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（中央社記者 陳韻聿 倫敦11日專電）臺灣在倫敦科技週拓展國際交流合作，臺灣AI卓越中心（AICoE）總召集人許永真今天在一場活動提到臺灣轉型為「軟硬體俱佳」強權的野心；為達成目標，臺灣從制度、人才到投資面，仍有課題待解。
駐英國代表處科技組今天在倫敦金融城區舉行「AI無國界2.0」論壇，探索臺英在人工智慧（AI）領域的發展現況、趨勢和合作可能，並舉辦新創企業交流發表會。
許永真應邀發表專題演講，並與AICoE副總召集人劉靜怡分別擔任與談人。活動吸引臺英雙方約120人參加，涵蓋產業和投資界、研究機構和政策圈代表。「AI無國界2.0」是倫敦科技週（London Tech Week）的正式周邊活動。
駐英國代表姚金祥致詞表示，全球逾9成高階晶片和AI伺服器產自臺灣，臺灣可謂全球AI發展的關鍵助力者。然而，在雄厚硬體實力之外，臺灣正以更宏觀的戰略發展AI，包括建構AI主權能力、強化資料生態系、推展國家級的運算基礎設施，並確保AI治理同時符合安全、創新和公眾信任需求。
姚金祥另透露，臺灣正與英方協商，推動簽署科學及科技合作協定，相信協定有助促成更多雙邊合作。
許永真在論壇提到，臺灣有必要、也有野心強化自身軟體實力。她會後接受中央社採訪表示，臺灣宜善用在硬體層面已取得的穩定優勢，吸引更多國際交流合作、促成軟體產業蓬勃發展。
她指出，在發展軟體方面，臺灣面臨的主要挑戰不是人才不足，而是被「成功的包袱」束縛。臺灣在硬體取得巨大成就，但過去的「成功法則」如今未必適用，發展軟體所需條件更與發展硬體有極大差異。
許永真不諱言，臺灣的產業發展現況是軟體公司屈居弱勢，因此相關人才若非流向臺積電或其他以硬體取勝的臺灣企業，以賺取高薪，往往就是到外資企業或海外尋求發展，以實現個人理想和創意。這樣的現象顯然不利臺灣軟體產業發展。
此外，據許永真觀察，臺灣軟體人才到臺灣的硬體企業任職，常見「工作5年，知識和技術即過時」的情形，因為職務內容通常不需用到最新技術。
另一方面，臺灣的創業投資基金幾乎只關注硬體，原因包括投資人和「老闆、長官們幾乎只懂硬體」。
許永真說，臺灣需要更多瞭解軟體的創投基金進入市場，以及更好的政策、法規制度和執行面，纔有可能形成健全、活躍的軟體創新和新創生態系。
許永真另提到，臺灣的對外宣傳策略有必要調整，不宜過度「重硬輕軟」。事實上，部分海外投資人有迷思，認為臺灣的軟體人才不足；然而，問題癥結主要在「環境」，而專業的外來資金有助改善情況。
劉靜怡在論壇分享臺灣的AI治理架構，以及去年12月立法通過的「人工智慧基本法」。
專業為法律的劉靜怡是經濟合作暨發展組織（OECD）國際交流合作平臺「人工智慧全球夥伴」（GPAI）唯一臺灣籍專家，2021年底以個人身分獲選加入，與各國官方派任的代表同桌討論AI政策規範相關議題。
她接受中央社採訪表示，臺灣「人工智慧基本法」的主要內涵是「政策宣示」，宣告政府施政方向和原則，但各機關仍需分別盤點，是否具備足夠的管制工具、保護民眾權益的工具、促進產業發展的工具等，並提出具體的行為指引和正負效應評估，否則從執行面來說，這部法律的「實用性」和強制力相當有限。
