中评社╱题：“两岸AI战略的合作发展：技术创新与产业重组” 作者：李其泽（台湾），彰化师范大学公共事务与公民教育学系副教授
【摘要】人工智能（AI）技术作为第四次工业革命的核心驱动力，已然成为二十一世纪国际竞争的战略制高点与国家实力的重要标志。在全球AI发展格局日趋复杂的时代背景下，两岸在人工智能领域展现出深度的经济相互依存关系。中国大陆凭藉举国体制之优势、庞大市场规模与丰富数据资源，在AI应用领域迅速崛起为全球领导者；台湾则依托其在半导体制造业的绝对技术优势与完整产业链，在全球AI硬件生态系统中确立了不可替代的战略枢纽地位。本文采用政治经济学之理论框架，结合比较制度分析与产业组织理论，系统考察两岸AI发展战略的演进逻辑、实施机制与互动态势。研究发现，两岸AI发展呈现出鲜明的差异化特征，对两岸AI合作关系的未来走向产生深刻而持久之影响。本文论证，两岸AI关系必须在技术创新合作与产业重组、经济相互依存与政治风险管控、区域产业整合与全球供应链之间寻求动态平衡，以实现互利共赢的可持续发展路径。
一、前言：全球人工智能竞争新格局中的两岸战略定位
人工智能（AI）技术的突破性发展，正以前所未有的速度与深度重塑着全球政治经济格局，成为各国政府竞相布局的战略制高点与核心竞争力的重要体现。回顾历史发展脉络，每一次重大技术革命皆会引发国际权力结构的深度调整与竞争优势的重新分配。十八世纪蒸汽机技术之发明，推动了英国的工业革命与全球霸权之建立；十九世纪末二十世纪初的电力技术与化学工业，促成了德国与美国的快速崛起；二十世纪中后期的信息技术革命，则确立了美国在全球科技创新与产业发展中的领导地位。〔1〕当前的人工智能技术革命，其战略意义与变革潜力丝毫不亚于前述任何一次技术革命，甚至可能产生更加深远而广泛的影响。
在这一全球性的技术竞赛中，主要经济体纷纷将AI视为国家竞争力的核心要素，制定了雄心勃勃的发展战略与政策框架。美国早在2016年即已发布《国家人工智能研究和发展战略计划》，并在川普与拜登政府时期持续加大投入力度，2019年又颁布《国家人工智能倡议法案》，确立了维护美国在AI领域全球领导地位的战略目标。〔2〕 欧盟则于2018年发布《人工智能战略》，2021年提出《人工智能法案》，试图通过建立全球最严格的AI监管框架来获得“规则制定者”的战略优势。〔3〕日本政府提出的Society 5.0概念，将AI技术视为解决老龄化社会挑战与提升国家竞争力的关键工具。〔4〕韩国、印度、英国、法国、德国等国亦皆制定了各具特色的AI国家战略，形成了全球范围内前所未有的AI竞争态势。
在此复杂而激烈的全球竞争格局中，两岸在AI领域的发展呈现出既依存又互补的复杂特征，成为理解当代科技合作关系的重要窗口。中国大陆凭藉其独特的制度优势、庞大的市场规模、丰富的数据资源与强大的政策动员能力，在短短数年时间内即实现了从AI技术追随者到领导者的华丽转身，在全球AI专利申请、论文发表、企业估值、应用普及等多个指标上皆跃居世界前列。〔5〕 台湾则依托其在全球半导体产业链中的关键地位，特别是台积电在先进制程技术方面的绝对优势，在AI硬件生态系统中确立了不可替代的战略地位，成为全球AI技术发展不可或缺的重要支撑。〔6〕
本研究采用政治经济学的理论框架，将两岸AI关系置于全球政治经济格局变迁的宏观背景下进行考察。地缘政治经济学作为一个新兴的跨学科分析框架，强调地理因素、政治权力与经济利益之间的复杂互动关系，特别适用于分析在全球化时代技术、经济与政治因素相互交织的复杂现象。〔7〕从理论建构的角度观之，本研究主要依托罗伯特·基欧汉与约瑟夫·奈提出的复合相互依存理论，以及格雷厄姆·艾利森的权力转移理论〔8〕，结合本特·阿克·伦德瓦尔与克里斯托弗·弗里曼等学者提出的国家创新系统理论〔9〕，理查德·内尔森等学者发展的技术民族主义理论〔10〕，以及迈克尔·波特的竞争优势理论与加里·杰瑞费等学者的全球价值链理论〔11〕，系统分析两岸AI发展的差异化特征、产业链分工格局、地缘政治影响及治理模式差异。
