鴻海劉揚偉：AI需求爆棚非泡沫，台灣軟硬通吃機會來了！

30 秒看重點

• 事件：鴻海劉揚偉強調AI算力需求持續成長，反駁市場對AI泡沫化的擔憂。
• 意義：全球AI發展動能強勁，台灣科技業迎來巨大成長契機與轉型挑戰。
• 影響：台灣需加速軟硬體整合，搶攻AI應用商機，強化國際競爭力。

AI熱潮會是泡沫嗎？

鴻海董事長劉揚偉近期公開為火熱的AI市場定調，他明確指出，各界對於AI產業可能「泡沫化」的疑慮是多慮了。劉揚偉以他對產業的深度觀察與預判，堅信未來3到5年內，全球對AI的運算能力（AI算力需求）只會愈來愈大。這個說法，不僅是來自台灣電子產業龍頭的信心喊話，更是對全球AI發展趨勢的判斷，預示著AI將不再只是實驗室裡的理論，而是實實在在的商業應用與生活變革。

這波AI算力需求大爆發，背後主要推手是大型語言模型（LLM）的快速進展，從ChatGPT、Gemini到各家AI助理，都需要龐大的資料處理和模型訓練能力，帶動了AI伺服器、高效能運算（HPC）晶片、先進封裝等關鍵零組件的強勁需求。而台灣，憑藉在半導體製造與高階伺服器供應鏈的深厚根基，成為這波AI浪潮中不可或缺的核心角色。劉揚偉的這番話，無疑是為台灣在AI時代的地位再次掛保證，也提醒台灣業者必須做好長期投入的準備，聚焦AI核心技術與解決方案的發展。

台灣怎麼看這件事？

劉揚偉的發言對台灣AI產業意義重大，它直接強化了台灣在全球AI供應鏈的領頭羊地位。作為全球AI伺服器及相關零組件的核心供應基地，台灣從晶片設計、製造到組裝，都扮演著無可取代的角色。但這也提醒我們，光靠硬體代工已不足夠，台灣必須更積極地推動AI技術與各產業的深度結合，如智慧製造、智慧醫療、智慧城市等AI應用領域。緯創董事長林憲銘日前也呼籲台灣要「軟硬通吃」，轉型為AI應用大國，這與劉揚偉的看漲趨勢不謀而合，顯示台灣科技業的共識與轉型決心，不再只是代工，更要成為AI解決方案的提供者，搶佔AI價值鏈的更高位。

編輯觀點

當市場充斥著對AI泡沫化的不安時，重量級企業家的信心喊話，無疑是一劑強心針。劉揚偉的觀點，不僅基於鴻海在全球製造業的深度佈局，更反映了AI技術實際落地的加速。對台灣而言，這是一個黃金契機，我們在硬體領域的優勢是基礎，但未來決勝點將在於如何將這些硬體能力轉化為多元且創新的AI應用服務。唯有加速軟硬整合、培育跨領域人才，台灣才能真正成為AI時代的引領者，而非僅僅是製造者。

常見問題

什麼是「AI泡沫化」？

「AI泡沫化」是指對AI技術的投資和期待過度，導致估值虛高，一旦市場或技術發展不如預期，可能引發資金撤離而崩盤的現象。

為什麼劉揚偉認為AI不會泡沫化？

劉揚偉認為，AI的實際應用需求正在各行各業快速擴張，尤其大型語言模型對算力的渴求無止盡，因此AI市場有實質需求支撐，而非僅是投機炒作。

AI算力需求大增對台灣有何好處？

台灣是全球AI伺服器、高階晶片和先進封裝的核心供應鏈，AI算力需求增加意味著台灣相關產業的訂單和產值將持續成長，帶來經濟效益。

台灣應如何把握AI熱潮的機會？

台灣應積極推動「軟硬體整合」，不只專注硬體製造，更要投入AI軟體開發、應用服務及人才培育，從AI供應鏈走向AI應用解決方案提供者。

「邊緣AI運算」是什麼，為何重要？

邊緣AI是指AI運算直接在設備端進行，而非雲端。它能減少延遲、提升隱私，對於智慧教育、自駕車等需要即時反應的應用尤其關鍵，是未來AI發展的重要方向。

名詞小教室

AI算力（AI Computing Power）

就像AI大腦需要大量的思考能力，算力就是讓AI進行複雜運算、學習和判斷的「腦力」。

軟硬整合（Hardware-Software Integration）

就像手機不只硬體功能強大，還要有好用的App和作業系統，軟硬整合就是讓AI裝置和軟體應用天衣無縫地合作，發揮最大效能。

大型語言模型（Large Language Model, LLM）

想像一個超級聰明、學富五車的AI，它可以理解並生成像人類一樣自然的文字，回答問題、寫文章、翻譯等等，這就是大型語言模型。

邊緣AI（Edge AI）

像智慧門鎖能即時判斷人臉，不需要把影像傳到遠端伺服器再判斷，邊緣AI就是讓智慧裝置在「現場」就完成AI運算，更快速、更隱私。