世界各國競逐AI科技發展，「算力即國力」已成為重要趨勢。隨著全球AI發展邁入全面啟動AI基礎建設與主權AI建置，AI競賽焦點已從關鍵晶片研發與半導體先進製造，擴大到大規模資料中心部署與維運，以及支撐高耗能AI運算的永續能源管理。這些轉變，正重新定義臺灣產業下一步的發展方向。

亞矽暨AI政策執行中心（以下簡稱執行中心）與AI物聯網大聯盟於10月28日共同舉辦「AI物聯網大聯盟年會」，匯聚政府、產業及研究機構代表，交流AI政策及產業發展趨勢。執行中心與大聯盟分別發揮跨部會協調及產業鏈結功能，串聯國科會、經濟部、數發部等共同參與，並透過年度成果影片，呈現雙方一年來在政策協作、產業共創、場域實證及國際鏈結等推動成果，展現政府與產業協力推動AI政策的具體成效。本次年會扣合AI新十大建設政策方向，邀請資策會MIC洪春暉所長、Tenstorrent中野守亞太區總經理暨日本法人代表取締役社長、緯穎科技趙懿德副總經理及台達能源蔡耀文技術顧問，分別就AI產業趨勢、晶片開發、算力部署及能源管理等議題進行專題演講。現場並邀集全波科技、晶翔機電、網際智慧、奧暢雲、耐思尼及環球睿視等6家業者，展示AI技術與應用解決方案，具體呈現國內業者在技術研發、場域應用及跨域合作等面向的成果。

國家發展委員會葉俊顯主任委員致詞時表示，AI不只是單一技術的突破，更是帶動產業創新與經濟發展的重要動能。面對全球AI浪潮，臺灣應透過跨部會協作及公私協力，整合產官學研各界資源，持續厚植AI競爭力。國發會協調各部會推動「AI新十大建設」，從應用、技術、算力及資金等面向逐步完善AI發展環境，在鞏固臺灣半導體與資通訊產業優勢的同時，也促進AI與各行各業深度結合，讓創新技術加速落地應用。

葉俊顯指出，為穩固主權AI發展基礎，行政院卓榮泰院長已於今年人工智慧戰略特別委員會議宣示，政府將攜手民間積極建構主權AI，讓臺灣邁向立基於自由民主價值的「AI良善應用典範」，並以教育、醫療、金融、司法作為主權AI示範應用場域。在晶片與硬體方面，政府正布局半導體前瞻技術、矽光子及量子等領域，強化從AI晶片到系統整合的能力；在算力方面，除持續擴建公部門算力，也透過算力池支持國內新創、資服業者及學研單位發展AI，並鼓勵民間投入算力設施。面對持續成長的AI算力需求，政府也將兼顧能源穩定與發展韌性，透過AI智慧能源管理、負載預測及設備協同最佳化等方式，提升能源使用效率，為臺灣AI發展奠定穩健基礎。

葉俊顯強調，AI政策落地有賴政府與產業共同參與。亞矽暨AI政策執行中心與AI物聯網大聯盟長期推動產業交流、國際鏈結及商機媒合，讓政策資源更貼近產業需求。未來將持續發揮大聯盟的平台功能，加速創新技術落地應用，讓AI應用深入百工百業、融入民眾生活，進一步提升臺灣AI產業競爭力。

經濟部龔明鑫部長致詞時表示，AI物聯網大聯盟成立至今已十年，當初與施振榮榮譽會長共同創辦，從物聯網（IoT）到AIoT，持續推動相關技術發展與產業應用，十年來已累積豐碩成果。受惠於AI帶動產業發展，臺灣今年經濟成長率有機會上看12%，創39年來新高，全球排名第二，僅次於受惠於石油資源的蓋亞那（Guyana）。龔明鑫形容，AI可說是臺灣的「電子石油」，將為臺灣經濟注入新的成長動能。

