台灣雖因過去投注資源相對集中於包括半導體、ICT(資通訊)等產業，在生成式AI(人工智慧)的大語言模型(LLM)發展、訓練規模等方面都落後於美國、印度，乃至中國，不過隨著AI推理(reasoning)與邊緣AI(Edge AI)的應用端百花齊放，台灣仍有無限機會。我們認為，政府應盤點資源，藉由建立國家主權級AI大語言資料庫，並協助國內企業、學界與國際產學界建立合作關係，讓台灣在這波邊緣AI+人工智慧推理應用的龐大商機當中，將AI成為台灣的競爭力所在。
眾所周知，台灣是全球半導體產業的關鍵供應鏈之一，不僅具備先進的晶片設計和製造能力，矽智財IP大廠安謀(Arm)就直言台灣供應了9成人工智慧的關鍵晶片，這就已經為Edge AI的發展提供了穩固的基礎。
此外，台灣的ICT產業不僅在硬體製造上領先，還能將硬體與軟體整合應用於不同場景中，如工業自動化、智慧家居和醫療設備等。這種軟硬體整合能力對Edge AI非常重要，因為邊緣設備需要低延遲、低功耗的高效AI解決方案，台灣在這方面擁有厚實的競爭力。
然而除了半導體產業之外，AI世代的到來，不僅將會為台灣帶來新一波工業升級的強勁商機，更有機會在邊緣AI加上推理功能的整合過程、乃至定義AI應用與「重新發明萬物」的系統中，搶得更佳的話語權與戰略位置。
事實上，邊緣AI與AI推理在包括智慧城市監控、自動駕駛、工業自動化、醫療健康監控與零售場景中的智慧化應用都已有許多落地成果，台灣亦有不少企業已嗅到商機，推出產品與解決方案。然而次世代的邊緣AI推理功能，更可能藉由分析土壤、水質與氣象變化成為智慧農漁業的基石；藉由預警污染源與風向，為環保部門提供生態監控的指引。更進一步來說，即使只是在個人層面，各種「還沒被發明出來的」新玩意兒，都可能在智慧家庭領域與個人助理層面，新增無限多種的新產品。
固然台灣相對在大語言模型的訓練上，存在過往重硬輕軟、資源投入暨建置時程都落後海外競爭者的挑戰，更沒辦法像AWS、Google等大廠近乎無止盡地投資大型運算中心，但我們認為，也就是因為如此，政府應該積極地參與國際AI標準制定，增加在Edge AI標準和模型推理方面的影響力、提升技術話語權。政府亦可考慮建設高效能AI算力中心，不僅能為國內的 LLM訓練提供支持，也能為Edge AI應用的模型推理提供計算資源，這些資源可以租借給學術研究機構或中小企業，降低進入AI開發的門檻。
而在國內行政方面，政府則可設立Edge AI補助計劃，提供資金支持中小型企業開發Edge AI的應用，如智慧製造、智能家居等。透過補助和減稅政策，激勵中小企業採用並應用AI推理技術。在此同時，MoneyDJ長久以來也不斷呼籲，政府應該在新創產業的扶植與輔導上，投注更多資源，針對Edge AI和推理技術的創業公司，政府可以設立創新加速器或孵化器計劃，為新創提供技術資源、辦公空間和資金支援，並協助他們聯繫產業界合作機會。
正是因為Edge AI裝置所能夠搭載的應變模型可大可小——端視其所需的用戶端資源而定——台灣作為資通訊設備ODM強國，在此時、此刻，由政府協助產業界與學界拓展邊緣AI推理技術所能及的應用邊界，並藉由釋出更多的公部門標案，作為扶植本地企業技術能力的促參動機，甚至將AI坐實於國家重點科技發展政策綱領，讓台灣不只是「矽島」，而成為貨真價實的「AI島」。
