Day 1・R0 開幕與上午 Keynote
開幕與三場專題演講，聚焦「智慧轉型」軌道主題：從台灣進出口結構看 AI 與主權 AI、全球化與地緣政治下的「完美風暴」，以及台灣人工智慧學校七年培育成果
本場速覽
| 講者 | 講題 | 一句話重點 |
|---|---|---|
| 童子賢（和碩聯合科技 董事長） | AI-Driven Revolution: Opportunities for Taiwan's Industries | 從台灣進出口結構切入，談 AI 對產業、能源、地緣政治的衝擊，主張建構「有防禦力的主權 AI」 |
| 黃志芳（外貿協會 董事長） | AI and the Changes of a Century | 全球化撕裂世界、美中對抗、地緣政治與總體經濟的「完美風暴」，AI 是火上加油的變數 |
| 蔡明順（台灣人工智慧學校 校務長） | Intelligent Leap: The Transformative Journey of Taiwan AI Academy | 回顧人工智慧學校七年培育成果與 2024 年全民 AI 素養推動進度 |
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1AI-Driven Revolution: Opportunities for Taiwan's Industries童子賢（和碩聯合科技 董事長）
台灣經濟靠進出口貿易撐起超高外貿依存度，AI 浪潮下台灣硬體優勢仍在，但須自建「有防禦力的主權 AI」。
重點整理
- 台灣 2021–2022 疫情高峰期進出口總額衝上 9,075 億美元，同期台灣全年 GDP 僅 7,551 億美元，進出口／GDP 比率超過 115%；相較之下韓國（2023）約 75%、日本約 30%、美國僅約 20%，先進工業國中僅德國較高（進出口約 3.6 兆美元／GDP 約 4.5 兆美元，約 70%）——凸顯台灣經濟對外貿的高度依賴，也是相對優勢。
- 回顧台灣產業史：童子賢從花蓮童年談起，早年靠甘蔗、鳳梨、香蕉等原料出口賺外匯；1972 年時任台灣省主席謝東閔提倡「客廳即工廠」，帶動輕工業與紡織品代工出口；此後逐步演進到今日以半導體、資通訊為核心的高科技出口結構。
- 引用一段個人記憶：蔡英文尚未成為總統候選人時曾與他交流，當時台灣人均 GDP 徘徊在 2 萬美元附近多年；蔡英文 2015 年底當選、至 2023 年卸任前，人均 GDP 成長超乎預期，成長最快的階段落在疫情期間（他也提到台幣兌日圓走強，讓台灣遊客在東京吃和牛比台北便宜）。
- 用歷史類比說明「產業會演化、衡量國力／財富的標準會改變」：工業革命初期冒黑煙的蒸汽火車曾是富強象徵，21 世紀高排碳反而落伍，時速 400 公里的電氣化高鐵才是進步象徵；19 世紀鋼鐵、煤礦、輪船是國力象徵，但現代不到萬噸的神盾艦即可擊敗排水量 3–4 萬噸級的舊式軍艦（如俾斯麥號），因為新科技帶來「看得遠、打得準」的精準打擊能力，噸位不再等於國力。
- 用黃金與比特幣做財富對比：人類四千年累積的黃金約 17 萬噸，以每盎司 2,500 美元估算約 13.7 兆美元價值；但美國一年 GDP 約 26 兆美元、中國約 18 兆美元，皆超越人類史上全部黃金存量——結論是發展產業遠比囤積黃金更能創造財富。比特幣（發行上限 2,100 萬枚）今年 3 月最高漲至約 7 萬美元／枚，近期回落至約 6.4 萬美元，總市值仍逾 1.4 兆美元。
- 舉北斗衛星系統為例說明關鍵基礎設施如何決定國力：中國因波斯灣戰爭見識到美軍以 GPS 達成精準打擊，自 2000 年起耗時 20 年布建完成北斗衛星系統；GPS 開放民用是美國柯林頓總統卸任前一年的決定，才有今日車用導航與 Uber（定位誤差可小至 2–3 公尺）。
