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產官學專家於「2026科技主權高峰論壇」，從算力建設、本土語料到治理機制，探討台灣發展主權AI的關鍵布局。（路透）
〔記者邱巧貞／台北報導〕生成式AI快速發展，帶動全球「主權AI」浪潮，台灣通訊學會與臺師大AI倫理與治理中心計畫日前共同主辦「2026科技主權高峰論壇」，邀集政府、產業及學界代表，從通訊、AI、文化及資料等面向展開對話。
台灣通訊學會理事長王維菁提到，科技主權並不是「科技鎖國」，也不是拒絕全球連結，而是在高度互賴的環境中持續開放合作，同時不失去自主，「平時能合作，關鍵時刻有選擇；面對風險，能應變、能替代；人民權益受損時，責任能釐清、救濟能落實。」
數位發展部部長林宜敬致詞時表示，現代科技與經貿本來就建立在國際分工之上，並非所有技術都需要由台灣自行研發，但仍有若干攸關國家自主與韌性的關鍵能力必須掌握，其中與數發部密切相關的兩項核心，就是「主權AI」與「低軌衛星通訊」。
在主權AI方面，林宜敬表示，AI語言模型必須能理解台灣的語言、社會脈絡及民主自由價值，呈現台灣自身的觀點，而非完全受制於境外資料與價值體系；其次，關鍵算力也必須在台灣具有足夠的落地能力，當模型在台灣境內的算力中心運作，相關服務才能受到我國法律規範，使台灣保有必要的司法管轄能力。
為強化台灣自身AI能力，數發部目前正推動「台灣主權AI訓練語料庫」，逐步開放政府可供利用的語料資源，讓台灣及國際AI研發團隊運用相關資料訓練模型，使AI更能理解台灣的語言、文化與社會脈絡。
算力建設方面，林宜敬表示，政府正透過促參機制推動民間投資AI算力中心，期望藉由民間力量擴大國內AI基礎建設。依目前規劃，預計民間投資規模一年內在台至少有超過1萬顆GPU的算力規模。
此外，在論壇中，世新大學法律學院副教授戴豪君指出，全球AI價值鏈高度分工，主權AI並不代表單一國家必須從晶片、算力、雲端到模型「全棧式」自行建置。
對台灣而言，更務實的策略是先盤點自身優勢與弱項，在國際合作中建立「受控的相互依賴」；只要能掌握關鍵控制力、替代方案與自主決策權，即使部分技術或服務仰賴境外供應，也不等於喪失主權。
他認為，台灣目前在全球AI價值鏈中較接近「利基參與者」，下一步不應只聚焦大型語言模型，而可逐步拓展至語音、特定垂直領域模型及國家級AI資料平台，利用既有半導體與運算優勢，串聯資料、人才、應用與制度能力，逐步建構更完整的本土AI生態系。
華碩雲端暨台智雲總經理吳漢章則從產業實務角度指出，生成式AI正在重構軟體交付與部署架構。過去台灣在純軟體領域的優勢較不明顯，但AI時代帶動在地化部署（Localization）與模型管理（Model Management）需求，反而為台灣產業創造新的戰略契機。
吳漢章表示，模型發展正從大量通用語料逐漸推進至特定領域的專業資料，例如法律、醫療等經專家整理與標註的數據，這類高品質資料未來也可能衍生新的授權及商業模式。
他建議，政府除了支持前端基礎研發，也應進一步協助各行各業將AI真正導入應用場域。同時，媒體、文化與內容產業也是本土AI語料的重要來源，如何建立合理回饋機制，使內容生產者、資料提供者與AI產業形成正向循環，也是厚植台灣本土資料資源的重要課題。
國立臺灣大學法律學系教授楊岳平指出，追求數位主權不應把「所有雞蛋都放在同一個籃子裡」。若過度追求完全自給自足，一旦國內遭遇天災、人為事件或供應中斷，反而可能形成另一種系統性風險。
楊岳平認為，台灣不僅要思考哪些關鍵能力必須掌握在自己手中，也應善用既有技術優勢，讓台灣成為其他國家可信賴且不可或缺的合作夥伴。在不得不對外依賴的領域，則應透過可信賴夥伴與「友岸外包」（Friend-shoring）等方式，降低供應鏈與地緣政治風險。
在法制與政策設計上，他主張採取「以風險為基礎」（Risk-based）的治理方式，先進行風險評估，再依不同風險程度採取相稱的管理措施。晶片、算力、模型與資料所面臨的風險不同，需要的自主程度與治理工具也應有所區別。
中央研究院特聘研究員黃彥男則指出，主權AI所需的基礎不只有模型，更包括算力、資料、人才與治理能力，其中算力與能源是台灣必須正視的硬體條件。面對其他亞洲國家積極擴充AI算力，台灣除了增加GPU等運算資源，也必須同步處理資料中心所需的電力與基礎設施問題。
黃彥男表示，台灣對外通訊高度依賴海底電纜，如果關鍵AI算力與資料又完全部署於境外，一旦外部連線發生重大中斷，相關AI能力也可能受到影響。因此，關鍵基礎設施與算力仍應在境內維持必要的基礎能量，同時透過可信賴的國際合作建立備援。
他也提醒，主權AI不只是產業與科技競爭問題。模型的輸出與推論受到訓練資料影響，台灣若缺乏足夠的本土語料、模型與治理能力，長期使用境外AI服務，也可能影響下一代對台灣歷史、社會與文化脈絡的理解，因此，建立主權AI同時涉及科技自主、產業韌性與文化主體性的維持。
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