台北市電腦公會 23 日舉辦「迎向 AI 新時代：從 COMPUTEX 看台灣資通訊產業的下一步」研討會，資策會所長洪春暉直言：「人才與預算不足，是產業導入 AI 面臨的最大挑戰」。日前行政院的兆元投資國家發展計畫，2028 年培育 20 萬名 AI 人才、吸引「數位牧民」來台。但，這樣真的能解決問題嗎？

當ChatGPT讓生成式AI浪潮延燒，矽谷Google、微軟、Facebook等各家公司搶奪AI人才的競爭日益激烈，台灣在這一塊搶得過歐美大企業嗎？

台灣半導體人才磁吸，也讓AI缺才

資策會資深產業顧問兼所長洪春暉直言：「人才與預算不足是產業導入AI的最大挑戰。」針對台灣缺工、缺AI人才，董事長童子賢、營運長高樹國、董事長蘇亮、董事長陳政隆均在當日座談中表憂心，指出台灣雖在科技製造業具備強勁實力，但人才培養和軟實力仍然有所不足。

另外，半導體產業所產生的人才磁吸現象，導致其他產業徵才不易的窘境，也值得政府重視。陳政隆就透露，過去就曾發生招募人才時，若台積電或也發出Offer（錄取通知），往往回家跟父母討論該去哪家公司上班時，「90%~100%家人建議到台積電上班」。

▲ 資策會資深產業顧問兼所長洪春暉直言：「人才與預算不足是產業導入AI面臨的最大挑戰。」（Source：台北市電腦公會）

所羅門：善用各國人才

還好，像是以3D視覺技術見長的國內業者所羅門，董事長陳政隆表示公司就長期仰仗國際人才。光視覺部門人力就來自15個以上國家，有些是來台灣念碩博士畢業的，有些是外國員工介紹朋友，來自越南或印度等國，陳政隆苦笑：「這是不得不走的路。」

北市電腦公會理事長彭雙浪也表示，AI時代來臨，國家社會要長久發展必須有「三力」：人工智慧服務的算力、潔淨能源的穩定電力、優質足量的專業人力。

AI需要算力，電力與人力

目前台灣在算力硬體領域有很好的發展；其次，電力則是算力產業的基礎支撐，除要有穩定供電外，也要重新檢視能源配比、重視碳排議題；最後人才方面，必須仰賴政府培養人才，讓AI在台灣有更多創新、應用，實現台灣人工智慧島的目標。

洪春暉直言：「人才與預算不足是產業導入AI面臨的最大挑戰。」因為產業考量的，仍是首重成本考量與人才儲備。而在成本考量同時，另一關鍵則是導入AI的成效不易衡量，能否有一整體效益評估方式，將很大程度影響企業導入意願。

回到企業如何使用生成式AI問題，洪春暉認為，「選擇合適的運算模型是企業使用生成式AI所面對的第一個課題」。儘管多數企業對於使用生成式AI抱有高度期待，但基於成本考量，現階段企業幾乎沒有資源投入在自建模型，因此大部分需依靠第三方，其中又以使用API串接外部模型跟開源模型。

生成式AI的發展，可分為三時期，從一開始萌芽期，到2000~2017年的累積階段，再到2018~2023年的快速發展期。可發現，從過去有限的對話到大型自然語言模型的出現，促使生成式AI技術愈成熟，同時帶動AI生成內容（AI Generated Content， AIGC）熱潮，並引發商業各種創新應用。

洪春暉表示，仔細分析生成式AI，可發現其仰賴三大基石共同協作：資料（Data）、算力（Computing）與算法（Algorithm），由資料和算力構成底層基礎架構後，疊加深度學習演算法，建構出生成式AI模型。

AI Agent會帶動新一波軟硬體整合

值得注意的是，AI Agent出現，使得AI從「工具」轉變為「工作代理」，不僅帶動新一波的軟硬體整合與深化應用，激發使用者、模型開發商及雲端運算業者的合作，形成生成式AI生態系，更可改變我們的生活方式。

洪春暉建議，企業應充分運用新興科技創造優勢，利用AI掌握轉型契機與下一波成長曲線；識別「數位優化」及「數位轉型」帶來的不同變革，提早思考轉型，以新核心能力聚焦新產品、新服務及營運模式，避免市場反轉時變革帶來的高風險，因為「時間」是企業最貴的成本。

▲「迎向AI新時代：從COMPUTEX看台灣資通訊產業的下一步」研討會。（Source：台北市電腦公會）

（本文由 授權轉載；首圖來源：shutterstock）

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