2026台湾产业AI化大调查报告：AI普及后的新赛局

前言 當AI成為標配，真正的競爭才剛剛開始 早期大眾出現了，就代表這項創新已經進入主流市場，正式普及了。 自2025年起，全球政經局勢在動盪中重塑，台灣憑藉AI晶片與伺服器供應鏈的核心地位，在波詭雲譎的國際賽局中，拉出了一道令人矚目的經濟長紅。然而，身處產業最前線的我們深知：當AI已從「選配」轉為「標配」，一場前所未有的新賽局，正在悄然改寫競爭的遊戲規則。 今年的調查數據與專家訪談共同指向一個重要訊號：台灣產業AI化，似乎已突破「知道卻做不到」的瓶頸，早期大眾正在浮現。這是一個歷史性的跨越，也是我們必須正視的分水嶺時刻。 本 年 度《產 業AI化 大 調 查》延 續「Unknowing AI」（AI認 知 缺 乏）、「Conscious AI」（AI認知覺察）、「Ready AI」（AI導入準備）、「Scaling AI」（AI規模應用）四階段導入分類架構，並維持「經營策略」、「人才培育」、「技術應用」三大面向，以利與前幾年數據進行縱向比對，支持長期觀察的研究價值。與此同時，今年的調查方法亦進行了重要優化：填答者背景的識別更加精確，檢測方式也導入更具理論基礎的設計，確保信度與效度均符合學術標準。 過去數年，企業熱議的是「要不要做AI」；而2026年的調查結果告訴我們，那個問題已然過時。生成式AI工具的快速普及，極大化地降低了技術門檻，AI應用正式進入野蠻生長的時代。AI不再是少數企業的秘密武器，而是如同網路一般的基礎建設。但伴隨普及而來的，並非全面轉型的成功，而是產業內部日益擴大的「價值斷層」。 我們看見了兩極化的分歧：領先者已跨越單點測試階段，進入規模應用，思考的是如何透過AI優化決策、重塑商業模式，並在資源限制下建立穩健的治理框架；落後者則仍深陷數位基礎建設不全、人才媒合失準，以及無法精準定義核心痛點的困境之中。這道差距，早已超越技術層次，本質上是企業體質與轉型策略位階的根本區別。 面對今年數據所呈現的顯著躍升，我們誠摯希望這份報告，能成為企業直面轉型深水區的羅盤。不只幫助台灣企業跟上AI普及的巨浪，更重要的使命在於協助企業看清這道分水嶺，帶領台灣產業從供應鏈核心，躍升為AI價值應用的全球領航者。 正如創新傳佈理論所揭示的，一項新的概念、技術或產品，要在一個社會系統中散播開來，需要一定的時間和條件，關鍵在於「採用者」。理論中將新事物採用者分為五群，分別是創新者(2.5％)、早期採納者(13.5％)、早期大眾(34％)、晚期大眾(34％)，以及落後者(16％)。如果 目錄 02.2026台灣產業AI化現況 01.產業AI化程度如何評量 構 成AI化 指 數 的 三 大 基 準5AI化 分 級 定 義 與 判 斷 標 準6 AI化 指 數 與 三 大 面 向 整 體 表 現8AI化指數深度解析14 03.產業洞察與分析 台 灣 產 業AI發 展 四 大 階 段24領先者與落後者圖像26 產業AI化程度如何評量 •構成AI化指數的三大基準•AI化分級定義與判斷標準 產業AI化程度如何評量 構成AI化指數的三大指標 台灣產業AI化大調查中的「AI化指數」主要是參考了國際相關文獻與分類建議，將企業的AI應用能力劃分為經營層面（Business）、人才 層面（Talent）及技術層面（Technical）三大指標來進行評估。三大層面的具體評估細項如下： B1：使用AI工具或技術與否B2：內部使用AI工具的模式B3：對於AI發展策略上的規劃B4：目前企業資料治理程度B5：目前有在進行的可信賴AI準則 TA1：AI模型來源TA2：AI人才發展策略TA3：導入AI後影響 TE1：目前數位化程度TE2：內部資料的使用與存取狀況TE3：內部資料的型態TE4：目前應用人工智慧的實際情況 台灣產業AI發展四大階段 AI發展四大階段分級定義說明 Unknowing與Conscious屬於「0到1」的摸索期，企業尚在建立認知與評估可能性；Ready與Scaling則進入「1到N」的規模化擴展期，AI應用從點狀試驗走向全面落地。 