A.6.1 台灣開源生態在 Agentic AI 時代的機遇
1. 硬體與 AI 整合的優勢
- AI 晶片與邊緣運算：台灣在全球半導體產業中佔據領先地位，這為開發開源 AI 晶片、邊緣 AI 解決方案提供了獨特優勢。開源軟體與台灣強大的硬體實力結合，有望催生新的 AI 應用和商業模式。
- 開源硬體與 AI：結合開源硬體（如 RISC-V）和開源 AI 軟體，台灣有機會在 AIoT 領域建立完整的開源生態系統。
2. AI 代理輔助開源開發的效率提升
- 台灣資服業者可以利用 AI 代理工具提升軟體開發效率，加速產品迭代，從而更好地服務客戶。
- AI 代理也能降低開源貢獻門檻，鼓勵更多台灣開發者參與國際開源專案。
3. 開源 AI 模型與數據的潛力
- 台灣在特定領域（如醫療、製造）擁有豐富的數據資源。透過將這些數據開源，並結合開源 AI 模型，有望在這些領域開發出具有競爭力的 AI 解決方案。
- 鼓勵開發和貢獻繁體中文的開源 AI 模型和數據集，服務在地市場。
4. 政府推動 AI 與開源的政策疊加效應
- 如果政府能將 AI 發展戰略與開源推動政策有效結合，例如鼓勵政府專案採用開源 AI 技術，並將成果開源，將產生巨大的疊加效應。
A.6.2 台灣開源生態在 Agentic AI 時代的挑戰
1. 人才競爭與技能轉型
- 全球對 AI 人才的需求激增，台灣將面臨更激烈的人才競爭。
- 現有開源工程師需要快速學習 AI 代理協作、提示工程等新技能，否則可能面臨被淘汰的風險。
- 缺乏具備 AI 與開源雙重背景的複合型人才。
2. 法規與倫理適應
- AI 代理的引入將帶來新的法律和倫理問題，例如 AI 生成程式碼的著作權、AI 決策的責任歸屬、數據隱私等。台灣的法規體系需要快速適應這些變化。
- 如何制定符合台灣社會價值觀的 AI 倫理規範，並將其融入開源實踐，將是一大挑戰。
3. 國際影響力與話語權
- 在 AI 時代，國際開源社群的重心可能轉向 AI 相關專案。如果台灣未能積極參與並貢獻這些專案，其在國際開源領域的影響力可能進一步被邊緣化。
- 如何將台灣在硬體領域的優勢轉化為開源 AI 軟體領域的話語權，將是關鍵。
4. 商業模式的轉型壓力
- 傳統資服業者可能面臨 AI 代理帶來的「自動化」競爭，需要加速轉型，提供 AI 驅動的增值服務。
- 開源 AI 模型的普及可能降低某些 AI 服務的門檻，對現有商業模式造成衝擊。
5. 數據與模型開放的平衡
- 在推動開源 AI 模型和數據集的同時，如何平衡數據開放與數據隱私、安全之間的關係，將是一個持續的挑戰。
A.6.3 應對策略與未來展望
1. 加速 AI 與開源複合型人才培養
- 鼓勵大學和研究機構開設 AI 與開源結合的課程，培養具備跨領域知識的人才。
- 提供在職培訓，幫助現有工程師進行技能轉型。
2. 制定前瞻性的 AI 與開源政策
- 政府應積極研究 AI 代理對開源的影響，制定相應的法律法規和政策，引導產業健康發展。
- 鼓勵產學研合作，共同探索 AI 時代的開源倫理和治理模式。
3. 發揮硬體優勢，打造開源 AI 解決方案
- 鼓勵台灣企業將其在 AI 晶片、硬體製造方面的優勢與開源 AI 軟體結合，開發具有競爭力的邊緣 AI、AIoT 解決方案。
- 支持開源硬體專案的發展。
4. 積極參與國際開源 AI 社群
- 鼓勵台灣開發者和企業積極參與國際開源 AI 專案，提升貢獻度，爭取話語權。
- 舉辦國際級開源 AI 會議，吸引全球 AI 專家來台交流。
5. 探索 AI 驅動的開源商業模式
- 鼓勵資服業者和新創企業探索 AI 驅動的開源增值服務、平台模式，實現商業創新。
Agentic AI 時代為台灣開源生態帶來了巨大的變革潛力。透過積極應對挑戰、抓住機遇，台灣有望在全球開源 AI 領域佔據一席之地，並為自身的數位轉型注入新的活力。