城市實力的試金石 AI產業聚落成形的關鍵 - 臺北產經資訊網

人工智慧（Artificial Intelligence，AI）已成為新一波科技革命與產業轉型的核心驅動力。從生成式AI、大型語言模型、AI Agent，到智慧製造、智慧醫療、智慧交通與城市治理應用，AI不僅改變企業內部作業流程，也重塑產業競爭規則與區域發展路徑。然而，若僅從單一技術、單一企業或單一應用場景觀察AI發展，往往容易低估其真正的競爭本質。AI產業的成形，是人才、資料、算力、資本、研究機構、應用場域與政策制度共同作用後，逐步形成的「創新聚落」競爭。

近年學術研究也開始從經濟地理與產業群聚角度，重新理解AI發展。歐洲AI新創生態系研究指出，AI作為通用目的技術，會重新定義既有產業邊界，並創造新的商業模式與產業機會；但AI新創並非均勻分散於各地，而是傾向集中在具備多元產業基礎、跨領域實驗條件與知識外溢效果的區域。研究也發現，AI產業在早期階段主要仰賴同產業聚集與知識外溢，以降低技術不確定性；但當產業逐漸成熟後，跨產業連結、客戶產業基礎與市場進入能力，反而成為支撐AI持續成長的關鍵。

綜上所述，AI產業競爭的重點，已轉向城市是否具備串聯技術、資本、人才、應用場域與制度環境的系統整合能力。AI聚落的形成，代表一座城市能否將研發能量轉化為創業動能，能否將技術突破轉化為商業應用，也能否將單點創新擴散為跨產業升級。因此，觀察AI發展，不能只看技術供給端，更要看聚落能否形成自我強化的創新循環。

以加拿大蒙特婁為例，其AI聚落的崛起並非單純來自企業投資，而是長期學術研究、明星科學家、創投、政府與跨國企業共同作用的結果。相關研究指出，蒙特婁AI生態系的形成，歷經較長的前形成期與後續快速成長期；在前期，主要仰賴大學、研究機構與核心科學家進行知識創造與人才培育；到了形成期，AI新創、創投資金、政府政策與跨國企業研發據點陸續加入，使區域從研究中心進一步轉化為具全球能見度的AI創新聚落。

因此，AI產業聚落可說是城市實力的試金石。它檢驗的不只是城市是否擁有科技公司，而是能否建構一套讓AI技術持續被研發、被驗證、被投資、被採用、被擴散的產業生態系。誰能打造這樣的聚落，誰就更有機會在下一階段AI產業競爭中取得主導位置。

若從聚落觀點觀察AI產業發展，可以發現AI聚落的形成並非偶然，而是多項條件長期累積與交互作用的結果。近期針對AI製造業聚落的研究指出，AI創新在產業聚落中的演化，主要受到三大力量影響，分別是聚落資源（cluster resources）、聚落網絡（cluster networks）與聚落環境（cluster environments）。其中，聚落資源包含人力資本、金融資本、數位基礎設施、研發能力與企業文化；聚落網絡強調企業間知識分享、策略合作與協同創新；聚落環境則包含政策支持、經濟基礎、產業標準與市場需求。該研究並以模擬方式指出，這三項因素與AI創新擴散呈現正向關聯，且彼此並非單獨發揮作用，而是共同影響聚落演化。

首先，AI聚落需要厚實的「基礎資源」。AI發展高度仰賴人才、資料、算力與研發基礎，若一座城市缺乏高階工程師、AI研究人才、資料治理能力、雲端或邊緣運算基礎設施，即使引進少數企業，也難以形成可持續的產業聚落。尤其AI不同於傳統製造業，技術迭代快速、人才流動頻繁、應用場景高度多元，因此城市必須同時具備研究型人才、工程落地人才、產品設計人才與商業開發人才，才能讓AI從概念驗證走向市場應用。另外，頂尖AI科學家與高階工程師是高度流動的國際資產。聚落所在的城市，其簽證政策（如就業金卡）、生活成本、國際教育環境、甚至是語言與文化的開放包容度（對多元與失敗的容忍力），直接決定了該聚落能否吸引並留住全球前1%的頂尖大腦。

其次，AI聚落需要高密度的「創新網絡」。AI技術本身具有跨領域特性，必須與製造、醫療、金融、零售、交通、能源等產業場域結合，才能產生真正的商業價值。因此，AI聚落不能只是AI公司彼此群聚，也必須連結應用產業、研究機構、系統整合商、創投資金與政府平臺。尤其AI研發具有高度不確定性，聚落需要的是願意承受高失敗率、看重長期商業價值的主權基金、企業創投（CVC）與天使投資網絡。中國大陸AI聚落實證研究指出，AI聚落不應只從單一地方群聚來理解，更要從「地方互動」與「跨區連結」共同觀察；該研究以區位商數與社會網絡分析辨識中國大陸AI聚落，發現跨區域合作是AI聚落的重要合作型態，顯示AI聚落競爭已從單一城市內部競爭，轉向城市與城市之間的網絡競爭。

