2026年9月23日，副總統蕭美琴在總統府接見「2026 Tech GiCS第6屆科技女婕思」獲獎師生時說了一句話：「過去很多人說台灣重硬體、輕軟體，現在則希望能軟硬兼重。」這句話聽起來很政治正確，但如果你在半導體業待過，就知道這不是喊個口號就能解決的事——這是一整套系統要重新設計的問題。
台灣在晶片代工與硬體製造領域確實全球領先，但當全球都在競逐大型語言模型、雲端服務與AI應用時，我們在軟體及服務價值鏈的布局仍然不夠深。這不是誰的錯，而是過去幾十年產業結構自然演化的結果。現在要調整，就得面對轉型期的陣痛。
AI新十大建設：目標很大，執行細節還在驗證中
1970年代的十大建設，蓋了高速公路、煉鋼廠，奠定台灣重工業與製造業的基礎；政府從2025年起推動的「AI新十大建設」，則聚焦量子運算、矽光子、主權AI等數位基礎建設。根據國發會《AI新十大建設推動方案(2025-2028)》，目標是在2040年創造逾15兆元產值及50萬個高薪就業機會。
這數字看起來很漂亮，但實際上能不能達成，取決於很多執行層面的細節。其中一個最現實的問題是：電夠不夠用？AI資料中心對電力需求極高，供電穩定性、能源成本及政策可預期性，通常是資料中心與高科技投資評估的重要因素。目前我沒看到政府針對AI新十大建設提出完整的電力配套規劃或評估報告，但能源議題確實可能影響政策推動的實際成效。這不是唱衰，而是在做決策前，系統的每個環節都要先確認過才穩。
軟硬兼重不是口號，而是價值鏈的重新布局
蕭美琴強調「軟硬兼重」，這句話反映出台灣在AI價值鏈中需要拓展的方向。AI發展不只是大型語言模型、軟體及雲端服務，也包括先進製程、AI晶片、先進封裝、記憶體、網路設備、資料中心及能源基礎設施。台灣目前在硬體與半導體製造具重要優勢，但如何擴大軟體及服務價值，仍是政策挑戰。
很多人會說，台灣做代工毛利低、附加價值不高。但問題不在於代工本身，而在於你停在價值鏈的哪個位置。如果企業長期停留在低附加價值、缺乏差異化的代工環節，當然會面臨價格競爭與利潤壓力；但高階製造不必然等同於低毛利。關鍵在於能否透過技術創新、垂直整合及服務延伸，提升整體價值鏈地位。
AI是雙面刃：機會很大，但風險也不小
蕭美琴在致詞中還說了一段：「新興科技同時會帶來新的風險，如何在潛在風險中把握機會，值得大家共同思考。」這段話講得很實在。當歐盟已建立AI監管框架，美國與中國則持續投入AI研發及產業競爭時，台灣作為全球半導體供應重鎮，同樣需要面對地緣政治風險、網路攻擊威脅及資安防護等多重挑戰。
根據公開報導，國科會表示相關前瞻計畫將持續強化資安研究，包含後量子密碼(PQC)等技術；這類技術可降低未來量子計算對既有加密系統的威脅，但不能保證完全避免資安事件。若AI資料中心遭受入侵，可能造成資料外洩、服務中斷或供應鏈風險；實際影響取決於資料類型、隔離設計及應變能力。這些都是在系統設計階段就要考慮進去的，不是出事後再來Debug。
台灣的AI之路：轉型需要的是長期投入，不是短期衝刺
台灣半導體製造在全球具有領先地位，根據產業統計資料，台灣晶圓代工市占率長期維持全球第一。但AI價值鏈涵蓋晶片與製造、模型、軟體應用、雲端服務及資料中心等環節，單靠硬體優勢並不足以掌握完整產業價值。
蕭美琴的「軟硬兼重」談話，實際上是在提醒：台灣需要在既有硬體優勢的基礎上，加速培養軟體人才、強化應用服務能力，並建立穩定的能源與資安配套。這場從「製造密集」到「算力與應用並重」的轉型，考驗的不只是政策決心，更是整個社會能否在產業升級過程中，承受調整期的韌性與耐心。
政策推動需要時間驗證，但方向已經確立。從政府推動AI新十大建設的目標來看，台灣正試圖在全球AI競爭中找到新的定位。能否成功，將取決於能源配套、人才培育、資安防護及國際合作等多方面的綜合執行力。這些都不是一兩年能看到成果的事，但如果現在不開始投入，五年後就會發現差距越拉越大。