劉靜怡指出，「人工智慧基本法」存在幾個主要問題，包括權利和責任界定、執行準則、監管機制以及權利主張與救濟機制不夠明確；缺乏針對業者的指引與規範；以及未能就如何解決或調和各項利益或權利衝突提供清楚方向。
舉例而言，AI訓練資料的合法來源、取得與使用，是發展主權AI不容迴避的核心議題，但劉靜怡說，不僅基本法未提供明確的規範基礎，目前也沒有跡象顯示「智慧財產權法」、「個人資料保護法」和「政府資訊公開法」等法規短期內將獲修訂，以防從事AI訓練的人士動輒得咎，隨時可能觸法、面臨刑事訴訟風險。
劉靜怡強調，要發展AI，臺灣在資料治理方面，必須有更嚴謹、放眼長遠的策略。
不過，她也提到，臺灣的「人工智慧基本法」揭示政府應積極運用AI確保勞動者的勞動權益、積極弭平AI發展造成的技能落差，並輔導因為AI而失業者重返勞動市場，這樣的勞工保護可謂臺灣特色，在國際間引發正向關注。（編輯：唐聲揚）1150612
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臺灣發展AI拚轉型「軟硬體俱佳」強權 專家提建議 | 科技 | 中央社 CNA
說明事件的人事時地物與核心背景
臺灣在倫敦科技週期間透過「AI無國界2.0」論壇拓展國際交流，聚焦臺英人工智慧發展、趨勢與合作可能。活動由駐英國代表處科技組在倫敦金融城區舉辦，吸引產業、投資、研究與政策圈代表參與，並安排新創企業交流發表。駐英國代表姚金祥指出，全球逾九成高階晶片與AI伺服器產自臺灣，使臺灣成為全球AI發展的重要支撐；但臺灣的目標不僅止於硬體優勢，也正推動AI主權能力、資料生態系、國家級運算基礎設施與AI治理。
臺灣AI卓越中心總召集人許永真在論壇中強調，臺灣有必要也有野心轉型為「軟硬體俱佳」的AI強權。她認為，臺灣應善用既有硬體優勢吸引國際合作，進一步帶動軟體產業發展；但目前主要挑戰不在人才不足，而是過去硬體成功經驗形成「成功的包袱」。軟體公司在臺灣產業結構中相對弱勢，人才常流向高薪硬體企業、外資或海外，創投資金也多偏重硬體，導致軟體創新與新創生態系不易壯大。
另一方面，AICoE副總召集人劉靜怡從治理面指出，臺灣已通過「人工智慧基本法」，但其性質較偏政策宣示，後續仍需各機關補足管制工具、權益保障、產業促進與執行指引。她特別提到，AI訓練資料的合法來源、取得與使用，是發展主權AI的核心問題，涉及智慧財產權、個資與政府資訊公開等制度調整。整體而言，臺灣若要從硬體強項邁向AI全方位競爭力，仍須同步補強軟體投資環境、法規治理與資料策略。
駐英代表姚金祥指出，全球逾九成高階晶片與 AI 伺服器產自臺灣，凸顯臺灣在全球 AI 供應鏈中的關鍵地位。不過，臺灣的目標不只是延續硬體優勢，而是進一步建立 AI 主權能力、強化資料生態系、推動國家級運算基礎設施，並在安全、創新與公眾信任之間取得治理平衡。他也透露，臺灣正與英方協商科學及科技合作協定，盼擴大雙邊合作。
AICoE 總召集人許永真則認為，臺灣要成為「軟硬體俱佳」的 AI 強權，關鍵不在於缺乏軟體人才，而是產業環境長期偏重硬體。她指出，軟體公司在臺灣相對弱勢，人才常流向高薪硬體企業、外資或海外市場；部分進入硬體企業的軟體人才，也可能因工作內容不需最新技術而面臨知識快速過時。她建議引進更多理解軟體的創投資金，並改善政策、法規與執行環境，建立更活躍的新創生態系。