台灣產業AI化大調查依據企業的AI指數得分，將企業的AI發展階段由初階到成熟劃分為以下四個等級 這四個階段可視為企業推動AI「從0到1到N」的完整發展歷程： 備註：「集群分析」依據樣本之間的共同屬性，將比較相似的樣本聚集在一起，形成集群(cluster)。通常以標準化後的距離作為分類的依據，相對距離愈近，相似程度愈高，分群之後可以使得群內差異小、群間差異大。2026年分群標準係依據2022年集群分析的各群分數區間，以利在同一標準下進行跨年度比較。 2026台灣產業AI化現況 •AI化指數與三大面向整體表現•AI化指數深度解析 生成式AI工具普及，推動AI指數大幅躍升 「AI化指數」是以經營（Business）、人才（Talent）、技術（Technical）三大層面做為評估維度，系統性衡量企業AI導入成熟度。 級的日常工作流程中。 進一步分析各指標表現，技術層面平均分數50.63，為三大層面中最高，顯示企業在基礎設施建置上相對積極投入。經營層面（48.61）的成長則體現企業在策略佈局與投資意願的同步轉強。然而，人才層面（39.73）表現相對滯後，與前兩項指標存在顯著落差。顯示人才培育與AI職能發展仍是當前企業在深化AI應用上亟待突破的缺口。 根據人工智慧科技基金會2026年最新調查，整體AI指數呈現爆發式躍升，反映出企業對AI應用的認知已顯著深化。數據顯示，高達85.8%的企業計畫在2026年導入或擴大應用AI技術。這波指數增長的核心動能來自生成式AI工具的快速普及，隨著取得成本逐年下降、操作門檻持續降低，AI應用不再侷限於技術部門，而是逐步擴散至各層 AI化指數與三大面向整體表現 經營層面：戰略願景與治理實務的斷層 受惠於生成式AI門檻降低，各產業應用AI輔助日常工作的比例大幅提高。在已導入AI的企業中，應用場景高度集中於內容生成與翻譯、知識管理與摘要、程式開發輔助等領域。雖然工具層面的滲透率提升，但在發展策略規劃、數據治理、以及可信賴AI準則等深層面向的分數依舊偏低，顯示企業的進程仍停留在工具層級，而非組織制度的系統性整合。 轉型意識覺醒：經營面分數顯著提升 台灣企業對AI轉型的急迫感於今年顯著提升，建立AI發展戰略已成為企業共識，進而帶動「經營策略（Business）」面向分數大幅增長。然而，深入分析顯示，目前的轉型現況多處於「具備願景，但缺乏具體發展藍圖（Roadmap）」的階段。這種僅具方向感卻缺乏執行導航圖的落差，已成為阻礙轉型落地的首要挑戰。 治理危機：隱含在「野蠻生長」下的系統性風險 隨企業AI工具普及率攀升，潛在的治理風險亦同步加劇。數據顯示，當前企業內部的AI應用與公司治理體系呈現脫軌狀態，受訪企業中已有83%曾應用或使用AI工具協助工作，然而，高達61.8%的企業內部AI應用未納入組織管控中，換言之，每十家已開始使用AI的企業中，超過七家的應用行為實際上脫離組織管控之外。這種在缺乏組織授權與規範下，由員工自發使用的「野蠻生長」模式，使企業核心營運資料與業務邏輯在毫無資安準則與隱私框架保護的狀態下持續外流，企業將長期暴露於資料外洩與合規威脅之中，且隨著AI應用規模持續擴大，治理風險亦將同步加速累積。 隨著企業跨越初階準備期，未來將進階至「擴展規模（Scaling AI）」階段，若當前基本應用尚處於失控狀態，且治理機制未能即時建立，若企業貿然引入具備更高權限的AI Agent將使潛在風險大幅擴增，且複雜度難以管控，恐導致組織面臨不可控的系統性危機。 另一方面，基層員工為追求個體效率，常自發導入低門檻、便捷的非官方AI工具，形成所謂的「影子AI（Shadow AI）」現象。這並非台灣獨有的困境，而是全球企業在AI工具快速普及浪潮下普遍面臨的治理挑戰。