經濟日報社論／AI工廠到AI樞紐 還缺一座橋

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人工智慧的全球競爭，正由企業競賽升高為國家戰略競爭。美國強在平台與資本，歐盟重在治理與規範，部分大型亞洲市場則著重規模化落地與供應鏈整合。台灣若要在這場競逐中持續提升地位，不能只停留在製造端，而應進一步思考如何成為AI協作與整合的樞紐。

台灣長期以來在全球科技供應鏈中扮演關鍵角色，特別是在半導體、伺服器與ICT系統整合領域，已是AI發展不可或缺的基礎。「AI Made in Taiwan」不僅是事實，也是優勢。然而，AI競爭的重心正在改變，從「誰能製造AI」，轉向「誰能整合並放大AI的價值」。

這個轉變，從兩個國際案例看得最清楚。OpenAI在2026年初推出ChatGPT Health，讓使用者可在授權下連結醫療紀錄與健康App，協助理解檢驗報告、整理看診重點、追蹤飲食與運動等日常健康管理，這代表AI不再只是回答者，而開始把醫療、穿戴裝置、飲食與運動等不同產業的資料串起來，形成一個以個人為中心的健康協作「整合者」。

Google也在2026年初推出Universal Commerce Protocol（UCP），讓AI代理可在Search、Gemini等介面中串接商品、庫存、付款與配送流程，使用者甚至可以在對話中完成交易，不必再切換到不同平台。Google同時把UCP定位成一種開放標準，並已與多家零售與電商平台合作，這顯示AI的競爭焦點，已從內容與搜尋，延伸到商務流程編排。

換言之，AI真正的價值，不只是模型有多強，而是能否把分散在醫療、健康、購物、支付、物流與服務之間的資料與流程搭橋接起來。未來的競爭，不只是單一AI能力之爭，更是跨系統、跨產業、跨場景的協作能力之爭。

目前多數企業的AI應用，仍停留在客服、助理、知識管理等單點優化階段。這些應用雖可提升局部效率，卻難以串接完整流程，更難跨企業創造新價值。其瓶頸不在模型本身，而在資料、系統與流程之間缺乏有效連結。

回顧過去數位轉型經驗，ERP、CRM、MES與SCM等系統雖提升營運效率，卻也形成資訊孤島。若AI仍建立在這些彼此分離的架構之上，再先進的模型也難以發揮整體效益。因此，AI時代的關鍵基礎建設，除了算力，更在於連結能力。

這種連結能力，正是台灣下一階段最需要補上的一座「看不見的橋」。

政府推動AI新十大建設，方向值得肯定。若要讓政策真正轉化為產業動能，重點不應只放在硬體投資，更要著眼於制度與機制建設，以降低協作成本並提升跨域互通性。具體而言，可從三方面著手。

第一，推動重點場景跨系統互通標準，並與國際標準接軌。包括AI代理人之間的通訊協定、API介面規範、身分驗證與授權管理機制，使不同企業與平台的AI系統能在安全前提下互通操作。

第二，建構可信任的資料治理環境，提升企業參與資料共享與跨域合作的意願。資料是AI的核心資源，但其價值取決於能否在安全、合規與可追溯的前提下流通，強化隱私保護、資安機制、智慧財產權界定與責任歸屬。

第三，推動跨產業應用場域。AI的高附加價值，多來自跨域整合，例如製造結合物流、金融結合醫療、零售結合支付與數據分析。相較於單一主體主導，透過產業聯盟、公私協力與示範場域，較有助於累積實證案例，降低導入風險。

整體而言，在全球AI競爭持續深化之際，台灣不必也不可能在平台戰場上與美國全面競逐，但若能在健康、製造、物流、金融等關鍵場景中，持續強化資料互通、系統整合與流程編排能力，就有機會成為可信任的AI協作節點。屆時，「AI Made in Taiwan」將是重要基石，而「AI Orchestrated by Taiwan」也可從願景，逐步轉化為台灣在特定產業中的實際定位。

來源：聯合新聞網 https://udn.com/news/story/7338/9633020?from=udn-catebreaknews_ch2