二、中国大陆AI发展战略：举国体制下的应用驱动模式
中国大陆AI发展历经从分散探索到系统规划的转型：早期研究多在高校与科研院所展开，资源分散、产业化程度有限，但为后续起飞累积了人才与技术基础，同期互联网平台的崛起亦为资料与算力整备提供条件。〔12〕 2015年《中国制造2025》将AI纳入新一代信息技术产业，标志着战略位阶提升；〔13〕 2016年“互联网+AI三年行动”确定了研发与产业化重点；〔14〕 2017年《新一代人工智能发展规划》提出“三步走”目标，将AI上升为国家战略。〔15〕随后在组织、资金与人才等面向建立推动机制，包括统筹协调机构、引导基金与高端人才计划等，提升政策协同与资源配置效率。〔16〕
在产业发展模式上，大陆更强调“应用驱动—场景拉动”：以大规模商业落地带动技术迭代，形成规模与网络效应，并反哺底层创新。〔17〕 支付、电商、智能物流等高频场景率先受益，平台企业在风控、推荐、客服与供应链优化等环节广泛部署机器学习与深度学习。〔18〕 同时，平台型龙头（如百度、阿里巴巴、腾讯、华为）不仅研发核心技术，也经营开发者生态与产业伙伴网络。以百度为例，官方报告称其深度学习平台与大语言模型搭配开发者社群，支持了大量模型与企业应用，体现生态协同效应。〔19〕
空间布局上，AI产业出现明显集群化：以北京、上海、深圳、杭州为核心的多中心格局逐步形成。北京凭藉科教与政策优势在基础研究与技术创新上居于枢纽地位；〔20〕上海结合金融中心地位与先进制造基础，着重于金融科技、智能制造与智能汽车等应用；〔21〕深圳依托电子信息产业优势与创新创业活力，在AI硬件与应用结合上具竞争力；〔22〕杭州则在平台经济与城市数字治理方面表现活跃。〔23〕
整体而言，多项权威资料显示大陆在AI相关专利活动与论文产出持续攀升、位居全球前列。〔24〕与此同时，Elsevier 等研究亦指出中国在AI论文产出与影响力方面近年明显提升。〔25〕 企业层面，计算机视觉与大模型等方向涌现多家具国际竞争力的企业与产品，应用场景不断扩展。〔26〕 在公共治理与民生服务领域，智能政务、城市大脑等专案推动数字化转型；例如杭州方面的官方报告称，透过交通流量分析与调度，通行效率显着改善。〔27〕
大陆AI产业的演进呈现三个鲜明特征：应用驱动、平台引领与集群协同。与美国较多聚焦于基础研究与前沿突破不同，大陆的发展模式更强调大规模应用落地，藉由庞大市场与场景需求快速积累数据、迭代技术并扩张生态。这种模式虽在基础理论突破上相对不足，但在商业化速度与产业规模方面具有优势，并能透过实践反馈推动技术演进。〔28〕
在金融、零售、政务与城市治理等场景，AI系统已渗透至风险管控、用户画像、个性化推荐、智能客服与物流调度。支付平台与电商巨头在每年大型购物节中，均将智能演算法应用于订单处理、物流管理与客服支援，产生显着效率与体验提升。〔29〕官方与企业报告均强调，这些高频应用反过来促进了模型优化与演算法成熟。〔30〕
在产业生态层面，平台型企业不仅作为技术开发者，更扮演生态系统建构者。以百度、阿里巴巴、腾讯与华为为代表的企业建立了从开源框架、大语言模型、算力平台到开发者社群的完整链条。官方数据显示，其开发者社群已吸引数百万人参与，支撑了数十万个模型与应用的落地。〔31〕这种“生态拉动”模式透过网络效应降低边际创新成本，加快技术扩散。
AI技术也逐步渗透至治理与公共服务。政务服务领域推行“最多跑一次”“一网通办”等改革时广泛应用智能流程优化；城市治理中透过即时数据分析改善交通与资源调度。〔32〕这些应用展示了AI如何成为经济转型、社会治理创新与民生改善的重要工具。
三、台湾AI发展战略：硬件优势驱动的创新模式
台湾AI发展战略的最大特色与核心优势，在于其在全球半导体产业链中所占据的绝对领导地位。此一地位的形成并非偶然，而是数十年来产业政策、技术创新、人才培养与企业家精神相互作用的结果，构成了台湾参与全球AI竞争的最重要战略资产。台湾积体电路制造公司作为全球最大的专业芯片代工厂，已然成为人工智能硬件生态系统中最重要的战略节点。该公司在全球晶圆代工市场的市占率超过60%，在先进制程领域更是拥有近乎垄断的地位，掌握约92%的全球最先进逻辑芯片制造产能。〔33〕
