美中競逐人工智慧，已從模型創新和算力投入，迅速擴大成供應鏈全面角力。從晶片製造、稀土關鍵礦產，到資料中心設備與人才培育，兩大強權爭奪下一世代科技主導權。這不是單純科技競逐，而是影響未來十至二十年的全球權力結構重組。處於供應鏈關鍵的台灣，更不能忽視這場變局的深度與速度。
美國優勢在創新能量和龐大私人資本。根據2024年《史丹佛大學人工智慧指數報告》，2023年全球共釋出149個AI模型，其中高達73%來自業界，而非學術機構，顯示私部門在推動基礎模型研發的強勢地位。再加上生成式AI帶動資料中心建設，私人企業在2030年前將投入全球逾四成基礎設施資金於美國。美國依靠民間能量來擴張算力，奠定目前技術領先。
然而，中國追趕速度明顯。雖然中國推出重點AI模型數量約為美國三分之一，但效能差距快速縮小，加上龐大資料量與AI人才，具備後發先至氣勢。更重要的是，中國政府以黨國體制全面動員，從教育體系到金融支援，從地方政府AI+政策到國營企業部署，都鎖定將人工智慧滲透至所有產業。由上而下政策推動與低成本解決方案，使中國在全球新興市場保有強大競爭力。
真正讓美國焦慮的，是供應鏈依賴。美國在先進AI模型領先，但在支持算力的多數關鍵環節並不自主。半導體化學品、印刷電路板IC載板、關鍵礦物和資料中心設備，大量掌握在中國、日本、韓國和台灣之間。具戰略性的稀土與重稀土，美國7成以上仰賴中國，這些材料直接影響晶片製程、光學元件、冷卻系統與資料中心運作。一旦地緣政治衝擊供應，美國短時間內將面臨斷鏈危機。
而這正是台灣重要性所在。台灣不僅是先進製程全球龍頭，更掌握先進封裝、IC載板、高階PCB與伺服器組裝等關鍵環節。當美國強化出口管制，並要求盟友同步收緊供應時，台灣位置更加敏感，也更加不可或缺。美國需要台灣確保供應鏈穩固，中國則希望降低對台灣依賴，同時透過政策扶植自家供應商崛起。台灣既是支點，也是衝突焦點。面對這場AI競逐，台灣最需要的不是選邊，而是提前布局風險與機會。首先，技術自主必須與市場多元並行。AI供應鏈的脆弱性不只來自敵對國家，也可能因突發事件中斷。台灣若能在材料化學、先進封裝、資料中心設備、電力系統等瓶頸環節投入研發與能量提升，不僅能減輕外部衝擊，也能向上游和下游拓展技術價值。其次，人才是最急迫結構性問題。由於進入超高齡社會與少子化議題，台灣面臨人才斷層。若缺乏具跨領域與跨國際能力工程師，台灣就無法支持AI晶片所需產能。提升產學研合作、改善工程師職涯環境、推動跨國人才流動，都已刻不容緩。
最後，台灣更應在國際規則形成階段發聲。從出口管制到資料安全，未來5年美中勢必在AI標準與規範激烈拉鋸。台灣若缺席，將只能被迫適應他國制定規則。若能及早參與美歐多邊對話，不只可避免被納入高風險供應鏈，也能凸顯台灣對全球科技安全貢獻。AI供應鏈競爭不是一次決勝負，而是長期消耗戰。美中兩國都希望把供應鏈塑造成對自己更安全的生態系，台灣必須把握自己的戰略地位，讓世界看到台灣不是風險，而是不可替代的穩定力量。
作者：中華經濟研究院輔佐研究員/廖明輝
資料來源：2025/12/14 自由時報