戴季全｜《科技報橘》創辦人暨執行長
6 月 23 日，行政院長卓榮泰主持「國家人工智慧戰略特別委員會」首場會議，確立我國 AI 發展的戰略目標：積極建構「主權 AI」，讓台灣從支撐全球創新的「製造優勢國家」，成為立基於自由民主價值的「AI 良善應用典範」。配套的「AI 新十大建設」，4 年投入超過 1,300 億元，聚焦算力基礎建設、主權 AI、智慧應用與人才培育。
這是關鍵的一步，我們要給予肯定和支持。但委員會有一個核心概念必須釐清：主權 AI 和 AI 主權，不是同一件事。
主權 AI（Sovereign AI），指的是我們能否自主擁有模型、算力與資料的控制權；AI 主權（AI Power），則是更高一層的能力——我們能否運用 AI 影響自身命運、強化國家競爭力，在全球秩序裡維持實質的影響力。前者是地基，後者才是國力。
把「擁有」變成「主權」的關鍵變數，是 AI 滲透率。我們可以生產無數先進的 AI 晶片和伺服器，但如果整體勞動力的 AI 滲透率上不去，主權 AI 就只是一座沒有書的圖書館，一條沒有車子的高速公路，一個在 AI 世界沒有經濟主權的實體、沒有治理主權的國家。
兩週前（6 月 9 日），國家發展委員會在張榮發基金會主辦了一場 APEC 國際論壇，主題是「布局亞太未來人力資源：以 AI 強化勞動力與促進多元參與」，邀請了印尼、泰國、韓國、菲律賓、日本、馬來西亞等經濟體的勞動與數位部會官員，連同亞洲開發銀行的資深經濟學家、APEC 政策分析師。大家聚焦討論一個重要主題：AI 來了，一個經濟體的勞動力要如何跟上？AI 對經濟和社會的衝擊，主要在生產力指數提升的潛力。本質上，就是我們經濟體廣義勞動力的強化與適應，包括 AI 勞動力，以及原本的勞工勞動力。
我想要提出的主要訴求是：我們應該把戰略工作目標，用最快最深的方式，幫助整體勞動力最快地吸收 AI 的技術能力，達到長期最佳的 AI 滲透率。
關於 AI 發展的兩個假設
這段時間我們都在討論：AI 會如何取代重複性的工作，會先取代知識工作，能省下大量時間、拉高生產力。這些都對，但或許我們可以再往前想一步：當 AI 把這些任務都取代完之後，它的進展就會停止或減緩嗎？
6 月 5 日我有個機會和 Anthropic 共同創辦人 Ben Mann 討論到這個問題。看起來 AI 在可見的未來，並不會停止或減緩進步的速度。AI 會繼續結合各式各樣、公開私有、文字或非文字的數據，發展更精確的架構、更完善的演算法與更深入的應用；並且在融入我們工作與生活的同時，產生更多有價值的新數據。這是一個會加速的循環，AI 向古今中外的天才學習、AI 和 AI 彼此學習、AI 向世界學習的循環。而這個循環的階段性結果，很可能在很快的時間內產生 Super Intelligence。
什麼是 Super Intelligence？簡單來說是資料中心裡的成千上萬種天才。在 data center、在我們的電腦與手機裡、在我們的眼鏡胸針和手錶裡，有成千上萬個天才與專家，可以隨時被我們調用。所以我的主張建立在兩個假設上：
第一，AI 的發展不會停。
第二，Super Intelligence 很快就會出現。
真正決定一個經濟體是不是能發展 AI 競爭力的戰場，是整體勞動力吸收 AI 的速度。這是動態發展的生態，而且會產生複利與鎖定效果。我們應該針對這兩個假設來工作，我們要提升的，是我們勞動力的 AI 滲透率。
AI 滲透率 ≒ 人均 Token 使用量 × 覆蓋率
人均 token 使用量（per-capita token usage）可能是最直接的衡量起點，它的性質類似人均用電量、人均用水量、人均頻寬，說明一個社會究竟有多少人、在多深的程度上，消耗多少量在 AI 上。但這個指標有個現實的限制：少數重度使用者就能把人均數字拉高，讓總量看起來很漂亮，卻掩蓋掉大多數人根本沒用、或一個月只打開一次的事實。它衡量的是「用量」，不是「多少人在用」，也不是「用得好不好」。