台积电的技术优势首先体现在其先进制程技术的持续创新与商业化能力。根据台积电2025年第二季财报，3纳米制程占晶圆收入的24%，5纳米占36%，7纳米占14%，先进制程（7纳米及以下）共计占比74%。〔34〕 此意味着台积电不仅在技术上保持领先，更重要的是实现了先进技术的大规模商业化生产，此乃其他竞争对手难以企及的核心竞争力。在2纳米制程技术方面，台积电同样走在全球前列，该公司计划于2025年在高雄厂开始2纳米制程的量产。〔35〕更为重要的是，台积电在AI专用芯片制造方面建立了独特的技术优势，其生产的AI加速器芯片涵盖了从高端数据中心到边缘计算的完整谱系，几乎垄断了全球高端AI芯片的制造。
台湾半导体产业的竞争优势不仅来自于台积电等龙头企业的技术领先，更来自于完整产业链所形成的集群效应。从上游的材料供应、设备制造，到中游的芯片设计、制造，再到下游的封装测试、系统整合，台湾形成了高度完整与紧密协作的产业生态系统。〔36〕此种产业集群效应在AI时代的价值更加凸显。AI芯片的开发需要硬件设计、软件最佳化、系统整合等多个环节的紧密协作，而台湾完整的产业链结构为此种协作提供了理想的环境。联发科、瑞昱、创意电子等IC设计公司在AI芯片设计方面不断创新；日月光、硅品等封测企业在AI芯片的先进封装技术方面持续突破；台达电、纬创等系统厂商在AI硬件系统整合方面积累了丰富经验。
台积电等台湾半导体企业的技术领导地位与其持续的研发投入密不可分。台积电在2024年的研发支出约62–63亿美元，相当于年度营收的6.9%，在全球半导体企业中位居前列。〔37〕此些研发投入不仅用于制程技术的持续微缩，还涉及新材料开发、新结构设计、新工艺探索等前沿领域。2025年6月，台积电与东京大学共同启用“TSMC-UTokyo Lab”，此乃台积电首间与海外大学合作的联合实验室，重点研究下一代半导体技术。〔38〕
面对全球AI竞争的激烈态势，台湾当局展现出明确的战略意图与系统性的政策思维，通过“AI台湾队”战略将当局资源、企业能力与学术机构有机整合，形成了具有台湾特色的AI发展模式。台湾AI战略的核心理念可概括为“硬件优势驱动、软件创新跟进、应用场景落地”的三位一体发展模式。此一理念的形成基于对台湾自身资源禀赋与竞争环境的深刻认识：既要充分发挥在半导体制造领域的绝对优势，亦要加强在AI软件与应用领域的创新能力，同时结合台湾在特定垂直领域的应用场景，推动AI技术的产业化与商业化。所谓“AI大战略”的提出，体现了台湾在全球AI竞争中的差异化定位。不同于中美两国在AI领域的全面竞争，台湾选择了聚焦重点、发挥优势的战略路径。台科技部门在5年内投入约160亿元新台币，重点布局半导体、资通讯、物联网等台湾具有比较优势的领域。 2018年启动的“台湾AI行动计划”是AI台湾队战略的核心载体与具体体现，该计划以“全面启动产业AI化”为目标，提出了“以强化台湾既有的优势，创新体验为先，软硬携手发展的方式，激发产业最大动能”的发展理念。
台湾在AI治理方面的制度建设体现了其对技术发展与社会责任平衡的重视。“国科会”于2024年7月公布的《人工智慧基本法》草案，揭示了永续发展、人类自主、隐私保护、安全性、透明可解释、公平不歧视及问责等七大基本原则。此一法律框架的制定既参考了欧盟等国际先进经验，亦结合了台湾的具体情况与价值取向。
台湾在AI技术创新方面，特别注重结合自身的产业优势与社会需求，发展具有本土特色与竞争优势的AI技术与应用。在当前备受关注的大型语言模型领域，台湾取得了令人瞩目的进展。由“国科会”主导开发的TAIDE模型，强调法律文本与多语言本土化，使用台湾司法院的判决书、宪法法庭解释等公开资料来完善繁体中文语言模型，并支援台语与客家语等本土语言。台湾大学于2024年7月发布的TAME模型，基于开源的Llama-3架构，拥有700亿个参数，获得了包括健康、媒体、法律与科技等不同领域台湾企业以及Nvidia的财政支持。这些本土化大语言模型的成功开发，不仅展现了台湾在AI核心技术方面的自主创新能力，更重要的是为台湾的数字转型与智能应用提供了重要的技术支撑。
