AI 新聞速報｜矽谷訊號明確：AI 不減速，全球產業進入加速賽局

InfoAI 編輯部

AI 基礎建設緊繃，矽谷領袖坦言「沒有人放慢腳步」

今年九月，全球科技圈的目光再度聚焦在美國舊金山的 Goldman Sachs Communacopia + Technology Conference。這場年度盛會集結了 OpenAI、Meta、Google、Anthropic 等矽谷一線 AI 公司高層，現場釋出的訊息再明確不過，在這波 AI 革命浪潮裡，「沒有人在放慢腳步」。不論外界對人工智慧的爭議聲音多大，技術發展的引擎依然全速前進。台灣身為全球半導體重鎮，面對這股潮流，應該如何自處、又能如何借鏡？

算力需求壓力爆發，AI 巨頭坦言資源成長追不上野心

在會議現場，OpenAI 財務長 Sarah Friar 首度公開揭露：公司今年度營收預估可望達到約 130 億美元，這代表 AI 服務需求以倍數成長。但 Friar 也坦承，OpenAI 受到「算力（compute）」的嚴重限制，不只影響研發進度，甚至必須「刻意放慢部分服務的運作速度」以調整資源分配。這一幕，映照出整個產業的現實困境：技術突破雖然日新月異，但底層基礎設施與資源擴充跟不上，AI 產業的發展正進入一個「供給追不上需求」的新時代。

這樣的現象並非 OpenAI 獨有。Meta 財務長 Susan Li 也在會中透露，公司部分 AI 服務與模型開發，也需要「向 Google 等競爭對手租用雲端運算資源」來補足算力缺口。這類「競合共生」的新常態，顯示算力早已成為 AI 公司發展的最大瓶頸之一。

軟體產業重塑：SaaS 商業模式遭遇 AI 自動化衝擊

AI 的高速發展不僅影響基礎建設，連帶也開始顛覆傳統軟體產業。會議多位講者直言，未來許多公司將能運用 AI 工具開發內部專用的自動化解決方案，逐步跳過既有的 SaaS（軟體即服務）平台採購模式。市場分析師 Eric Sheridan 指出，這個趨勢已反映在 SaaS 公司近期的股價波動上，投資人開始重新評估軟體產業的商業模式與長期競爭力。

對 SaaS 企業來說，這是一個不得不面對的警訊。當企業客戶發現可以用更低的成本、自訂程度更高的 AI 工具解決營運問題時，傳統以「多租戶制」為基礎的 SaaS 模型將面臨轉型壓力。未來 SaaS 公司必須強化 AI 功能、發展混合型服務模式，甚至投入自動化平台與客製化解決方案的研發，才能在新一輪競爭中生存下來。

合作與競爭交織：資源緊繃下的產業新生態

此次會議也特別凸顯了矽谷「競爭中尋找合作」的產業氛圍。OpenAI 與 Meta 等頂尖 AI 公司，近年來雖然在大型語言模型等技術路線上激烈較勁，但算力與雲端資源短缺，迫使他們不得不跨界合作、相互支援。Meta 財務長 Susan Li 於會中坦言，公司在運算高峰期，必須臨時採用 Google 雲端基礎建設來補足自身算力。這種現象讓過去「死對頭」也成為特殊時刻的「資源盟友」。

對台灣產業來說，這種「資源共享」的新格局也意味著台廠在伺服器、晶片、AI 加速卡等領域的供應鏈機會將持續擴大，只要能解決能源、用地與技術升級等基礎挑戰，就有機會爭取更高層級的全球角色。

產業憂慮浮現：資源瓶頸、監管滯後與風險加大

會議不只討論機會，也誠實面對挑戰與風險。OpenAI、Meta 等公司高層一致承認，AI 領域最嚴重的挑戰，就是基礎設施的「極限拉扯」。無論是電力、冷卻系統、土地取得，還是人才供應鏈，所有資源都在被「榨乾」。產業現場甚至傳出「必須依照資源狀況優先排序研究專案」的聲音，意味著未來 AI 發展將愈來愈受到外部條件的制約。

另一方面，雖然各國政府開始討論 AI 相關的監管、倫理與資料隱私議題，但與會專家普遍認為，現行監管政策還無法即時跟上技術發展的速度。這樣的「技術超車監管」現象，使產業界不得不主動思考倫理、資料安全與責任歸屬等長期課題，防止風險成為產業未來發展的隱憂。

AI 基礎建設、能源與人才困局

AI 加速浪潮對台灣既是契機，也是嚴峻挑戰。首先，在基礎設施層面，台灣半導體、伺服器製造與封裝測試具備世界級優勢，但超大規模資料中心、AI 專用運算基地建設，仍需面對土地取得、電力供應、冷卻與網路頻寬等資源短缺問題。尤其是國際 AI 巨頭紛紛擴大在亞洲布建資料中心，台灣若要承接全球 AI 生態系更多價值，勢必得加速能源政策、土地與基礎設施升級。

其次，人才問題同樣嚴峻。台灣擁有優秀的 AI 研發人才，但受限於薪資水準、國際競爭與新創規模限制，出現「留才困難」與「技術流失」的雙重壓力。加強產學合作、國際交流，以及推動政府與企業共同培訓新世代 AI 專業人才，將是台灣維持競爭力的關鍵。

軟體服務重組：SaaS 供應商如何轉型自救？

在這波產業變革下，傳統 SaaS（軟體即服務）供應商首當其衝。隨著企業用戶開始「內建」AI 工具，自主開發流程自動化與決策系統，SaaS 廠商的產品附加價值受到前所未有的威脅。不僅如此，投資人也用資本市場的手法提前反映對 SaaS 行業未來的質疑，相關類股出現大幅波動。