- 台灣半導體 2024 年產值上修至約 1,670 億美元（約 5.2 兆台幣），較去年底預估的 4.8 兆再上修至約 5.3 兆台幣；通訊產業今年產值估約 4.3 兆台幣（約 1,350 億美元）。
- 電動車是台灣的新機會：全球燃油車產業規模達 2 兆至 2.5 兆美元，2035 年多數先進國家將停止生產燃油車，台灣過去在精密機械／材料上難切入汽車產業，但電動車領域可延續台灣在 PC、資通訊、半導體累積的優勢深度參與。
- AI 創業浪潮類比網路時代：全球具備開發基礎大型語言模型能力的公司不超過 20 家，但如同網路滲透所有電器化、數位化領域，AI 應用未來也會滲透、融入所有產業，包含民生與軍事領域。
- AI 發展三要件（大數據、演算法、算力）與技術時間軸：2017 年 Google 發表 Transformer 論文；2018 年 OpenAI 推出 GPT-1，Google 推出 BERT；2020 年 GPT-3 問世但反應平淡；2022 年 12 月 GPT-3.5 結合 Chat 功能推出 ChatGPT 才引爆全民熱潮。GPT 之「Generative」代表不需寫程式、用自然語言下指令即可獲得回應，且能處理文字、影像、聲音等多模態內容。
- 舉 Google 與 NASA 合作案例：AI 分析 NASA 廢棄的太空照片，發現人工判讀時遺漏的「迷你太陽系」（未能查證此案例的具體出處）；並提及 Google 醫學 AI 模型回答長篇醫療問題時有 92.6% 符合科學共識，接近臨床醫師的 92.9% 水準；此為 Google 540B 參數的 Med-PaLM 模型，該研究於 2023 年 7 月發表於《Nature》，同一研究亦顯示對照組 Flan-PaLM 僅 61.9% 符合科學共識、有害回答比例 Med-PaLM（5.9%）與臨床醫師（5.7%）相近而 Flan-PaLM 達 29.7%。
- 主權 AI（Sovereign AI）論述：主張每個國家應能自主掌控 AI 基礎建設與應用，因為 AI 回應問題時會帶有主觀價值觀與文化傾向；以 LINE 為例說明「主權社群軟體」難以推行（曾嘗試但因缺乏使用者網絡效應而失敗），對比政府倚賴 LINE、資料庫存放在境外（日本／韓國）帶來的主權風險。
- 介紹台灣的 TAIDE 計畫：以 Meta 開源模型 Llama 3 為基礎，打造符合台灣文化特質的可信賴 AI 對話引擎（TAIDE，Trustworthy AI Dialogue Engine）；他表示全球目前具備掌控大型語言模型基礎能力的公司不超過 5 家。
- 訓練成本與能源需求：類 GPT-4 規模的大型語言模型單次訓練成本約 7,800 萬美元，Google／OpenAI 的競爭對手 Gemini 單次訓練成本約 1.9 億美元，背後需消耗大量晶片算力與電力，因此 OpenAI 創辦人奧特曼投資核能電廠、微軟也投資核能、比爾蓋茲在美國懷俄明州投資新一代快中子反應爐。
- AI「強者恆強」現象：與 30 年前個人電腦／網路時代的階層反轉（IBM、王安電腦等大型電腦廠商衰落，蘋果、微軟、Intel 崛起）不同，這波 AI 因算力與電力門檻極高，反而讓既有科技巨頭維持優勢；馬斯克旗下 Optimus 人形機器人策略上不做大型語言模型（他戲稱「無言的 AI」），蘋果因自建 AI 基礎設施進度落後，轉而與 OpenAI 合作，且因掌握手機通路，OpenAI 反而要付費給蘋果（類比 Google 地圖、Gmail 上架 Apple 手機也需付費）。
- 台灣硬體優勢延伸至 AI 世代：伺服器機櫃單櫃可賣約 3 億台幣；未來所有手機、筆電都將植入 NPU（神經處理單元），預估五年內帶來額外 500 億美元產值；實測顯示有 NPU 的筆電做語音轉會議記錄的速度比無 NPU 快 60 倍。