所以我主張的北極星指標，不是單一的 token 量，還要把廣度乘進去，用覆蓋率回答「多少人真的在用」。更好的方式是，從使用項目來追蹤，AI 是嵌進核心工作流程，還是只停在一次性的聊天。你衡量什麼，你就會得到什麼，所以我們要衡量對的那一組，而不是好測的那一個。
國際如何衡量 AI？
面對國際間既有的衡量工具，「AI 滲透率」目前還不是一個像識字率那樣、由各國統計局定期蒐集的單一官方指標。識字率有清楚的分子分母，各國一致；AI 能力卻是多維、開放、技能內涵還在不斷變動。國際上真正在用的，不是一個比率，而是分三層的指標體系：
第一層，採用率（Adoption）。多少人、多少企業實際在用 AI，形式上最像識字率。微軟的 AI User Share 估計，到 2025、2026 年，全球勞動人口大約只有六分之一到五分之一在使用 AI。
第二層，準備度（Readiness）。一個國家有沒有條件用好 AI：基礎設施、人才、資金、法規。IMF 的 AI 準備度指數顯示，先進經濟體平均約 0.68，新興市場約 0.46。
第三層，生產能力（Production）。誰在造 AI：模型、專利、算力、投資。牛津的報告用「造模型的人（model makers）」和「用模型的人（model takers）」來區分這一層和前兩層。
把這三層分開，是為了避免一個最危險的錯誤：把第三層生產 AI 厲害，當成第一層使用上厲害的證據。最好的反例就是美國——它是全世界第一的前沿模型製造者、算力與基礎設施的領先者，但在勞動人口的實際使用率上，只排到第 24 名。領先發明，不等於領先使用。
這一點，台灣要特別警惕。委員會把目標定在「從製造優勢國家走向 AI 良善應用典範」，方向完全正確——因為製造強，從來不等於普及高。我們在第三層（半導體、硬體、算力）有結構性優勢，但這正是我們最容易自我感覺良好、卻最可能在第一層落後的地方。
而且時間不站在我們這邊
我們的區域競爭者正在加速。2025 年年中以來全球擴散最快的經濟體，多數集中在亞洲，南韓、泰國、日本尤其顯著。南韓更在半年內，把它的 AI 使用排名從第 25 名拉到第 18 名。
有人會問：滲透率高，到底是競爭力的「原因」，還是只是經濟發達的「結果」？我的答案是：它們更像識字率與工業化的關係，互為因果、彼此墊高。也正因為是循環，你在任何一端推一把，整個循環都會轉得更快。南韓證明了，擴散的速度是可以靠政策刻意加速的。
好的 AI 人才生態是一套高效學習系統
如果把 AI 人才生態看成一套學習系統，它由三個動態循環組成，分別供給擴散的速度、廣度與深度：
循環一，人 → AI。 人學會用 AI。這是課程、補助、培訓的世界。
循環二，AI → 人。 AI 從人身上學。這裡有一個關鍵判斷：我們不一定會有一個萬能的 AI，但一定會有超過一萬種 AI。這上萬種 AI 會各自往有價值的數據靠近、融合，長成成千上萬個領域的專家與天才。它們的養分，正是我們在製造、金融、醫療、教育、甚至民主自由價值生活型態中的內隱知識（tacit knowledge）。我們必須盡快掌握這一層的價值：它不會在今天替你多省幾分鐘，而是開始累積一項會產生長期複利與鎖定效應的國家資產。這裡需要電力、算力、模型，需要預訓練的人才、後訓練的人才、應用的人才。
循環三，人 ↔ 人。 人從人身上學。這是擴散真正的引擎，也是大家最常忘記的那一個。它的形態其實不太像課程，更像一場開發者大會。人們在社群聚會中分享新的想法、拋出新的問題、坦承錯的做法，一起找出更好的做法。一個普遍不識字的社會和一個普遍有良好基礎教育的社會，我們可以找到很多證據看到文明的社會如何擴散創新與進步。
要做的事豈止上述三個動態循環（loops），但光是想要做到上述三循環，我們還需要三種基礎設施：一、給 AI 跑的硬體範疇基礎設施，二、軟體範疇的數據、應用與人才基礎設施，以及三、AI 安全與治理的基礎設施。