面對這股浪潮，成功的 SaaS 企業紛紛轉型，結合 AI 生成式技術，打造更高度客製化、內部自動化的混合平台服務。有能力的企業甚至投資發展 AI 資料中台、機器學習訓練平臺，主動協助客戶進行 AI 導入與管理。從軟體開發到雲端維運，未來 SaaS 的生存關鍵，就是擁有敏捷整合 AI 工具的能力，提供用戶前所未有的彈性與效益。

誰能突破資源瓶頸，就是下一波贏家

對台灣產業界來說，AI 產業的「不減速」訊號，是警告也是提醒。過去台灣以半導體、伺服器、雲端解決方案打下產業基礎，但未來競爭重心將進一步轉向「算力基礎建設」、「能源管理」與「高端人才」。若能及早規劃土地使用、提高電網韌性、加速再生能源佈局，並結合產學與國際合作強化人才供應鏈，台灣有望成為亞太 AI 產業鏈不可或缺的戰略節點。

政府也必須正視全球 AI 基礎設施投資趨勢，提供稅收優惠、土地政策與資本支持，吸引國際大廠與在地企業共同投資。以產業升級與政策配套雙軌推進，才有機會擺脫全球 AI 生態系的「代工定位」，向更高附加價值的技術整合、服務輸出進階。

下一步重點：算力創新、政策因應與產業自我轉型

產業觀察家普遍認為，未來一至兩年，全球 AI 競賽將圍繞幾大主軸展開：

算力創新與資源再分配新一代 AI 芯片（如輝達 Rubin、AMD MI400 系列）及雲端運算平台將成為新戰場。誰能用更高效率、低耗能的技術突破算力瓶頸，誰就能掌握應用與服務話語權。

政策／監管與產業節奏的拉鋸歐盟、美國、中國大陸等主要經濟體正加快制定 AI 法規、資料隱私、倫理標準。台灣需緊貼國際規範，建構自有的產業倫理與資料保護架構，減少外部政策風險。

軟體服務產業的再定義SaaS 供應商若不主動導入 AI 元素，將迅速被客戶端自主開發、自動化平台所取代。成功關鍵在於掌握客戶需求，發展高度彈性、可客製化的解決方案。

人才與組織調整投入更多資源於 AI 教育、產學合作與跨國人才招募，提升本地勞動市場的國際競爭力。

編輯觀點

這波「不減速」的 AI 產業訊號，不僅代表矽谷科技巨頭全速衝刺，也意味著全球產業供應鏈將持續加速分化。台灣既有資源與技術優勢，但如果忽視基礎建設、能源、人才與政策等關鍵議題，終將被全球 AI 賽局拋在後頭。對於產業界與決策者而言，現在正是重新定位、主動出擊的關鍵時刻。如何將現有半導體與伺服器優勢轉化為全球 AI 產業的話語權，將決定台灣在未來十年的國際影響力。

參考資料：

The AI message from Silicon Valley: "No one's slowing down"

https://www.businessinsider.com/ai-message-from-silicon-valley-no-one-slowing-down-2025-9

FAQ｜關鍵問答

Q1：什麼是「算力」？為何它對 AI 發展這麼重要？

算力（compute）是指用於 AI 訓練與推論的運算能力，通常由 GPU、TPU、AI 專用晶片或雲端伺服器等資源提供。AI 模型規模愈大、演算法複雜度愈高，對算力的需求就愈龐大。如果供應短缺，不僅模型訓練成本大增，產品與服務推出速度也會延後，導致產業競爭力下降。算力短缺目前已成為矽谷 AI 公司最頭痛的瓶頸之一。

Q2：OpenAI、Meta 等公司如何應對算力瓶頸？

面對算力不足，這些公司一方面投資自建大型資料中心，另一方面也不惜向競爭對手如 Google 租用雲端資源，以彈性補足算力缺口。同時，企業內部也必須根據算力狀況優先排序專案，有些服務甚至必須刻意放慢速度，以避免過度消耗有限資源。

Q3：軟體產業為什麼會因 AI 而「重組」？

傳統 SaaS 業者的服務以標準化、低維護成本為主，但當 AI 工具逐漸普及、內部開發門檻降低後，企業客戶可以更快、更低成本地建置專屬自動化平台。這樣一來，SaaS 供應商如未能提供 AI 驅動或混合式創新服務，便容易被市場淘汰。軟體產業勢必進入高度個人化、彈性導向的轉型階段。

Q4：台灣在這場 AI 基礎建設競賽中的關鍵挑戰是什麼？

台灣雖在半導體與雲端伺服器製造有領先地位，但缺乏大規模 AI 運算資料中心所需的低價穩定電力、適合用地與冷卻設施。加上國際 AI 巨頭加速佈局亞洲，若政策與產業未能快速升級，台灣恐難在 AI 產業鏈取得高階定位。

Q5：政策制定者該怎麼做才能讓台灣跟上全球 AI 競賽？

政府需從土地規劃、能源政策、產學人才培育、國際合作等多方面同步推進。建議推動資料中心友善政策、鼓勵企業投資算力基礎設施、並加強人才流動與國際交流。此外，完善 AI 法規與資料保護機制、建立產業自律標準，也是爭取國際信任與合作不可或缺的一環。

Q6：這波 AI 加速潮對台灣新創與軟體企業有什麼建議？

建議新創企業積極導入 AI 技術，開發高度自動化、可彈性擴充的產品與服務，同時密切觀察全球軟體產業轉型趨勢。軟體公司則應建立自有的 AI 研發能量，與產業客戶深度合作，搶先在高價值垂直應用場景中取得先發優勢。

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