Shadow AI指的是在企業IT部門未知、未授權的情況下，員工私自使用的AI工具與服務，其應用行為遊走於組織可見範圍之外，資料流向難以追蹤與管控。 這種不受控的使用模式，不僅形成資安隱憂，更為企業的長期整合埋下隱患。當企業日後試圖統一導入企業級AI系統以建立集中管控時，往往面臨員工因長期習慣私有工具而產生的慣性抗拒與轉移反彈，導致分散的單點應用難以有效收攏整合。一旦企業決策層意識到問題的嚴重性，治理成本已大幅攀升，修復的難度也將遠高於預防。 AI化指數與三大面向整體表現 治理危機：隱含在「野蠻生長」下的系統性風險（續） 治理進程：技術領先與制度滯後的缺口 「AI應用規範與治理」是整體治理體系中得分最低也最薄弱的一環，平均分數僅22.65分。儘管多數企業意識到「隱私與資訊安全」的重要性，但這主要源於外部合規壓力（如上市櫃法規要求與嚴格稽核）下的被動遵循，而非企業主動的治理意識。資安合規目前僅被視為營運底線，尚未轉化並整合為完整的AI治理架構。 發或部署本地模型的比例合計僅約20%；從資源使用現況來看，公有雲（39.0%）與私有雲（41.2%）合計超過八成，邊緣／裝置上AI整體使用率僅25.0%。即使在邊緣AI需求最為明確的應用場景中，如工業視覺瑕疵檢測（AOI）與設備預測性維護等情境中，製造業的邊緣AI使用比例分別僅為24%與26%，顯示企業的算力配置決策與實際應用需求之間仍存在明顯錯位。 另一方面，儘管企業多半認為資料與資安重要，卻在AI工具的實際使用規範上如何遵循相同原則，大部份企業幾乎處於真空狀態，形成治理斷裂的現象，而這種現象也反映在策略上，例如目前多數企業尚未考量到資源配置，應用上也將資源過度集中於雲端大語言模型（LLM），缺乏對長期營運成本與多元架構的評估。從模型來源來看，34.6%的企業透過公有雲API串接，22.5%委託SI廠商外部採購整合，自行開 過度依賴單一外部雲端架構，將產生依賴風險，未來可能面臨高昂的轉換成本與技術架構重組的挑戰。在AI工具持續擴散下，企業如何既追求效能並建立應用規範，將是決定現有技術投入能否轉化為「可持續競爭優勢」的核心關鍵。 人才層面：工作模式已受AI衝擊，人才策略轉型刻不容緩 「人才維度」主要評估企業是否具備掌握AI模型的深層技術能力，以及組織內部是否建立完善的職能培訓機制。在三大評估維度中位居末座。其核心缺口源於「AI人才發展策略」指標極其低迷，僅獲29.17分，與其他維度呈現超過30分的顯著落差。 反映出多數企業雖已深刻感知AI帶來的組織衝擊（認知層面），但在落實系統性人才培育與職能發展框架上（行動層面）仍處於停滯狀態。 這種「認知與實務」間的巨大鴻溝，揭示了台灣產業正處於迫切的人才轉型臨界點。企業若缺乏明確的人才發展藍圖，將難以將技術應用轉化為組織的長期競爭優勢。 從產業別來看，零售貿易服務業在人才策略上的得分僅為16.94。這 Talent人才層面 高度依賴外部生態與系統整合，聚焦應用落地與投資效益 現階段企業在AI模型的取得策略上，絕大多數組織傾向直接運用「外部現成模型」，34.6%的企業選擇內部自行串接公有雲API，借助現有LLM服務快速建立應用；22.5%則採取外部採購與整合的路徑，包含委託SI廠商進行客製化開發，或直接購買內建AI功能的軟硬體解決方案。兩者合計超過五成，顯示企業當前的核心策略是善用外部生態快速落地，而非投入資源自行研發模型。 段的核心目標並非鑽研底層算力或前沿技術研發，而是聚焦於「應用落地」，顯現企業評估AI投入的主要指標，在於該技術能具體貢獻的成本節約或產值增量。 相較於研發高門檻的自有模型，直接導入市面上已臻成熟的API服務，能顯著降低前期開發成本並縮短導入週期。儘管如此，各產業基於核心業務需求與技術成熟度的不同，在取得策略上仍展現出顯著的差異化取向。 此趨勢除了受限於企業內部的技術量能外，也反映出多數企業現階 Talent人才層面 AI人才發展策略 多數企業多半未提供相關資源，調查顯示，44.7%的企業尚未制定任何專門的AI人才培訓