台灣強在硬體，贏在軟硬一起飛
台積電市值等同於台灣一年 GDP，單一公司就占了全國 GDP 超過 20%、在股市占比更逼近 4 成，憑藉領先全球的先進製程技術，成為各家 AI 晶片設計公司的首選代工夥伴。而台灣硬體供應鏈的競爭力無庸置疑，成本效率、製造彈性與工程能力都足以稱霸全球，從 PC、智慧手機、再到近年的 AI 伺服器，台灣能長期維持全球資通訊重鎮，往往是因為下一波硬體需求適時補上衰退缺口。中國 DeepSeek 推出訓練成本不到美國 5% 的大模型，證明了軟體優化能降低對硬體算力的依賴，川普關稅政策則是逼迫全世界選邊站，高度集中單一公司、單一產業的台灣，還有每個台灣人如何善用 AI 機遇，就是《台灣 AI 大未來》一書探討的重點。
軟體是最能以少量人才創造大量價值的產業，但因為贏家全拿特性，台灣很難與 Google、Microsoft 等既有巨頭競爭，而只做硬體會遇到的風險，在於大量生產後，終究會走向低毛利，需求終究會減緩。《台灣 AI 大未來》認為，機會在於軟硬整合，而且是硬體帶動軟體整合，將軟體服務搭載在硬體產品上向外拓展，如 Garmin 將 GPS 整合進運動手錶、避開手機市場競爭，抑或研華將 AI 模型整合進工業電腦系統，提供耐用且穩定的智慧設備皆是如此。
台積電已率先導入智慧製造，將自己定義為「軟體驅動」公司，強調「FAB Runs on Code」（軟體定義半導體生產製造），利用數位孿生技術（Digital Twin）將工廠的整體設計在台灣完成並模擬，再到海外複製，藉由遠端控制加速落地速度和降低人力成本。書中也提到，新創與老創的結合也是關鍵，老一輩的規模化管理和全球營運經驗，與年輕世代（新創）的 AI 視野和知識更能相輔相成。
這也呼應到微觀個人層面，具備專業基礎的資深人才學 AI 最快，因為累積 know-how 能判斷 AI 內容的正確性，並清楚知道要問 AI 什麼問題才能獲得最犀利、精準的策略。年輕世代缺乏足夠知識，容易全盤接收 AI 答案，大腦可能外包給 AI 反倒是挑戰。但誠如書中所言，AI 無法企及的，就是關係人的知識，還有只能呈現四平八穩的論述，懂得找到對的人、精準篩選何謂價值，就是我們未來必須好好鍛鍊的決勝點。
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