四、两岸AI合作：互补优势与深度融合
两岸在AI产业链上形成的深度融合关系，不仅是市场力量自然选择的结果，更是两岸经济互补性与技术协同性的集中体现。此种融合关系为两岸AI合作提供了坚实的经济基础与技术支撑。从产业链分工的角度观之，两岸在AI领域形成了极为明显的互补结构。台湾在AI硬件制造、芯片设计、先进制程等方面拥有全球领先的技术与产能，特别是台积电在AI芯片代工方面的垄断地位，使得全球几乎所有的高端AI加速器皆需依赖台湾的制造能力。
与此同时，中国大陆在AI软件开发、算法创新、应用场景等方面具有显着优势。百度、阿里巴巴、腾讯、华为等大陆科技巨头在深度学习框架、大语言模型、计算机视觉、自然语言处理等AI核心技术领域皆达到了世界先进水平。更重要的是，大陆庞大的市场规模与丰富的应用场景为AI技术的快速迭代与优化提供了理想的环境。
AI技术的发展高度依赖于数据、算法与计算力三大要素的协同。中国大陆拥有全球最大的互联网用户群体与最丰富的数字化场景，产生了海量的数据资源。台湾虽在数据规模上无法与大陆相提并论，然在高质量、专业化数据方面具有独特优势，特别是在精密制造、生物医学、金融服务等专业领域积累了大量高价值数据。更重要的是，台湾在AI计算硬件方面的绝对优势，为大陆的AI算法训练与应用部署提供了不可或缺的硬件支撑。
两岸在创新生态方面亦呈现出明显的互补特征。中国大陆的创新生态具有规模大、应用广、迭代快的特点，特别是在移动互联网、电子商务、数字支付等领域形成了全球领先的创新优势。此种大规模的应用创新为AI技术提供了丰富的试验场景与快速反馈机制。台湾的创新生态则更加注重技术精进与质量提升，在半导体设计、精密制造、工业自动化等领域积累了深厚的技术底蕴与工程经验。台湾企业普遍具有较强的技术创新能力与全球化运营经验，此为AI技术的产业化与国际化提供了重要支撑。
两岸AI合作的另一重要基础在于市场需求与技术供给的战略性匹配。中国大陆作为全球第二大经济体与最大的发展中国家，在AI技术的市场需求方面具有独特优势。无论是智能制造、智能城市、智能医疗，抑或是智能交通、智能金融、智能零售，大陆市场皆为AI技术的应用提供了广阔空间。台湾虽市场规模有限，然在AI技术供给方面具有不可替代的优势。特别是在AI芯片制造、边缘计算、工业AI等技术密集型领域，台湾企业的技术水平与产品质量皆达到了世界先进水平。两岸若能实现深度合作，将形成巨大市场与先进技术的完美结合，创造出远超各自独立发展的协同效应。
两岸经济皆处于转型升级的关键阶段，AI技术为产业升级提供了重要机遇与工具。中国大陆提出的“制造强国”战略与台湾推进的“工业4.0”计划，皆将AI技术作为实现产业升级的核心驱动力。在此过程中，两岸可实现产业升级需求与技术创新供给的良性互动。大陆的制造业企业在实施智能化改造过程中，需要大量的AI技术与解决方案，此为台湾的AI技术企业提供了巨大的市场机会。同时，大陆制造业的智能化实践亦为台湾AI技术的改进与创新提供了丰富的应用场景与反馈信息。
人才作为创新的核心要素，其流动与交流对于促进两岸AI合作具有特殊重要的意义。两岸在语言文化、教育背景、专业技能等方面的相似性，为人才的双向流动创造了便利条件。两岸在高等教育与人才培养方面各有优势与特色。中国大陆的高等教育规模庞大，每年培养的理工科毕业生数量居世界前列，为AI产业发展提供了充足的人才储备。同时，大陆政府与企业在AI人才培养方面投入巨大，建立了完善的培训体系与激励机制。台湾的高等教育质量较高，在工程技术、管理科学等领域具有深厚底蕴。台湾的大学与研究机构在产学研合作方面经验丰富，培养的人才普遍具有较强的实践能力与国际视野。
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