- 半導體是新戰略物資：以 OpenAI 創辦團隊平均年齡僅 29 歲、卻仰賴台積電 92 歲張忠謀奠基的 5 奈米／3 奈米製程才能實現參數逾 1 兆（1TRA）的 GPT-4／Gemini 級模型運算為例，強調先進晶片的重要性已不亞於石油；AI 軟體產值 2024 年約 750 億美元，預估 2028 年達 2,000 億美元，台灣在此領域相對弱勢。
- 展望 AI 訓練模式演進：未來將走向「中央訓練＋終端裝置區域微調」（他稱為 Federal Training／聯邦訓練），例如手機可依使用者口音（如台灣國語）做個人化微調，再將平均參數回傳中央模型持續優化。
提到的技術・產品・數據
- TAIDE（可信賴 AI 對話引擎）
- 以 Meta 開源模型 Llama 3 為基礎，打造符合台灣文化特質的可信賴中文對話引擎，2024 年 4 月由國科會釋出 80 億參數版本。技術細節與應用在其他場次也有更深入說明（黃瀚萱．多模態模型開發；蔡宗翰．任務設計與 EduTAIDE）。
- GPT 系列／BERT／Gemini
- 由 Google 於 2017 年發表的 Transformer 論文所帶動的兩大代表性大型語言模型家族。
- NPU（神經處理單元）
- 神經處理單元，將成為手機、筆電標配，大幅加速本地 AI 運算。
- 北斗衛星系統／GPS
- 全球導航衛星系統，是精準打擊與民用定位（車用導航、叫車服務）的底層基礎設施。
值得記下的觀點
我們就需要能夠掌控自己的 AI 的主權……你不去侵略人家，但是你也不願意去接受人家的這個侵略。
這裡面就是告訴大家：與其把全世界的黃金、四千年來的黃金都收刮，不如好好的發展你的國家社會的產業，你這一年的產值就超過人類有史以來所有累積的黃金。
先進晶片所代表的新的半導體的趨勢呢，它的重要性已經不下於石油，會成為這個世界新的戰略物資。
Q&A
- 本場為單場演講，無 Q&A 環節。
查證註記
- GPT-4 訓練成本約 7,800 萬美元、Gemini Ultra 訓練成本約 1.9–1.92 億美元，與 Stanford HAI《2025 AI Index Report》公布的估算數字（GPT-4 約 7,800 萬美元、Gemini Ultra 1.0 約 1.92 億美元）相符。來源：Voronoi 報導Fortune 報導
- Google 與 NASA 合作發掘「迷你太陽系」一節，經搜尋未能找到可對應的具體出處或論文，仍標記為（未能查證），可能為概略引述而非精確數字。
- Google 醫學 AI 正確率 92.6% 一節，經查證對應 Google Med-PaLM（540B 參數，基於 PaLM）研究，2023 年 7 月發表於《Nature》。來源：gol.idv.tw
- 台灣人工智慧學校官網會後報導確認童子賢當日主張「建構足夠防禦力的主權 AI」、「台灣硬體強、軟體弱，仍握有未來十年優勢」等論點，與現場發言內容一致。來源：aiacademy.tw/conf2024-news
- NPU 五年內帶來的新增產值，另有記錄版本寫作「5 億」（未標幣別），與本文採用的「500 億美元」相差百倍。經比對後採信「500 億美元」：該句主張「未來所有手機、筆電都將植入 NPU」屬全球市場規模等級的宣稱，5 億對此範圍而言明顯過小，「500 億美元」保留完整句構與幣別、可信度較高，「5 億」較可能是另一版本記錄時的省略。惟 WebSearch 查無任何媒體報導引述此數字，兩版本皆無第三方來源佐證，此處為合理判斷、非已確認查證。
2AI and the Changes of a Century黃志芳（外貿協會 董事長）
全球化撕裂世界催生文化階級戰爭與美中對抗，疊加脆弱的總體經濟，AI 只會讓這場「完美風暴」更複雜。
重點整理