龔明鑫指出，要讓AI帶動經濟成長動能持續擴大，關鍵在於讓百工百業都能受惠於AI，才能實現長遠且永續的發展。根據人工智慧科技基金會統計，當前臺灣產業AI滲透率已達38%，希望盡快提升至50%。他也呼籲AI物聯網大聯盟協助傳統產業與AI相關產業建立更緊密的連結，並建議將更多傳統產業納入大聯盟平台，促進供應鏈整合，擴大AI應用效益。此外，未來可針對不同產業領域發展共通性AI模型，將老師傅累積的專業技術與實務經驗轉化為模型知識，讓產業經驗得以傳承，協助後進業者提升技術能力與競爭力。

AI物聯網大聯盟施振榮榮譽會長致詞時表示，大聯盟成立邁入十週年，很高興每年都能在年會中與大家相聚、一起學習。回顧科技發展，他一路見證從微處理機的出現帶來了產業革命，到如今AI引發的社會革命，正改變每個人的生活與未來。但他也強調，革命並非憑空發生，「當長期的技術累積與演進，到一定能量後，突然發現世界變了，這才叫革命」。

面對AI快速改變世界，施振榮認為，關鍵不只是如何運用AI，更在於如何與AI共事、創造更大價值，並讓更多人共享進步成果。因此，他提出「與AI共事、共創價值、共享進化」的理念，作為個人、企業與社會面對AI的共同方向，並分享近期成立一人公司（OPC，One-Person Company）、聘用兩名AI員工的實際經驗。他指出，AI不僅能擴展人的能力，也促使人們重新思考如何運用能力：「與AI共事」是學習新的工作方式；「共創價值」是讓能力轉化為有益的成果；「共享進化」則是讓個人、組織與社會共同成長。

資策會MIC洪春暉所長在｢AI發展趨勢下的臺灣產業契機」專題演講中表示，全球AI發展熱潮絕非泡沫，AI應用已深刻融入大眾生活與企業運作。隨著技術快速演進，AI正從「生成式AI」加速跨入「代理式AI（Agentic AI）」與「實體AI（Physical AI）」的新應用，未來企業內的AI代理人數量將呈現指數級成長，IDC更預估2030年數位勞動力數量將是現在的80倍。

在AI產業供應鏈方面，Token用量成長與雲端業者投資，推動AI資料中心擴建及AI Factory發展，也帶動供電、散熱等基礎設施升級。當AI運算由雲端延伸至終端設備與機器人，臺灣憑藉完整ICT供應鏈及系統整合能力，參與全球共同設計。當世界各國積極發展主權AI，更是為台廠帶來系統整合與跨國合作的大好機會。

近來熱門的AI Agent，正從單一AI Agent的自主執行，逐步演進至具備企業級治理能力的多代理協作生態，並進一步建立代理間的價值交換與商業交易機制。隨著自主性與協作能力提升，AI的角色將從「降本增效」進一步走向「自主創造商業價值」。洪春暉認為，AI Agent在企業地端部署與資安需求下，需要結合交通、金融、醫療等領域知識的專用型AI。臺灣資服、新創及系統整合業者應積極整合算力與模型資源，布局AI Agent開發平台及多元產業應用，加速AI技術落地。

Tenstorrent中野守亞太區總經理暨日本法人代表取締役社長在「尖端AI晶片開發的挑戰（Challenge of Next-Gen AI Chip Development）」專題演講中表示，公司由知名晶片架構師Jim Keller領軍，目前員工約1,500人，並展示以RISC-V開源架構與AI加速器為核心的CPU技術藍圖，打造從毫瓦級邊緣設備到兆瓦級資料中心皆可運作的單一架構。

針對資料中心場景來說，Tenstorrent Blackhole Galaxy系統搭配SRAM記憶體，不需使用高頻寬記憶體，可降低生產成本與散熱需求，在特定高速推論情境下，運算成本甚至可較輝達方案降低約三分之二，影片生成速度亦可提升至六倍；並透過開源SDK與自動化轉換工具，用戶能將現有CUDA程式碼轉移至開源平台，提供更具彈性且開放的選擇。

