你的每一次ChatGPT對話、每一張AI圖像生成背後，都有台灣的身影。從醫院AI判讀X光片，到線上刷卡時的風控系統，背後少不了台灣製造的晶片與伺服器。

決定AI國力不在算力，而是用AI能力
剩五年能拚！占比98％中小企超危險

台積電代工全球九成以上先進GPU，廣達、鴻海、緯創組裝八成AI伺服器，日月光、欣興、南電供應關鍵封裝與載板⋯⋯，台灣是這場AI浪潮的隱形推手。

但在國際AI國力評比上，台灣卻落在美中星日韓，甚至印度之後。台灣有全球最快的晶片，排名卻落後。為什麼？

英國《觀察家報》全球AI指數計畫主持人Joe White給了關鍵答案：「台灣在硬體方面非常、非常強，台灣對於AI晶片生產絕對至關重要。但特別的弱點是實際實施的水平⋯⋯，」他觀察，台灣在全球最大的線上程式碼雲端託管平台GitHub上，從事AI專案的開發者數量，全球只排第三十一位。

他也觀察到，台灣在人才方面存在結構性問題，「較弱的領域是排名第二十八名的人才（編按：為該評比中AI人才指標，台灣落在二十八名）」。

問題不在晶片算力，是使用AI的能力。

「台灣現在就是搭舞台的人，」前科技部長陳良基形容台灣在產業中的地位：我們提供伺服器、晶片，搭好硬體舞台。

這是台灣的既有優勢。但他認為，真正能決定AI國力的，不是一國有多少GPU、有多少算力，而是「會用AI的能力」。

可是，一齣戲要能演下去，除了舞台，還要有人控燈、調音、寫腳本——這就是落地應用與治理的能力。

更殘酷的是，時間已經在倒數。陳良基說：「我之