架,這對台灣來說較難得分。這次我們改為關注政府的治理品質,如法治與政策穩定性,在這方面台灣在東亞國家中處於領先地位。

此外,我們這次新增了公眾使用率指標。根據微軟提供的數據,我們發現台灣民眾對 AI的接受度非常高,約有26.4% 的人經常使用像ChatGPT這樣的AI消費者平台。這個比例與美國(26.3%)相當,甚至高於日本(16.7%)。這些數據證明了台灣民間對科技的高適應力,也推升了排名。

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問:商業環境與人才仍是台灣弱項,您怎麼看這個現象?

答:這其實反映了台灣非常明確的產業結構。

當我們談論AI新創或軟體生態系時,台灣的規模確實比鄰國小。原因很簡單,台灣的優勢仍然是在硬體。那是大部分資金的流向也是最頂尖人才的去向。

雖然台灣正在形成一個軟體生態系,政府設立基金協助AI新創起步也是正確的一步,但目前主流的資金與人才依然集中在製造與半導體領域。這導致在以軟體與新創為主的評比項目中,台灣的數據會顯得較弱勢。

東亞國家由大企業推動AI,與歐美新創主導不同

問:台灣在「政府策略」排名全球第8名,有何特殊之處?

答: 台灣的策略很有意思,與沙烏地阿拉伯或阿聯酋等中東國家截然不同。

中東國家的策略基本上是買算力,花大錢蓋數據中心、買晶片。相比之下,台灣的策略是將基礎建設與研發結合。我注意到台灣政府提出的AI新10大建設,重點投資在矽光子、AI 機器人與量子運算等新領域。

這顯示台灣不只是在買算力,而是在投資未來的技術。當然,這是一種產業戰略,有選錯邊的風險,例如量子運算若長期無法商用;但純買算力的國家也有風險,若未來模型變得更高效導致算力需求下降,龐大的數據中心也可能難以回收成本。

問:今年指數似乎不再單獨強調「新創公司」數量,這是否改變了對商業環境的評估?

答: 是的,我們發現「AI新創」與「AI企業」這兩個指標高度重疊,所以我們決定合併計算,看整體的商業生態系。

這其實更符合東亞的現況。在美國,創新往往來自新創公司;但在東亞如日本、韓國、台灣,很多AI創新其實是發生在大型企業集團 內部。例如日本與韓國的頂尖模型多來自SK Telecom或Naver這樣的大企業,而非新創。

所以,雖然台灣目前的商業生態系分數尚未頂尖,但我們調整指標也是為了公平反映這種「大企業驅動創新」的東亞模式。

台灣如果運用硬體製造優勢,強化AI軟體與系統研發能力,是未來的一大挑戰。

台灣應打深半導體利基,專注特定賽道拚AI

問:對於台灣未來的AI發展,您有什麼建議?

答:我總是建議各國,不要只看著排名、想著怎麼爬升名次。

美國與中國在規模與資金上擁有絕對優勢,其他國家很難直接正面競爭。對於台灣,重點在於找到利基。

台灣已經擁有一個世界級的利基,那就是AI硬體、製造與半導體。你們在基礎建設上已經非常強。我的建議是,不要試圖在所有領域都去競爭,例如開發大型語言模型,而是要專注於你們原本就擅長的領域,利用現有的比較優勢,在特定領域成為世界領導者。

核稿編輯:康育萍、黃巧惠

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