台灣需要20座AI園區，還是一座世界級AI島？別只想複製竹科，真正的競爭對手在國境之外

日期：2026-10-20

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台北要總部、桃園要算力、台中要機器人、南台灣要研發中心。當地方政府各自搶AI，台灣或許忽略了更重要的優勢：在國際尺度下，整座台灣就是一個產業聚落。

假設一家美國AI企業想來台灣設立亞洲研發基地，究竟應該選台北、桃園、新竹，還是台南？台北有國際企業總部與工程人才，桃園有機場及產業用地，新竹聚集半導體設計與製造資源，台中具備精密機械產業鏈，台南有先進製程及研發基地，高雄則擁有港灣、製造業與產業轉型腹地。

從地方政府角度，這六座城市是六個競爭者；但對一家跨國企業而言，卻可能只是六個功能不同的營運據點。

而這，是台灣AI園區政策最值得翻轉的思考。台灣究竟需要一座座各自競爭的AI園區，還是應把整座島嶼視為一個相互連結的AI產業聚落？

畢竟，對國際市場而言，台北與新竹、台中與彰化、台南與高雄之間的距離，未必足以讓它們成為彼此獨立的產業生態系。當地方政府還在爭取誰是AI首都，跨國企業想的可能是，怎麼把這些城市的優勢一次整合起來。

產業聚落的本質，不是把所有公司關進同一座園區

美國哈佛商學院教授麥可．波特（Michael Porter）在1998年發表於《哈佛商業評論》的經典文章〈Clusters and the New Economics of Competition〉中，將產業聚落界定為特定領域中，地理上相對集中、彼此連結的企業與相關機構。

這些機構不只包括製造商，還涵蓋供應商、大學、研究組織及專業服務業者。換句話說，真正重要的是企業之間能否交換技術、共享人才與創造商業機會，而不是它們是否位於同一塊政府開發的土地上。

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台灣的半導體經驗就是例子。新竹、台中、台南三地各有不同產業功能，彼此卻透過人才、設備、技術與上下游供應鏈連結，構成台灣在國際半導體市場的競爭優勢。

既然半導體都能跨縣市形成產業體系，AI自然沒有必要被行政區界線綁住。尤其AI軟體、演算法與應用服務的產業活動，很多時候並不需要集中在同一棟建築。真正需要靠近的是人才和客戶；未必需要靠近的，反而是土地。

圖／新竹科學園區。取自竹科大小事 FB。

同樣叫AI園區，台北需要的是人才，高耗電機房需要的卻是電廠

因此，如果把AI產業拆開來看，便會發現「選址」根本沒有標準答案。AI模型研發依賴演算法人才、大學研究、國際企業與資本；算力中心需要大量電力、散熱設施、網路連線及可靠的備援系統；AI機器人則需要機械、感測器、零組件供應商及實際測試場域。

也就是說，同樣掛著AI招牌，背後可能是三種截然不同的產業。

數位發展部長林宜敬2026年10月14日評論松山機場AI園區構想時，便指出台北市中心適合吸引跨國企業總部，大型AI算力中心則更適合評估設置在彰濱或高雄亞洲新灣區。

這段話值得地方政府仔細思考。昂貴的市中心土地，如果用來容納大量不需員工每日進出的伺服器機櫃，未必是最佳利用方式；反過來說，把高度依賴國際商務與人才交流的研發總部放到交通不便的郊區，也可能節省土地成本，卻提高人才招聘成本。

再看能源問題，國際能源總署（IEA）2025年《Energy and AI》報告估計，全球資料中心用電量將由2024年的約415太瓦時，增加到2030年的約945太瓦時，成長超過一倍。IEA同時提醒，資料中心對全球總用電占比雖然有限，對個別地區電網的衝擊卻可能非常集中。

因此，AI園區選址不能只看有多少公頃土地，更要看附近能不能供應足夠而穩定的電力。一塊便宜土地，若需要耗費巨資增設變電設備、電網與冷卻系統，最後未必真的便宜。

台灣太小，不適合分散發展？恰恰相反

有人擔心AI園區遍地開花，將造成產業資源分散。這個疑慮有其道理，卻也容易忽略台灣的地理優勢。長期觀察台灣城市暨產業發展的《遠見雜誌》副社長李建興分析，台灣南北距離不長，高鐵與高速公路串起主要產業城市。相較於美國、中國等幅員遼闊的市場，台灣不同科技聚落之間的交通距離較短。因此，將AI產業布局在不同城市，不一定意味著產業分散。甚至可以說，在地方政治眼中是分散，在全球供應鏈眼中卻可能是集中。

真正的問題，不是台灣有太多城市發展AI，而是各城市是否在重複投資相同設施、相互挖角同一批人才，以及用補貼爭奪相同企業。如果桃園、新竹、台中、台南、高雄各自建立不同強項，反而有機會形成兼具規模與韌性的產業網絡。

但這也不代表所有資源都能分散。例如，頂尖研究人才需要一定程度的群聚，先進實驗設施也可能因投資昂貴而適合共享。大型算力中心則應考量電力配置、通訊延遲、資料安全及異地備援，未必全部擠在同一地點就最好。

產業聚落需要集中的是合作能量，不是所有硬體設備。

最好的AI園區，可能不是一座新園區

2026年3月28日，台南沙崙AI創新應用大樓正式啟用，國科會希望以研發、應用驗證、產學合作與算力支援，帶動南台灣AI產業生態系。而行政院推動的「大南方新矽谷」計畫，也早已把嘉義、台南、高雄、屏東視為相互串聯的發展區域，而非各自孤立的產業基地。

這其實已經接近跨縣市產業分工的概念。若進一步延伸到全台，便能思考一種不同於傳統科學園區的AI發展模式：不是每個地方都重新徵地開發，而是讓既有園區轉型，補齊不同區域缺少的功能。

台北可以加強企業總部、軟體研發及國際資本連結；桃竹苗集中晶片、伺服器與硬體技術；中彰投強化智慧機械與實體AI；嘉南高屏則結合半導體、研發驗證、醫療與製造業應用。而政府要提供的，是跨區域共用的算力服務、研發平台、技術驗證與人才培育機制。如此一來，不一定要再開發十座新園區，也可能讓十座既有園區具備新的AI產業功能。

圖／沙崙空拍圖。台南市政府提供。