- 開場定調：外貿協會除經營 Computex 全球最重要的 AI 展覽平台外，也必須長期觀察全球地緣政治與經貿變化；他要解析「什麼樣的力量讓 2020 年後的世界在三四年內面目全非」。
- 全球化的兩面性：1991 年蘇聯瓦解、中國加入全球化改革開放後，帶來約 30 年低通膨、低利率的「太平盛世」，本質上由資本主義驅動的生產要素跨國自由移動，與 16–17 世紀荷蘭／英國東印度公司的大航海殖民擴張邏輯相通；但同時依比較利益重新分配全球產業分工，導致部分國家工作機會流失（台灣接單海外生產比重長期超過 50%，近一兩年才降到 50% 以下）。
- 全球化贏家與輸家二分：能夠「移動」的人（企業家、資本、跨國公司）可在全球化中獲利，例如印尼移工來台工作薪資可達原本 10 倍以上；但藍領工人、農民等「不能移動」的族群成為輸家，例如歐洲農民開拖拉機佔領首都街道抗議。
- 金融自由化加劇貧富差距：1970 年代美國放棄金本位、1980–90 年代雷根與柴契爾解除金融管制，催生衍生性金融商品（2008–09 金融危機根源）；美國金融業獲利占全體企業獲利比重從 1985 年的 10% 一路攀升至 2005 年的 40%。引用蘭德公司研究：1975–2018 年間，美國有 50 兆美元財富從 90% 的民眾手中轉移到最富有的 1% 手裡。
- 「絕望者之歌」與文化階級戰爭：以 J.D. Vance（現任川普副手搭檔）2016 年出版的暢銷書《絕望者之歌》（Hillbilly Elegy，已有 Netflix 電影版）為引，描述阿帕拉契山脈鐵鏽帶藍領工人因全球化陷入貧窮、家庭暴力、藥物濫用的困境；這群人於 2016 年 11 月將川普送進白宮，MAGA（Make America Great Again）訴求的是讓美國藍領重返 1960–70 年代能負擔房租、養育子女的中產生活，而非單純軍事或政治強大。他也反問台灣是否有自己的「絕望者之歌」——認為台灣年輕世代對未來的徬徨，正是台灣「第三勢力」政治空間存在的原因。
- 中國崛起與美中對抗：1990–2020 年間中國 GDP 成長 35 倍，同期美國僅成長 2.4 倍，中國 GDP 一度逼近美國的七成多；他強調中國能成為世界工廠，其實是美國自身政策（品牌商赴中投資）造成，「美國無疑期之間創造了最大的競爭者」。美國近年關稅、產業政策、科技封鎖等作為，本質上是要「終止全球化」，避免中國經濟持續高速成長超越美國。
- 「特里芬結構」（Triffin structure）：美國出口美元→東亞國家（尤其中國）出口產品賺美元→再用美元買美債→資金回流美國，因美元作為儲備貨幣已不與任何實體資產掛鉤而無數學上限；但美國要重振製造業、中國憂心資產遭美國制裁（借鏡俄羅斯外匯被制裁的教訓），雙方都想改變此結構，而台灣過去 50 年經濟成長正是建立在此結構之上。
- 地緣政治風火四起：俄烏戰爭已徹底改變歐洲安全架構、造成歐洲／烏克蘭／俄羅斯三輸局面；他引述一位埃及朋友在以哈戰爭爆發後的預言「中東的 dynamics 從此改變，而且永遠回不去了，以色列一定會 escalate」，並指出這一年來情勢完全印證；南海、北韓、中印邊境均為潛在衝突點；引用季辛吉的說法，形容當前局勢「好像又回到 1914 年一戰爆發前」（區域小衝突牽動大國直接參戰，缺乏過去「黑幫老大出面喬事」式的安全閥）。
- 總體經濟站在懸崖邊：日本央行升息僅 0.15 個百分點（從 0.1% 升到 0.25%），即引發全球股市熔斷、台股創近 30 年最大單日跌幅，顯示全球金融體系已「沒有任何韌性」；同時點出 NVIDIA 本益比已來到「有點誇張」的高估值水準，一旦市場震盪，波動會被空前放大。