中野守也提到，日本政府已將AI半導體與實體AI（Physical AI）列為國家17項戰略領域的首要項目，日本政府期望結合日本在工業機器人與零組件的既有優勢，打造下一代自主系統。

Tenstorrent於今年8月設立臺灣辦公室，主要原因是與台積電及廣達有非常密切的合作關係。Tenstorrent不僅提供CPU與AI加速器等基礎技術，也希望推動包括車用系統單晶片與機器人系統單晶片之類的垂直應用解決方案，也非常有意願與臺灣企業合作。

緯穎科技趙懿德副總經理在「算力新時代：從技術創新到規模部署」專題演講中表示，AI伺服器與傳統伺服器最大的差異，在於運算核心轉以高功耗的GPU與ASIC為主。單顆晶片功耗已從過去的數百瓦激增至上千瓦，帶動單一機櫃功耗突破數百瓩（kW）甚至達百萬瓦（MW）等級。同時也因為AI伺服器快速發展，因此AI基礎設施部署面臨三大關鍵挑戰，包括「電力供應與配電」、「高密度散熱」與「高頻寬互連」。

在電力供應方面，當單一機櫃功耗現在動輒數百kW甚至達1MW，成為吃電怪獸，高電壓轉換技術（如800V直轉8V/12V、固態變壓器等）便成為關鍵，能有效減少轉換次數並提升效率。在高密度散熱方面，由於氣冷已無法滿足需求，水冷/液冷技術（如水冷板、晶片直冷、沉浸式冷卻等）迅速發展，緯穎也投入鑽石複合材料、3D列印微流道、雙面冷板等技術，並已申請超過60件相關專利。在高頻寬互連方面，緯穎發展CPO（共同封裝光學）與光纖傳送技術，讓跨機櫃的GPU/TPU能高速互連、共享記憶體與資源，大幅降低延遲並提升能源效率。

趙懿德指出，雖然近期AI概念股與市場有所波動，但雲端巨頭（CSP）之間的競爭依然激烈，總體需求依舊強勁。然而，AI技術演進極快，許多技術尚未完全成熟就被新技術取代。臺灣供應鏈必須持續在技術創新、上下游協同合作以及供應鏈彈性部署上保持靈敏，才能在AI算力的新時代中持續領航。

台達能源蔡耀文技術顧問在「從算力到節能：AI如何驅動下一代能源管理」專題演講中表示，根據國際能源署（IEA）的一個預測，全球的能源使用，到2026年會來到950TWh，也就是9500億度電。可是，在同一份報告裡面也顯示，如果把現有AI技術應用到工業廠房裡，全球可能會減少300TWh，也就是3000億度電，所以AI不僅是「吃電怪獸」，更將成為企業推動綠色轉型與智慧節能的關鍵解方。

蔡耀文指出，傳統能源管理系統（EMS）多僅止於提供圖表，缺乏即時預測與優化建議。新一代智慧EMS應具備AI預測用電、多目標最佳化、安全受控執行及科學驗證等閉迴路機制。在實際應用上，AI如同經驗豐富的「老司機」，能提前預測15至30分鐘後的用電負荷，利用建築物熱慣性調整空調運轉，避免傳統控制因即時反應導致的震盪與能源浪費。此外，面對淨零碳排趨勢下的綠電採購需求，台達能源亦推出AI綠電匹配軟體，精準模擬並搭配風力、太陽能等不同綠能，協助企業達到更高的匹配率。

蔡耀文建議，企業可以透過「看、減、儲、調、備」做為檢視藍圖，包括「看：校正感測器，看清能源基線」；「減：做系統平衡與高效硬體改善，減少無效浪費」；「儲：導入儲能消峰填谷」；「調：用AI預測需求與精準調配綠電」；「備：建立三層安全控制架構」。如此一來，才能夠真正為企業找到最佳節省能源使用解決方案。