人工智慧( AI)技術的快速發展，尤其是生成式AI的崛起，正在重塑全球科技產業格局。作為全球科技產業的重要關係者，中國大陸和臺灣在AI發展策略上呈現不同的思維和路徑。本文將從發展策略、重點領域、法規框架、倫理考量、產業生態、創新模式等多個角度，分析兩岸在面對AI技術全面發展時不同應對方式與未來挑戰。

大陸以應用為先　臺灣以產業生態為重

中國大陸將AI發展視為國家戰略，投入大量資源推動AI技術的研發和應用。在生成式AI領域，強調快速落地和大規模應用，主要體現在以下幾個方面：首先，在政府主導方面，中國大陸透過政策支持和資金投入，大力推動AI技術的快速發展和應用。例如，2017年中共國務院發布「新一代人工智慧發展規劃」，明確提出到2030年中國大陸成為世界主要AI創新中心的目標，自上而下的戰略規劃為其產業與科研發展起到帶頭作用。其次，中國大陸擁有超過9億網際網路用戶的龐大基數，海量數據成為訓練和修正AI模型的關鍵要素，使某些AI應用領域具備獨特優勢。第三，中國大陸特別強調大語言模型的實際應用和商業化，例如百度的文心一言、阿里巴巴的通義千問等模型的快速發展和應用。2023年8月，中國大陸提出「生成式人工智慧服務管理暫行辦法」，以規範生成式AI的發展和應用，強調內容管控和數據安全，要求AI系統必須遵守中國大陸的法律法規，並明確規定AI生成的內容不得危害國家安全、破壞社會穩定。同時，對AI公司和平臺實施嚴格監管，包括算法審核和內容審查，要求生成式AI服務提供者建立健全的數據安全管理制度。

相比之下，臺灣AI發展策略更注重技術創新和產業生態的建設。臺灣充分發揮在半導體和電子製造業優勢，專注發展AI晶片和邊緣計算技術。「台積電」等公司在AI晶片製造領域的領先地位，為臺灣的AI發展提供堅實硬體基礎。同時，臺灣也積極與美國、歐洲頂尖研究機構保持密切合作。在應用領域選擇上，臺灣採取聚焦戰略，重點發展醫療、智慧製造等具優勢的相關領域。臺灣在AI法規制定上採取更為謹慎的態度，特別注重與國際標準接軌，如歐盟的「人工智慧法案」(AI Act)，希望透過與國際標準接軌提高全球競爭力。

大型科技主導VS.中小企業創新

中國大陸的AI產業生態主要由百度、阿里巴巴、騰訊等大型科技公司主導，憑藉強大研發能力和豐富的數據資源，快速開發和部署大規模AI模型。同時，政府透過設立多個AI產業基金，大力支持AI企業發展，積極推動產學研合作，加速AI技術的轉化和應用。例如，2018年11月14日，北京智源人工智慧研究院揭牌成立，在中共科技部和北京市委市政府支持下，依託北京大學、清華大學、中國科學院、百度、小米、位元組跳動、美團點評、曠視科技等，算是具有代表性的案例之一。其龐大的市場為AI技術提供豐富的應用場景，加速技術的反覆運算和優化。然而，這種模式也面臨技術壟斷風險、中小企業創新空間受限等挑戰。

臺灣的AI產業生態以中小企業和創新創業為主要驅動力，充分利用在半導體和電子製造業的優勢，打造AI硬體和軟體結合的完整生態系統。國科會積極推動「晶創臺灣方案」，透過跨部會合作，聚焦發展7nm先進晶片、小晶片及矽光子、AI、HPC等領域的技術研發。在產業支持方面，政府透過「亞洲．矽谷3.0推動方案」等計畫，為中小企業提供技術支援和創新轉型諮詢。在國際合作層面，企業積極與全球科技巨頭建立策略夥伴關係，如英特爾已與華碩、宏碁等11家臺灣供應鏈夥伴在AI PC領域展開深度合作。另外在智慧醫療領域，已有包括宏碁智醫在內的24家合作夥伴共同開發創新解決方案。

AI技術加劇美中科技競爭

半導體和晶片設計的複雜度不斷提升，但無論設計多麼複雜，其根本仍始於架構的設計。在積體電路設計領域，電子設計自動化 (Electronic Design Automation, EDA)工具扮演著奠定晶片基礎的關鍵角色。隨著半導體和AI晶片製程要求更高效率地完成功能設計及效能分析，EDA工具的重要性與日俱增。這些工具改變了過往晶片設計需耗費大量人力打造繁雜工作流程的局面，有效找出功耗、效能及面積三項綜合指標的最佳化條件。面對未來高速運算需求的GAA (Gate-All-Around)結構等先進製程，都需要製造類EDA工具協助驗證結構性能。伴隨線寬不斷微縮，當線寬尺寸接近並小於光源波長時，會出現嚴重的繞射效應，導致影像失真，此現象稱為光學鄰近效應 (Optical Proximity Effect, OPE)。為解決此問題，需要在考量光學效應的情況下，修正光罩的圖樣以符合所需的曝光結果。過程中，光學鄰近修正 (Optical Proximity Correction, OPC)工具在設計和製造過程中的作用變得越來越關鍵。

AI技術意外為OPC工具帶來意想不到的加乘效果，顯著提升半導體製造過程的效率和精確度，大幅提高OPC的計算效率並縮短迭代時間。同時，AI能夠分析大量歷史數據，識別複雜的光學效應模式並提出更精確的修正方案。在當前美中貿易戰和技術競爭的背景下，AI驅動的OPC技術為中國大陸提供突破半導體封鎖的可能方向。政府已將半導體產業自主化列為國家戰略重點，投入大量資金支持本土企業的研發和生產。

具體而言，AI技術的自適應學習和修正能力可幫助半導體企業更快克服技術障礙，提高製程良率，在沒有最先進EUV情況下，推進製程技術向更先進的節點發展。例如，中國大陸企業或可在現有的DUV技術基礎上，實現更精細的微影製作，從而部分彌補無法使用EUV技術的劣勢。包括利用AI進行IC最適化設計、製程參數調整、缺陷檢測和良率管理等，這種全方位的AI應用策略恐使中國大陸在某些特定領域取得突破進展。

從更廣泛的角度來看，AI技術在半導體產業的應用或可重塑產業格局。如果中國大陸持續成功利用AI技術實現半導體製造的突破，將減弱美國技術優勢，加劇兩國在高科技領域的競爭，導致全球半導體供應鏈進一步分化，甚至引發新一輪的技術封鎖和反制措施。

強化國際合作　因應全球供應鏈重組

中國大陸在AI發展中具有龐大市場、豐富數據資源和強大政策支持等優勢，但也面臨國際技術合作受限、AI倫理和隱私保護等挑戰。臺灣憑藉強大的硬體基礎、靈活的創新能力和國際化的產業生態佔據優勢，但同時面臨人才流失、市場規模有限等挑戰。

展望未來，生成式AI與半導體技術的結合將持續重塑全球科技格局。中國大陸需要在保持快速發展勢頭的同時，平衡技術突破與國際合作關係。臺灣則需充分發揮在半導體和電子製造業優勢，開發差異化的AI技術應用，並強化國際合作網絡。在全球供應鏈重組的大趨勢下，除須審慎評估各自的策略定位，也要維護自身利益，這種動態平衡將決定未來在全球科技版圖中的重要地位。