- 美債風險：2023 年美國政府財政赤字 1.7 兆美元、貿易赤字 7,700 億美元；美國公債已達 35 兆美元，利息支出占政府預算 15%、甚至超過國防預算；但美債僅 40% 由海外持有（含台灣央行），60% 由美國境內金融機構與大企業持有，形成利息回流美國經濟、支撐其表面繁榮的「變態的繁榮」現象。回顧美元史：1944 年布列敦森林會議確立美元金本位（35 美元兌 1 盎司黃金）；1971 年美國印鈔超過黃金儲備、放棄金本位；1973 年美元轉與石油掛鉤成為「石油美元」，鞏固其國際儲備貨幣地位。
- AI 與地緣政治：引述季辛吉「AI 比核子彈在地緣政治上更具威力」；以 2001 年 911 事件為例，美國三軍進入最高警戒時，時任國安顧問 Condoleezza Rice 冷靜致電俄國總統普丁，說明美方戒備是因應恐攻、非針對俄方軍演，成功避免雙方誤判升級為戰爭；他反問：若決策交由 AI，且被下達「確保美國利益優先、不讓對手有任何機會」的指令，AI 是否還會如此克制？並提及 AI 的 deepfake 與強大說服力（已被研究指出超越人類）若用於不對稱作戰，足以癱瘓一國的民主制度。
- AI 治理框架的另一組對比：提出「KYC AI 與去中心化 AI」「封閉與開源 AI」兩組對照概念；並指出 ASIC 是 AI 訓練的下一個前沿，中國在 token ASIC（推測為針對 LLM token 生成推論最佳化的專用晶片）領域發展快速。
- AI 文明實驗與未來想像：舉新創公司 Altera 在 Minecraft 遊戲中建構的 AI 文明系統為例——約 1,000 個 AI 身份體在其中獨立生活、決策、自建政府制度與社會規則，是「AI 與人類共存世界」的沙盒預告；他也推測未來具備長期記憶、個人化特質的 AI agent，可能被人類社會視為另一種「移民」而引發排斥心理（類比當前的反移民情緒），為他先前描述的文化戰爭「添加更多柴火」。
- 對台灣企業家的建議：面對供應鏈重組、全球化退場但企業被迫「全球在地化」（如台積電模式）的百年大變局，企業應思考「護城河在哪裡、有多深」（引用巴菲特），並建議產業界建立地緣經濟（geo-economics）專業研究能力，同時掌握地緣政治、總體經濟、AI 新科技三者互相牽動的最新脈動。
提到的技術・產品・數據
- Altera（Project Sid）
- 美國新創公司，2024 年在 Minecraft 中運行約 1,000 個自主 AI agent 建構出具備經濟、文化、宗教與政府制度的模擬文明，Robert Yang 創辦（原 MIT 計算神經科學助理教授），2024 年 5 月完成 900 萬美元超額認購種子輪。
- 《絕望者之歌》（Hillbilly Elegy）
- J.D. Vance 2016 年著作，描述美國鐵鏽帶藍領困境，已改編為 Netflix 電影。
- 特里芬結構（Triffin structure）
- 描述美元作為國際儲備貨幣的貿易與美債循環結構。
值得記下的觀點
這是一場文化跟階級的戰爭……我剛才講了那麼多文化戰爭，當 AI 來臨的時候，一定會為我剛才講的文化戰爭添加更多的柴火。
基辛吉說 AI 比核子彈，在地緣政治上更具威力。
你的護城河在哪裡？你的護城河有多深？這個我想是值得每一個企業好好去思考。
Q&A
- 本場為單場演講，無 Q&A 環節。
查證註記
- 蘭德公司「1975–2018 年 50 兆美元財富從 90% 民眾轉移至前 1% 富人」的研究，為講者引述的公開統計，內容與蘭德公司（RAND Corporation）2020 年發表的相關財富不平等研究方向一致（未逐一核對原始報告數字，故仍建議讀者查證原始出處）。
- Altera / Project Sid 案例經 WebSearch 確認為真實新創專案，時間點（2024 年 9 月上線）與本次年會（2024/09/27）幾乎同期，講者引用相當即時。
3Intelligent Leap: The Transformative Journey of Taiwan AI Academy蔡明順（台灣人工智慧學校 校務長）
