全球 AI 競爭進入新階段，從 AI PC、AI 手機，到企業專屬 AI 與邊緣運算，AI 技術正全面滲透產業鏈。如今，企業關心的已經不是 AI 能做什麼，而是其能否在短時間內帶來實際效益，並解決生產力、成本與競爭力的核心問題。
在 2025 Deloitte Future Talk 高峰會上，產業領袖針對此議題，深入剖析 AI 的新趨勢，以及台灣企業如何找到自己的定位。專家一致認為，AI 不再是未來式，而是「現在進行式」，關鍵在於如何落地應用，真正為企業創造價值。
本場座談由勤業眾信數位轉型服務負責人溫紹群主持，與談人包括研華總經理陳清熙、耐能智慧創辦人暨執行長劉峻誠、緯謙科技總經理夏志豪，以及清華大學講座教授簡禎富。
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AI 運算轉變：從高階 GPU 到 NPU，AI PC 與 AI 手機蓄勢待發
耐能智慧劉峻誠指出，AI 運算正在經歷重大變革：從過去高度依賴雲端與高階 GPU，逐步走向低成本、可本地部署的方案。
這種轉變的關鍵，與中國 AI 模型 DeepSeek 的技術突破密切相關。DeepSeek 透過 AI 蒸餾技術（Distillation），成功縮小模型規模，使其能夠運行在低階 GPU 甚至 NPU 上，降低 AI 運算門檻，讓企業和消費市場更容易採用 AI 技術。
「非高階 GPU，甚至 NPU 的時代已經來臨，這將使 AI 更加普及，推動 AI PC、AI 手機等應用市場的爆發。」劉峻誠表示，未來 AI 運算將更加靈活，不再受限於昂貴的 GPU 硬體設備。 AI 不僅是大型企業專屬的技術，隨著成本降低，它將進一步進入消費市場，並大幅推動 AI PC、AI 手機等產品的成長。
然而，AI 不僅止於消費市場，它對企業營運模式的影響將更為深遠。在 AI 運算門檻降低的趨勢下，企業開始尋求更加「專屬」的 AI 方案，而這也帶動了企業專屬 AI 與 Edge AI 的崛起。
企業專屬 AI 與 Edge AI：台灣產業的最佳發展路徑
「如果有一個方法能夠讓企業以低成本建立專屬 AI，那麼 AI 在企業界的應用將會持續成長，最終成為企業運營的一部分。」劉峻誠表示。當 AI 運算成本降低，企業的需求將會從「能不能用 AI」變成「如何讓 AI 為我所用」，開始尋求量身打造 AI。
換言之，企業將會傾向從昂貴的雲端 AI 服務轉向專屬 AI 與 Edge AI，尋求更高的靈活性與隱私性。
「台灣大多數產業需要的是 Edge AI，這才是能夠真正提升生產效率、降低成本的解決方案，」研華總經理陳清熙強調，相較於大型雲端 AI，Edge AI 更適合台灣大多數產業，因為它能夠直接在設備端執行 AI 計算，減少延遲並提升效率。
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除了指出邊緣 AI 的潛力，陳清熙也提到其發展仍然面臨四大挑戰：
1. 領域差異大，難以標準化
不同產業的需求各異，例如製造業關注機台監測與自動化生產，而醫療業則強調影像辨識與病患數據分析。這使得 Edge AI 解決方案難以直接複製，企業必須投入額外資源來客製化 AI 模型。
2. 設備數位化程度不一，影響 AI 效果
許多企業仍依賴傳統生產模式，數據收集與 AI 整合並不完善。在缺乏良好數據基礎的情況下，即使導入 AI，也難以發揮最大效益。
3. 系統整合商（SI）對 AI 的理解仍有限
許多 SI 仍以傳統 IT 基礎設施為主，對 AI 應用的理解仍不足，企業若要成功導入 Edge AI，需尋找具備 AI 技術的 SI 合作，或培養內部專業團隊。
4. ROI（投資報酬率）難以衡量
Edge AI 需要與現有生產流程深度整合，短期內可能難以量化 AI 帶來的價值，使企業對投資 AI 持觀望態度。
即便如此，陳清熙強調：「我們的目標是建立『Day-to-Day AI』，讓 AI 不只是技術，而是企業日常的一部分。」
AI 競爭進入新階段，台灣企業應更積極迎戰
面對企業 AI 落地的實務問題，陳清熙表示，AI 的導入不能只靠單一部門，而應該讓各業務單位都開始探索 AI 的可能性。因此，研華建立了 AI 組織，確保公司內部的不同領域（domain）都能夠參與 AI 應用的發展。此外也舉辦 AI 競賽，鼓勵員工提出創新點子，並提供獎金支持落地實驗，讓 AI 技術能夠在實際應用中發揮價值。
緯謙科技夏志豪認為，企業導入 AI 最大的挑戰不是技術，而是如何找到適合自己的應用場景，並在短時間內見到成效。此外，夏志豪也認為，台灣的優勢不僅在於技術，而在於 AI 落地應用的能力。這不只是台灣企業的競爭力，甚至可以推向國際市場。
主持人溫紹群指出，AI 的選擇是困難的，從平台選擇到場域應用，到應該由什麼樣的組織來推動，這些都是企業必須深思的決策問題。他強調，企業導入 AI 不僅是技術選擇，更涉及經營策略與組織變革，企業若能在 AI 應用上找到合適的模式，將能夠提升競爭力，否則可能被全球市場甩開。
（本文初稿為 AI 編撰，整理．編輯／王聖華）