AICoE 副總召集人劉靜怡則從治理面提醒，臺灣「人工智慧基本法」目前主要是政策宣示，仍需各機關提出具體指引與效應評估。她指出，權利責任、監管機制、救濟管道及業者規範仍不夠明確，尤其 AI 訓練資料涉及智財、個資與政府資訊公開等法規，若缺乏長遠資料治理策略，將影響主權 AI 發展。
這場「AI無國界2.0」論壇凸顯臺灣AI發展已不再只是硬體供應鏈議題，而是牽涉產業轉型、國際合作與制度治理的整體工程。臺灣掌握高階晶片與AI伺服器製造優勢，確實能在全球AI浪潮中佔有關鍵位置，也有利於吸引英國及其他國際夥伴合作；但若軟體、新創與資料治理環境未同步成熟，硬體優勢可能難以轉化為長期的AI產業主導力。
許永真指出的「成功包袱」尤其值得關注。臺灣過去依靠硬體製造累積龐大競爭力，卻也使資金、人才與企業決策偏向既有成功模式。若軟體人才長期流向高薪硬體公司、外商或海外市場，本土軟體公司將更難形成規模，進而削弱AI應用、模型服務與新創生態的發展動能。因此，臺灣若要成為「軟硬體俱佳」強權，關鍵不只是培育人才，而是讓人才有能發揮創意、取得資金、持續接觸新技術的產業環境。
另一方面，劉靜怡對「人工智慧基本法」的提醒，顯示AI治理也會直接影響產業落地。若資料來源、智慧財產權、個資保護與政府資料使用規則不明確，業者與研究者可能因法律風險而保守，影響主權AI與在地模型訓練進展。相對地，若政府能補足執行準則與救濟機制，並兼顧勞工保護與技能轉型，臺灣不僅能提升AI創新信心，也能在國際合作中展現可信任、負責任的治理特色。
這場在倫敦科技週周邊舉行的論壇，凸顯臺灣AI發展正站在轉型關口。過去臺灣憑藉半導體、伺服器與硬體製造供應鏈，已在全球AI浪潮中佔有關鍵位置；但若要從「AI基礎建設提供者」進一步成為「軟硬體俱佳」的強權，不能只延續既有硬體成功模式。許永真點出的「成功包袱」，其實反映臺灣產業結構長期偏向硬體導向，資金、職涯誘因與管理思維也多圍繞製造和工程效率，導致軟體創新較難形成足夠大的市場與生態系。
值得注意的是，專家並非將問題歸因於人才不足，而是指向環境設計。若高階軟體人才在本土缺乏能實現創意、取得資源與參與國際競爭的舞臺，便可能流向硬體大廠、外商或海外市場。這意味著臺灣若要發展主權AI、資料生態系與新創能量，除了投資算力和基礎建設，也必須讓懂軟體的資金、法規與產業需求真正進場，形成能留才、育才並支持冒險的循環。
另一方面，AI治理也將影響臺灣能否把硬體優勢轉化為長期競爭力。劉靜怡對「人工智慧基本法」的提醒顯示，政策宣示只是起點，若資料來源、智慧財產權、個資保護、政府資訊利用與救濟機制仍不明確，企業與研究者在投入AI訓練時就可能面臨高度不確定性。未來臺灣的挑戰，是在安全、創新、權益保障與國際合作之間建立更清楚的規則；唯有如此，硬體實力纔有機會帶動軟體、資料與治理能力同步升級。
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臺灣發展AI拚轉型「軟硬體俱佳」強權 專家提建議 | 科技 | 中央社 CNA
分析影響、風險與後續觀察方向