借用五力分析框架回顧人工智慧學校七年培育成果，並盤點 2024 年全民 AI 素養認證與政府合作的具體進度。
重點整理
- 開場借用 Michael Porter 的架構，將發展 AI 所需能力歸納為「腦力、算力、電力、財力、數據力」五大要素，呼應童子賢與黃志芳從歷史與地緣政治角度鋪陳的脈絡。
- 台灣人工智慧學校成立七年來，累積超過 1.1 萬名校友、逾 2,200 家企業參與，橫跨 15 大產業，呼應本次年會主題「百工百業用 AI」。
- AI 人才缺口持續擴大：依 2024 年 6 月最新報告，台灣每月平均 AI 人才缺口約 2.9 萬人，較 2017–2018 年約 1.7 萬人逐年攀升，光是去年到今年就從 2.4 萬增加到 2.9 萬（增加 5,000 個名額），預估每年增幅約 7%；政府端則規劃至 2031 年因應人才缺口，並設定四年內培育 20 萬人才的目標。
- 引用一張近期網路熱傳的圖表，比較最新大型語言模型與人類工程師能力：多數大型模型已超越「人類平均工程師」水準，並持續逼近「頂尖工程師」水準；他藉此提醒聽眾，工程師若能力低於 AI 平均水準將難以找到好工作，若超越最新大型模型才能拿到高薪。
- 2024 年推動全民 AI 素養與分級認證計畫，區分「用 AI、做 AI、管 AI」三個面向；自今年 1 月起每季舉辦「百工百業用 AI」主題工作坊。
- 具體成果：3 月發表歷時 18 個月的「烽火輪計畫」（中部工具機聚落 pre-trained model），於國際工具機展公開成果並獲好評；與中國醫藥大學合作推出董事會層級的 AI 素養共識營；與《天下》學習平台合作推出線上 AI 素養課程（4 位講師加上蔡明順本人授課）。
- 政府端合作：2024 年第三季起協助行政院推動高階公務人員 AI 共識營，目標 10 月底前完成 31 個部會、12 職等以上共 732 位高階官員的培訓，部長級與次長級課程已完成。
- AI 素養認證自 2024 年 7 月 1 日正式開放考試，涵蓋九大領域；截至目前通過率約 93%（240 人通過），累計已有 110 家企業組織員工參與考證。第二季另推出 AI 認證實作班，將原本的經理人班與技術班整合進生成式 AI 課程，強調實作導向。
- 與《數位時代》合作發布「百工百業 AI 落地指南」，調查逾 300 家企業，前三大企業渴望導入的技術依序為生成式 AI、深度學習、數據分析。
- 國際合作方面提及與 Google、Meta 洽談合作，並特別歡迎當天出席的 30 多位馬來西亞學者；同時表彰前執行長陳昇瑋在學校創立初期奠定平台與資源基礎的貢獻。
- 年會參與統計：本屆總報名人數超過 1,060 人，科技背景與非科技背景比例約各占 53% 與 47%，接近各半。
提到的技術・產品・數據
- 烽火輪計畫
- 台灣人工智慧學校歷時 18 個月、針對中部工具機聚落打造的 pre-trained model 專案，2024 年 3 月於國際工具機展發表成果。
- AI 素養分級認證
- 台灣人工智慧學校 2024 年 7 月 1 日起開放的九大領域認證考試。
值得記下的觀點
雖然人工智慧學校是一個基金會，我們資源還是相當有限的，但是我要跟各位說：合作可以創造機會無限。
Q&A
- 本場結束後緊接宣布上午議程結束、下午 1 點展開專題場次，無 Q&A 環節。
查證註記
- 陳昇瑋為台灣人工智慧學校創辦執行長（1976–2020，台大電機博士，2018 年創辦台灣人工智慧學校，2020 年因運動意外腦出血辭世，享年 44 歲）。來源：維基百科台灣人工智慧學校官網追悼頁
- 講者提及的「Zero One … Preview」大型模型名稱，可能對應到 01.AI（零一萬物）的 Yi 系列模型，但無法百分之百確認確切版本，故標記為（未能精確查證）。