第三，AI聚落需要有效的「制度與政策環境」。AI產業具有高度不確定性，早期研發成本高、商業模式驗證期長，也容易面臨資料取得、資安、隱私、責任歸屬與法規調適等挑戰。因此，政府若能透過政策工具協助補足市場失靈，例如提供研發補助、人才培育、測試場域、資料開放、創新採購與法規沙盒，將有助於降低企業投入AI創新的風險。不過，政策支持也不是越多越好，若資源配置缺乏效率，或過度集中於少數既有強勢節點，也可能造成創新資源錯置。前述中國大陸AI聚落實證研究亦發現，產業政策整體上能促進AI聚落技術創新，但網絡中心性過高的聚落，反而可能削弱政策對創新的正向效果，原因在於高中心性聚落需要投入更多資源維持外部連結，並可能產生跨區合作擠壓本地資源的問題。

因此，AI聚落成形的關鍵，在於城市能否讓「資源、網絡、制度」形成正向循環。資源提供創新的基礎，網絡加速知識流動與商業驗證，制度環境則降低創新風險並引導資源投入。當三者相互支撐，AI聚落才有機會從零散的企業活動，轉化為具備全球競爭力的區域創新系統。

接續前述脈絡，若以「基礎資源」、「創新網絡」與「制度與政策環境」三個向度檢視臺灣AI產業聚落發展現況，可發現臺灣AI廠商分布明顯聚集於北臺灣，尤以雙北、桃園、新竹產業廊帶最為密集。在此區域，可以觀察到「資源、網絡、制度」三者正形成相互強化的循環。首先，在基礎資源方面，北部地區擁有三處國際級AI研究中心，以及全臺灣最密集的資料中心與算力基礎設施，提供AI產業發展所需的技術與人才土壤。其次，在創新網絡方面，北部聚集大量製造業與科技廠商，提供AI跨域應用與商業驗證的市場機會。最後，在制度與政策環境方面，成熟的科學園區體系與產業測試場域，如竹科與工研院，則提供前瞻技術發展、驗證與擴散所需的制度支撐。因此，北部地區因具備AI聚落成形各階段所需的關鍵條件，得以形成相對完整的區域創新系統，並發展為臺灣最具規模的AI產業帶。

註：1.AI廠商數量參考中華徵信所資料庫統計，並篩選具持續營運能力與市場代表性之上市、上櫃、興櫃公司，以其總部所在地統計；2.國際級AI研究中心以國科會106年「AI小國大戰略」計畫補助設立之「AI創新研究中心」統計；3.資料中心數量以Google、中華電信、是方電訊、國網中心公開資料統計。

AI產業聚落的成形，反映的是一座城市或區域的系統能力。過去談產業發展，常以招商成果、企業數量或投資金額作為主要指標；但在AI時代，真正值得觀察的，是一座城市能否形成持續創新的「生態系能力」。也就是說，城市是否能培育人才、吸引資本、串接研究機構、開放應用場域、支持新創實驗，並進一步讓AI技術進入製造、服務、公共治理與日常生活之中。

從國際經驗來看，成功的AI聚落通常不是單點式發展，而是具備階段性演化特徵。早期需要靠研究基礎、人才密度與同業聚集降低技術風險；中後期則必須透過跨產業應用、國際連結與大型客戶場域降低商業風險。這也提醒政策制定者，AI聚落政策不能只停留在補助企業或設立園區，更要依據聚落所處階段，提供不同類型的支持。處於早期階段的區域，應優先強化人才、研發、資料與算力基礎；進入成長階段的區域，則應更重視跨產業合作、國際市場連結、創新採購與應用場域擴散。

對臺灣而言，AI產業聚落的意義更不只是科技產業升級，而是下一階段國家競爭力的再定位。臺灣具備半導體、資通訊、智慧製造與垂直產業應用基礎，若能進一步把AI研發、產業需求、城市場域與政策工具整合起來，就有機會從「AI技術使用者」走向「AI應用生態系建構者」。未來城市之間的競爭，不只是誰擁有更多高樓、園區或企業總部，而是誰能讓AI真正嵌入產業流程、公共服務與生活場景，形成可持續迭代的創新聚落。