（中央社記者張建中新竹29日電）台積電業務開發副總經理袁立本今天參加TSIA年會，他提出協助創新，從被動的代工模式轉向早期共同設計，並推動共同實驗平台，突破技術瓶頸及建構國家級AI人才庫等多項建議，期推動台灣躍升為全球AI神經樞紐。

台灣半導體產業協會（TSIA）今天舉辦年會，袁立本應邀參加論壇，談論「從AI發展趨勢探討台灣產業的競爭優勢與挑戰」。

袁立本表示，2022年第4季ChatGPT是第一次大型語言模型被人類廣泛使用，AI產業在2025年以前是處於創新週期的過程，重心主要是在大型語言模型的突破、演算法的探索，以及初期代理式AI概念的驗證，是傳統和AI混合運作。

他說，今年開始邁入產業化規模週期，AI產業不再是實驗室階段，而是進入大規模部署階段，包括基礎設施及大規模被使用，如企業級AI代理、專用資料中心建置及AI實體機器人運用。

袁立本表示，資本支出及產業採用出現爆發性成長，台灣產業鏈應該有非常深刻感受，而爆發速度成長，對產業鏈也造成前所未有的挑戰。供應鏈要具有非常高倍的執行力，需要同步完成系統驗證及快速部署能力。

袁立本指出，要支持百倍級算力爆發，包括載板、印刷電路板、供電和機櫃相關的高速光纖連接等應深度整合，只要當中碰到一個瓶頸，機櫃就會被卡住，產業界應採取從晶片到機櫃的全方位共同創新。

他強調，台灣具備最完整且最密集的產業聚落，台灣不僅是晶圓代工龍頭，而是全球AI系統整合解決方案供應者，從晶圓製造、封裝、記憶體、載板、散熱介面材料到製造廠出貨，具備大量生產驗證的一站式製造能力，全球任何地區都難以在短期複製，這是台灣的護城河。

袁立本說，台灣產業界面臨的挑戰是能不能針對系統及性能提升的瓶頸提供即時的方案，如何在硬體製造以外，從AI資料中心和應用端獲取更高的服務價值，以及如何擴大AI及實體AI應用規模。

此外，台灣業界還面臨以下挑戰，包括如何培養國內人才及吸引海外人才，如何供應AI資料中心建置和晶片產能擴充快速過程所需要的電力資源，如何在土地取得和法規調適上，支持產能快速擴充，以及如何應對地緣政治，對海外布局和供應鏈區域化的影響。

袁立本建議「協助創新」，從被動的代工模式轉向在技術的早期共同設計，並推動共同的實驗平台，一起突破技術瓶頸，同時推動開源工具，制定標準格式和治理規範，建立安全跨產業的數據平台。

他建議，人才培育升級、擴大AI專業培訓、建構國家級AI人才庫、健全法規和標準、加速AI產品認證和智財權的保護機制，提供資金和賦稅的誘因，以及深化供應鏈的在地自研及韌性，期能推動台灣躍升為全球AI神經樞紐。（編輯：張良知）1151029