【專題探索】亞洲國家人工智慧基礎設施發展對我國AI基礎建設之啟示
劉思妤（台灣經濟研究院助理研究員） (2026/07/09) 《台經月刊第49卷第7期》
星、日、韓推動人工智慧基礎建設，已將算力、能源、法規與人才視為國家級整體戰略，台灣雖具備半導體與主權模型優勢，但下一階段必須從「建置能力」轉向「擴散能力」。我國應借鏡三國經驗，同步補齊能源永續、法規落地、算力普及與分眾人才培育等關鍵配套，以化解中小企業的應用落差，進而從全球硬體核心樞紐，成功轉型為具備全面治理與應用能力的「人工智慧生活島」。
人工智慧基礎建設已逐漸成為各國提升科技實力與產業競爭力的重要政策議題。自2022年年底生成式AI浪潮席捲全球，新加坡、日本、韓國等亞洲主要先進國家，無不以國家長期整體發展為考量，積極投入算力、資料與制度等全方面布局，試圖在這波全球數位經濟版圖中確立自身位置。本文以上述三個亞洲先進國家為參照對象，說明AI基礎建設的政策方向與實踐成果，對照我國「AI新十大建設」的推動現況，針對算力自主、能源配套、法規落地與人才培育等核心議題提出具體啟示，期能作為我國推動人工智慧相關政策與發展方向之參考。
緒論：AI基礎建設的時代意義
2026年4月世界經濟論壇(World Economic Forum, WEF)的最新報告中明確指出，AI基礎建設應被視為與能源、水資源並列的「關鍵國家基礎設施」(Critical National Infrastructure)。其中，英國已於2024年正式將資料中心列入關鍵國家基礎設施；歐盟第二版網路指令(Network and Information Security Directive 2.0, NIS 2)，亦將雲端運算與資料中心列為強化資安韌性的首要對象。一言以蔽之，「算力即國力」，缺乏算力，模型無從訓練；缺乏資料治理，模型品質難以保障；缺乏穩定電力，算力擴張僅是紙上談兵；缺乏制度保障，創新難以持續，這幾大要素彼此相互依存，共同構成一國AI發展能力的基石。
在亞洲地區，新加坡以制度優先搭配精準算力投資，在有限土地條件下打造高密度AI生態體系；日本以巨量公私協力投資重振科技強國地位；韓國在制度建構上率先突破，成為繼歐盟後少數完成AI專法立法的主要國家。本文以此三國為借鏡，對照我國AI基礎建設的現況與挑戰，提出具體可行的政策啟示。
亞洲重點國家AI基礎建設發展
（一）新加坡：以制度優先搭配雙軌策略
新加坡是亞洲AI治理與基礎建設布局最為系統化的國家之一。2023年年底新加坡正式發布第二版「國家AI策略」(National AI Strategy 2.0, NAIS 2.0)，確立「AI促進公共利益」(AI for Public Good)與「AI促進經濟成長」(AI for Growth)的雙軌戰略，並將算力基礎建設、人才與技能培育，以及AI治理列為核心布局方向。在監管治理上，新加坡並未採取歐盟式強制立法路線，而是以自願性、行業別與實務導向的軟性監管為主，透過AI Verify等測試工具，協助企業評估AI系統風險、檢視治理原則落實情形，並與國際規範接軌。
人工智慧、基礎建設、數位主權、大型語言模型、生成式AI