如同40年前蔣經國總統責成打造新竹科學園區、半世紀前推動十大建設、再之前發展石化、水泥、鋼鐵等基礎工業,2024年的政府、企業與學術界應以前瞻視野,聯手建立本土人工智慧(AI)產業的國家戰略。
如果我們認定AI是下個世代企業與社會運作的基礎,就應該積極投資AI超級算力、架構關鍵的大模型、串聯中大型產業龍頭與上市公司既有的AI計畫、鼓勵新創公司與學校團隊,使用國家投資的AI基建平台創造就業與企業價值,設定十年以上的中長期發展目標,持續投注資源,讓台灣取得進入全球AI產業領先群的門票。
台灣如今有幸位居全球AI產業的關鍵地位,實源於40年前卑微的起步,如果當時沒有一群具願景且勇於面對挑戰的官員與企業領袖踏出關鍵第一步,台灣絕無可能在40年後的今天獲得全球關注,台積電也不可能成為「護國神山」。
我們當然也在全球產業競爭的戰場上犯過大錯,陳水扁擔任總統時期高喊兩兆雙星戰略,出售當時看似獲利甚豐、如今看則是賤賣的國發基金對台積電等公司持股,投入龐大的資源卻陷入產能過剩殺價求活的紅海。另外就是社群產業大浪潮,「吃硬不吃軟」的台灣科技公司忽略軟體服務潛力,而政府決策視野侷限島內,錯失了社群產業發展的機會。兩兆雙星是做了犯大錯,社群產業則是不做也犯大錯。
今天我們再度來到嶄新產業革命的起點,台灣很幸運的卡到一個關鍵角色,但是,除了炒作AI概念股賺點短線快錢,更重要的是必須以國家產業發展、長期策略的角度來深刻思考,面對必然來臨的AI產業革命,台灣除了鞏固半導體製造的領先地位之外,還應該採取哪些關鍵的國家級策略,來打造台灣成為全球領先的AI科技島。
台灣產官學界對於AI的必然性固然毫不懷疑,但還是背著「重硬不重軟」的包袱,也對於如何有效起步覺得茫然,更多的討論是AI發展的關鍵要素有許多都不是台灣的強項。但是,戰後的水泥、石化、鋼鐵,1980年代的科技製造與半導體,起步時也都面臨「不是台灣的強項」的質疑。相較於前輩產業,台灣在AI產業全球起步的當前,已經掌握許多優勢,從國家的高度來看,投注資源發產AI產業固然不保證會贏,但是空有籌碼卻裹足不前,就一定會輸。如果我們相信自己的企業、相信自己的年輕世代,當然應該以專業的方法擬定發展戰略,遭遇困難就努力突破,如同台灣的產業前輩那樣義無反顧不斷前行。
AI產業需要算器、需要算力、需要建立基礎大模型、需要演算法,需要人才,更需要大量使用上述基礎建設平台,發展出具有商業價值應用的「企業生態系」。台灣企業在算器已有全球領先的競爭力,國家網路中心,還有鴻海、華碩、廣達、輝達等企業也正大力投資超級運算中心,正在拉升國家算力,在算力的投資,我們也已經邁出大步。
接下來面對的考驗是儘速架構出各領域所需要的基礎大模型,傳統中文的大語言模型是重中之重,其他已明確有AI商機的氣象能源、國防軍事、智慧工廠、生技醫療、金融交易、乃至商業消費等領域,也都應該建立跨企業、國家級的基礎資料庫與模型。
如果台灣本身資料數量不夠,就應聯手其他可能合作的國家。規模比台灣小、技術落後台灣的國家不少,全世界除了美國與中國之外,多數國家幾乎都面臨規模不夠、資料不足、技術落後的挑戰,台灣只要不故步自封,就有串聯全球掌握機先的勝算。
架構AI產業的基礎建設平台,猶如50年前架構南北高速公路、30年前興建台灣高鐵,政府提供產業發展的基礎,鼓勵所有國民、企業、學校、新創來使用,從大量的使用中找到最有效率的運用,找到最會運用的企業。在產業初創的起始點,我們當然不會知道最終勝出的贏家是誰,但以台灣企業與個人腳踏實地、追逐高效率、產出最佳產品、創造企業利益的特長,就算參賽者不斷被淘汰,最終一定有機會培養出具國際競爭力的贏家。
總統府的三大委員會與行政院的經濟發展委員會,應該納入AI產業的發展計畫,或者應該直接責成相關部會啟動相關的討論與規劃。在2024年的今天,我們必須積極想像2040年台灣AI產業生態系的願景,雖然無法神準預測未來,因為最終的產業發展是靠所有參與者共同創造出來的,但我們既已握有一定的籌碼,為了台灣下一階段的產業發展,現在不做,將來必然會後悔。