這則新聞的核心，不只是臺灣在倫敦科技週展示AI能量，而是點出一個更深層的轉型難題：臺灣已是全球高階晶片與AI伺服器供應鏈的關鍵角色，卻尚未真正把硬體優勢轉化為軟體、資料、治理與商業模式的整體優勢。所謂從「硬體強國」邁向「軟硬體俱佳」的AI強權，並非單純多培養工程師、成立幾個新創或增加幾項補助就能達成，而是牽涉產業慣性、資本配置、人才流向、法規環境與國際敘事的全面重組。
許永真所說的「成功的包袱」，正是臺灣AI轉型最值得警惕之處。過去臺灣靠製造、供應鏈管理與硬體工程累積巨大競爭力，這套模式重視效率、良率、成本與客戶交付；但軟體與AI創新更依賴資料取得、快速迭代、產品想像、平臺生態與風險投資的耐心支持。若創投、企業決策者與政策工具仍主要用硬體邏輯評估軟體，便容易低估軟體公司在早期虧損、技術探索與全球市場佈局上的必要成本，也會使有創意的人才選擇前往高薪硬體企業、外商或海外發展，進一步削弱本土軟體生態。
另一個問題在於，臺灣對外敘事長期突出半導體與伺服器等硬體成就，雖有助鞏固可信賴供應鏈形象，卻也可能讓國際投資人誤以為臺灣缺乏軟體人才。新聞中提到，問題不在人才不足，而在環境不夠友善；這個判斷相當關鍵。若沒有懂軟體的資金、能容許失敗的市場、清楚的資料治理規則，以及可預期的法規框架，人才即使存在，也難以聚集成產業。
因此，臺灣AI發展的診斷不應停留在「補強軟體」四個字，而要承認這是一場制度與生態系工程。硬體優勢是起點，不是終點；若無法讓資料、人才、資本與法規形成正向循環，臺灣在AI時代可能仍是不可或缺的基礎供應者，卻難以成為定義應用、標準與價值分配的主導者。
這則新聞的核心，不只是臺灣想把既有半導體與AI伺服器優勢延伸到人工智慧，而是點出「硬體強國」轉向「軟硬體俱佳」時最難跨越的結構落差。臺灣在全球AI供應鏈中具有關鍵位置，這讓國際合作與投資談判更有籌碼；但若AI發展長期停留在晶片、伺服器、製造與代工能力，臺灣仍可能只是支撐他國AI服務與平臺的基礎設施提供者，而非掌握應用、資料、模型與治理規則的主導者。許永真所說的「成功的包袱」，正是臺灣產業政策必須正視的問題：過去硬體產業仰賴規模、效率、供應鏈管理與資本密集投資建立優勢，卻未必能自然孵化軟體創新需要的快速試錯、產品思維、全球市場驗證與風險資本文化。
人才問題也不能簡化為「有沒有工程師」。新聞指出，臺灣並非缺乏軟體人才，而是缺乏讓人才留下、成長並創業的環境。當高薪與資源集中在硬體大廠，軟體人才容易被吸進不一定能持續接觸最新技術的職務；若想實現產品創意，又可能轉往外商或海外市場。這代表臺灣的AI轉型瓶頸，在於產業誘因與資本配置尚未跟上。若創投、企業決策者與政策工具仍主要用硬體邏輯評估軟體事業，就會低估軟體產品前期不確定性，也難以支持資料服務、模型應用、垂直場域解決方案等新創生態。
另一方面，劉靜怡對「人工智慧基本法」的提醒，則補上另一個關鍵面向：AI不是只要有算力和人才就能發展，還需要清楚的資料治理與責任規範。基本法若停留在政策宣示，卻未能處理訓練資料來源、個資保護、智慧財產權、救濟機制與業者指引，企業和研究者就可能因法律不確定性而保守行事，反而削弱創新速度。臺灣若要建立主權AI能力，必須同步打造可被信任、可被合法使用、也能保障人民權益的資料生態系。換言之，臺灣的AI戰略不能只靠硬體光環對外宣傳，而要把制度、資金、人才流動與法規執行整合起來，纔可能真正從供應鏈要角升級為AI創新強權。