1,300 億夠嗎？
回到那 1,300 億。它聚焦在算力基礎建設、主權 AI、智慧應用與人才培育。這些預算中，有多少用來直接提升全體勞動力的 AI 滲透率？行政院正要啟動明年的預算規劃，數發部、勞動部、教育部、經濟部和各部會的預算，有多少投注在三大基礎建設？產生多少算力？應用多少各種模型產生的 token？投注多少心力建立 AI 治理和轉型的機制？
常態年度預算夠嗎？我們的政府治理機制有能力制定 AI 相關的預算了嗎？還是我們必須考慮用特別預算支應特別時期？我們如果沒有看對指標，預算就會往錯的地方去。更嚴重的是連預算都沒有，以及非專業導向地亂砍預算。
這樣下去會發生什麼事？AI 滲透率低落，AI 擴散停滯，而我們的對手繼續領先，繼續加速領先。
對國家 AI 戰略特別委員會與數發部的三個請求
委員會已經成立，這是非常值得肯定的事。我想拋磚引玉，以討論的態度提出三個請求：
第一，設定 AI 良善應用典範的具體用量指標，以「token 使用量 × 用戶覆蓋率」為主、品質指標為輔，作為各部會 KPI。委員會把終極目標定在「全民智慧生活圈」，那就更需要一個能驗收「全民」的國家指標，否則「全民」只是一個集合名詞。你衡量什麼，你就會得到什麼。
第二，重新配預算結構。明確對準「AI 新十大建設」以及各部會提出的 AI 項目，逐項核對預算科目。AI 發展迅速，必要時請考慮包括但不限於特別預算等政策工具，盡可能給我們自己發展和嘗試的空間。
第三，投資 AI 複利資產。委員會已經點名教育、醫療、金融、司法作為主權 AI 的示範領域，這個選擇是對的。我要補一句：示範的目標，不該只是「做出幾個應用」，而是讓這些領域的內隱知識，真正沉澱成台灣專屬的模型能力。這是別人偷不走、也買不到的東西。
AI 競爭力是一道乘法題
一個經濟體在 AI 時代的競爭力，大致是這樣一個乘式：
競爭力 ≒ 速度 × 廣度 × 深度
是乘法，不是加法。這意味著任何一個要素歸零，整個乘積就歸零。如果我們有全世界最快的 AI 採用速度，但使用廣度非常窄，或是我們 AI 滲透的廣度非常廣，但使用量很低，或是速度和廣度都高，但 AI 的專家專業度無法持續深化，我們都會失去我們的 AI 競爭力。
AI 滲透率，就是這個時代的識字率
歷史上，最近一次全民認知能力的擴散，徹底決定了一個社會的命運，當時我們衡量它的指標，叫識字率。一個國家的識字能力，從少數菁英擴散到全體國民，是現代國家、工業化、民主治理、經濟成長與體制穩定彼此複利的結構。全球識字率的擴散花了數百年，而我們找不出任何一個識字率低落、卻還能維持良好經濟與文明發展的國家。
識字率和 AI 滲透率有一個關鍵的不同，而這個不同讓 AI 更急迫，不是更不急迫：識字率會飽和，到 100% 就大致到頂；AI 能力沒有天花板，它會持續加深、持續分層。這代表 AI 滲透率不會像識字率那樣花上數百年自然收斂，而會在領先者持續加速、落後者持續停滯之下，把差距越拉越開。參考現在技術迭代與網路擴散的速度，這次大分流極可能在幾年之內就會發生——人與人、組織與組織、經濟體與經濟體之間的歷史大分流。
最後從主權 AI，回到 AI 主權
委員會把建構主權 AI 訂為國家目標，這一步非常重要，我們應該全力支持。主權 AI 很重要，可是「AI 主權」才是我們真正的目標。
「出口棉花的國家，不會自動變成紡織大國；出口勞動力的國家，不會自動變成工業大國。」同樣的，僅僅擁有一個主權 AI 模型的國家，也不會自動擁有 AI 主權。把「擁有」變成「主權」的那個關鍵變數，正是這篇從頭到尾在談的東西——AI 滲透率。
請把 AI 滲透率等關鍵指標，當成我們時代的國民識字率來經營。它決定的不只是我們有沒有主權 AI，而是我們能不能在幾年內，建立自由民主創新繁榮的 AI 主權。
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＊圖片來源：AI 工具生成
