近年來，人工智慧（AI）高速發展，有AI領域權威人士堅持數學在AI發展中的核心地位，引經據典進一步鞏固了「數學為王、算力制勝、演算法領導力」的主流敘事。然而，這種以歐美及矽谷模式為藍本的發展邏輯，本質上是一種標準化、規模化、中心化的技術霸權表述，但未必適用於幅員有限、縱深不足的台灣。
AI本應是賦能全人類的普世技術，但當前的工具化趨勢，使AI逐漸淪為標準化產品的附屬品，中小企業與獨立開發者必須依賴API介面，導致系統喪失主動性及靈活性，難以適應在地化與多元的市場需求。這種「技術中心主義」的發展模式，最終形成單極AGI及系統熵增的困境。
台灣十年以來，AI逐漸工具化、API依賴化，但其發展路徑已被高度集中在日常生活(Sensory) 及文案處理上。但矽谷大型科技企業及大模型平台，憑藉資本與算力優勢，將AI統一介面對外輸出。這種模式雖可提升短期效率，卻高度限制了創新主體的主動性及差異化發展空間，使台灣陷入技術依賴與生態依附的被動局面。
事實上，AI的未來不應該僅限於「更大、更快、更強」的單一維度競賽。從AI到API，再到AI for Science（AI4S）乃至自主科學發現系統（ASDS, Autonomous Scientific Discovery System），AlphaFold到AlphaGenome，從技術演進正朝向分布式、專業化、平台化方向深化，為不具規模優勢及標準化能力的中小型經濟體提供另類的戰略機遇。
以AlphaFold與AlphaGenome為例，它們針對生命科學領域的深度定制系統，卻在蛋白質結構預測與基因組分析中實現革命性突破。同樣，AI在材料科學、能源優化、智慧製造等領域的應用，也正朝向高專業度、強領域耦合的方向發展。這些案例說明，AI的價值正從「通用能力展示」轉向「垂直問題解決」。對台灣而言，與其在通用AI賽道上與巨頭正面交鋒，不如將資源集中於具身智慧、智慧醫療、半導體智慧運維、綠色科技等具備產業基礎的領域，打造「場景驅動、知識嵌入、自主可控」的AI應用生態。
台灣應避免陷入「算力崇拜」與「演算法中心」的迷思，轉而推動「產業定義AI」的戰略轉型--由產業需求牽引技術研發，由專業知識賦能模型訓練，由應用場景驅動系統優化。
具體而言，此策略內容可從三方面著手：第一，建立產業導向的AI研發機制，鼓勵學研機構與中小企業合作開發垂直領域模型，促進技術與場景的深度整合；第二，推動資料治理與開放共享，建構安全可信的產業資料池，打破資料孤島，提升資料使用效率與合規性；第三，發展輕量化、模組化、可解釋的AI架構，支援快速部署與持續迭代，降低技術門檻，擴大參與主體。與此同時，應重視AI倫理與永續性，確保技術發展服務於社會整體福祉，而非加劇數位不平等。
全球AI格局正在重塑，標準化敘事的光環正在改變。多元化、分布式、差異化的應用生態，才是AI成熟階段的真正標誌。台灣不應被「大即是好」的敘事綁架，而應堅定走自己的路：不求最大，但求最精；不追風口，但求深耕。唯有如此，才能在全球智慧浪潮中，找到屬於自己的座標與聲音。
AI的未來，不應是單一霸權的延續，而應是百花齊放的共榮。我們期待一個更加開放、多元、包容的智慧時代，跳脫工具化與標準化的桎梏，以專業深度與產業韌性，開創屬於小型經濟體的智慧新路徑。這不僅是技術選擇，更是戰略自覺與文明責任。（作者為科管退休教授／化學博士）
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