臺灣發展 AI 的最大風險，不在於是否具備硬體基礎，而在於既有優勢可能反過來限制轉型速度。原文指出，臺灣高階晶片與 AI 伺服器產能在全球供應鏈中具有關鍵地位，這確實是推動 AI 產業的強大籌碼；但若政策、投資與人才評價仍以硬體成功經驗為主要參照，軟體創新就容易被視為附屬項目，而非獨立成長引擎。許永真所說的「成功的包袱」，正是此一結構風險：當創投、企業決策者與產業資源配置長期偏向硬體，軟體公司難以取得足夠資金、舞臺與市場驗證機會，人才即使存在，也可能流向高薪硬體企業、外商或海外市場，形成「有人才、缺環境」的斷裂。
第二個風險在於治理與法制落後於產業企圖。劉靜怡指出，「人工智慧基本法」目前較偏向政策宣示，若各部會未能提出具體執行準則、權責界定、監管機制與救濟管道，法律對產業與民眾的實際保護力將有限。尤其 AI 訓練資料牽涉個資、著作權與政府資訊開放等問題，若缺乏清楚規範，開發者可能因合法性不明而承擔訴訟風險，進而降低投入意願；反之，若規範過於寬鬆，也可能侵害權利人與公眾信任。這種不確定性會直接影響主權 AI、資料生態系與國家級運算基礎設施的推動成效。
第三個風險是國際合作與對外敘事失衡。臺灣若持續以「硬體強國」作為主要形象，固然有助吸引供應鏈與算力合作，卻也可能加深海外投資人對臺灣「缺乏軟體人才」的誤解。當外部資金只看見硬體價值，軟體新創便更難獲得專業資本與全球市場連結。臺英科技合作若要產生實質效果，不能只停留在論壇交流或協定框架，而需進一步對接資料治理、法規沙盒、人才流動與軟體商業化機制。否則，臺灣可能在全球 AI 浪潮中持續扮演不可或缺的硬體支撐者，卻未能掌握模型、應用與服務所創造的更高附加價值。
臺灣若要從「硬體強國」走向「軟硬體俱佳」的AI強權，首要不是再證明自己會做晶片與伺服器，而是要改變資源配置與評價邏輯。硬體成功帶來國際能見度，也形成路徑依賴；當人才、資金與企業管理思維持續向硬體集中，軟體創新就難以長出足夠的市場厚度。政府與產業接下來應把「吸引懂軟體的資本」視為關鍵工程，讓創投不只看供應鏈與製造能力，也能理解軟體產品、平臺服務、資料應用與AI商業模式的成長週期。同時，硬體企業若要留住軟體人才，也必須提供能接觸前沿技術、累積作品與主導產品方向的職務環境，否則高薪只能短期留人，無法形成長期創新生態。
制度面則是另一個觀察重點。「人工智慧基本法」已提出政策方向，但若缺乏可執行的準則、責任界定與救濟機制，對業者與使用者都不足以降低不確定性。尤其AI訓練資料牽涉著作權、個資與政府資料開放，若相關法規長期停留在模糊狀態，將使本土AI研發者在合法性風險中裹足不前，也不利主權AI發展。後續應觀察各主管機關是否能提出具體指引，並針對資料取得、使用、保存與權利衝突建立清楚框架；這不只是監管問題，更是產業基礎建設的一部分。
對外合作方面，臺英科技合作若能深化，臺灣應避免只以硬體供應者定位自己，而要主動展示軟體人才、治理經驗與可信任AI場景。國際投資人對臺灣軟體能量的誤解，不能只靠宣傳口號修正，必須透過可投資的團隊、清楚的法制環境與跨國合作案例來改變。未來值得追蹤的，不只是是否簽署合作協定，而是協定能否轉化為人才流動、共同研發、新創投資與資料治理對話。若臺灣能把硬體優勢轉為吸引軟體與資本的槓桿，同時補上法規與市場環境缺口，纔有機會真正從AI供應鏈要角，升級為AI生態系的規則參與者與創新輸出者。