AI真正的競爭 在於誰能更快把AI變成產業
過去三年，每當談到人工智慧，我最常被企業家問到的問題是：「現在最好用的AI是哪一個？」從ChatGPT、Gemini、Claude，到DeepSeek、Qwen，每隔幾個月就有新的模型登場，企業也不斷追逐下一個更強大的工具。但到了二○二六年尾聲，我認為我們問錯問題了。因為AI真正的競爭，正在從「哪一個模型比較強」，進入「誰能更快把AI變成產業」的新階段。
文‧林嘉宏
內文史丹佛大學最新發布的《2026 AI Index Report》揭露一個值得注意的訊號：美國與中國大陸頂尖AI模型的能力差距，已縮小至個位數百分點。當模型能力逐漸收斂，下一場競爭的關鍵，將不只是技術，而是AI能否進入企業、工廠、內容、教育與日常生活。如果把鏡頭拉高，我們甚至可以看見美國、中國大陸、日本、韓國、德國與台灣，正在走出六條截然不同的AI道路。
美國：把AI變成下一代基礎設施
美國依然掌握全球AI的制高點。從OpenAI、Google、Anthropic到NVIDIA，美國建立的不只是模型，而是一整套從晶片、算力、雲端、模型到開發者的AI生態系。
二○二五年，美國私人AI投資高達二八五九億美元，是中國大陸的二十三倍以上。更值得注意的是，AI已經從回答問題走向執行任務。當AI Agent可以操作電腦、撰寫程式、分析資料甚至協助完成工作流程，AI就不再只是一個工具，而開始成為企業的新型數位勞動力。
中國大陸：不只追模型 更要搶應用
中國大陸走另一條路。DeepSeek、Qwen等模型快速縮小與美國的技術差距，但我認為更值得觀察的，其實是「落地應用的速度」。從AI短劇、數位分身、電商直播到智慧工廠與機器人，中國大陸正在嘗試把AI快速導入龐大的產業場景。史丹佛報告指出，中國大陸占全球新增工業機器人部署的五四％，甚至超過其他國家的總和。
最近受到關注的AI短劇，就是很好的縮影。過去一部影片需要編劇、演員、攝影、場景、剪輯；現在生成式AI開始壓縮整條製作鏈。真正值得企業注意的，不是哪一部AI短劇會爆紅，而是：當生產成本大幅下降，一個人能不能完成過去一家公司才能完成的事？
日韓德：三種不同的AI國家戰略
日本沒有選擇完全複製美國。面對人口老化與缺工，日本更重視AI如何進入企業流程、機器人與專業產業。它真正要解決的，不一定是世界最強模型，而是日本企業真正能用的AI。
韓國則更加積極追求AI自主權。
二○二六年七月底，LG AI Research公布K-EXAONE 2.0，參數規模達七五○○億，背後正是韓國政府推動的Sovereign AI戰略。「主權AI」正在成為新的關鍵字：一個國家是否擁有自己的模型、算力、資料與人才，開始像能源與半導體一樣，成為國家競爭力的一部分。德國的答案又不同，擁有汽車、機械、化工等深厚工業基礎，德國真正的優勢不在聊天機器人，而在於如何把AI帶進製造現場。因此，全球AI競爭正在出現有趣的分工：美國爭奪模型與平台，中國大陸爭奪規模與應用，日本尋找產業落地，韓國建立自主AI，德國深化工業AI。
那麼，台灣呢？台灣不能只做AI時代的「軍火庫」。台灣其實站在一個極其特殊的位置。美國擁有全球最多的資料中心，但其中最先進AI晶片的製造，高度依賴一家位於台灣的晶圓代工企業。換句話說，當全世界談AI革命，台灣其實就在革命的核心。
然而，我們不能只滿足於成為AI時代最重要的硬體供應者。如果美國掌握模型、中國大陸掌握應用規模、日本深入產業、韓國建立自主模型、德國把AI帶進工廠，那麼台灣下一個問題應該是：除了製造全世界需要的AI晶片，我們能不能創造全世界需要的AI應用？
我認為，這才是台灣下一階段真正的挑戰。二○二六年，全球已有八八％的受調查企業使用AI，生成式AI更已進入七十％企業的至少一項業務功能。當每家公司都能使用相同的模型，「會使用AI」很快就不再是一種競爭優勢。真正拉開差距的，將是誰能重新設計工作流程、產品、組織與商業模式。
因此，我常提醒企業經營者：AI的上半場，比的是誰能做出更強的模型；AI的下半場，比的是誰能更快把模型變成產業。下一個AI贏家，未必是擁有最多工程師的人，也未必是最早導入AI的企業。真正的贏家，可能是最早理解AI不是多了一個工具，而是整個企業的遊戲規則，正在被重新改寫中。
愛語包容AI公司營運長
