創觀點（10）：從全球AI經濟潛力，看台灣新創的關鍵課題

2026年，人工智慧（AI）仍是科技圈的熱門話題之一，同時更逐漸成為各國經濟成長與產業轉型的核心動能。PwC在《Global Artificial Intelligence Study–Sizing the prize》中指出，AI有潛力在2030年前為全球經濟帶來高達15.7兆美元的貢獻，其影響規模甚至超過中國和印度目前產值的總和。

值得注意的是，該研究特別強調，AI所創造的經濟價值並非僅來自效率提升或成本降低，而是有約45％來自於產品的優化。AI推動了產品的多樣性，並隨著時間的推移帶來了更多客製化與價格親民的服務，從而刺激消費需求。這代表AI的真正影響，不只是讓企業既有流程「做得更快」，而是催生出新的商業模式與市場需求。

而AI同樣在新創圈熱度屹立不搖，自2022年起，《台灣新創生態圈大調查》中的創業關鍵字由「人工智慧／大數據」連續4年蟬聯第一名。

本文綜觀2023年所推出的《Global Artificial Intelligence Study–Sizing the prize》與《2025台灣新創生態圈大調查》，整體環境與產業的變化日新月異，過去對於AI發展之預測是否已經於現在得到驗證？實際導入AI的情景與產業是否與當初預測相符？AI對於新創生態圈的影響為何？

從「潛在價值」到「實際成果」的關鍵挑戰

AI所帶來的經濟潛力，並不會自動轉化為企業或新創的成功；真正的挑戰在於能否將技術持續轉化為穩定的產品、服務與營收模式。

當AI成為多數新創都能使用的工具後，外在競爭差異不再來自是否導入技術，而是產品與服務是否真正回應市場需求。就台灣的新創生態系而言，AI從特定技術題目的標誌，轉變為影響競爭條件的重要能力，並成為產品與服務中常見的工具選項。

然而，417家受訪新創（AI技術的開發者、系統整合商與使用者）中，有55％認為導入AI尚未轉化為營收來源：其中27.1％認為投入AI尚未產生實質收入，19.7％的新創則預估AI帶來的收入占比低於5％，8.1％的新創認為無法計算。

這也提醒，當AI成為多數新創的共同語言之後，焦點正轉向如何縮短從導入AI到實質獲利的落差。

AI與產業整合案例

根據《2025台灣新創生態圈大調查》，AI新創的產品或服務以「應用」為主體，且70％聚焦垂直應用領域，專注於將AI技術導入特定產業，且多集中於已具備數據累積的領域，包括：

行銷廣告：32％
健康醫療：30.4％
物流運輸：19.3％

請問，貴公司在開發AI技術的產品或客戶領域，主要涵蓋那些產業或場景？

資料來源：《2025台灣新創生態圈大調查》

這份2025年對台灣新創所做的調查結果，反映《Global Artificial Intelligence Study–Sizing the prize》報告中對全球各個產業在AI潛在應用上所做的預測。

潛在應用場景：媒體整合與搜尋引擎（行銷廣告）

行銷廣告是AI新創技術應用比例最高的產業（32％），而其優勢正是建立在科技、通訊與娛樂產業長期累積的使用者行為數據上。

目前的娛樂與數位平台普遍都已導入個人化推薦系統，但隨著網路影音、社群媒體的推陳出新，內容的分類、推播與既有的商業模式變得更加困難。

AI能為龐大的內容資料庫提供更高效率的分類與資料管理，協助企業更精準的進行廣告投放與受眾定位，並進一步提升變現能力與整體營收。

需克服的挑戰

資料量龐大且多為非結構化資料
如何在資訊過載的情況下，有效過濾雜訊、提取高價值訊息

潛在應用場景：診斷輔助（健康醫療）

健康醫療是AI新創投入比例第二高的領域（30.4％），關鍵在於醫療體系長期累積了大量可被AI應用的病歷、影像與檢驗數據，加上台灣邁入超高齡社會，對智慧醫療與遠端照護的需求大幅提升，使AI在醫療場景中具備明確的商業價值。

由AI驅動的診斷輔助系統，會以病患的個人病史作為基準，當系統偵測到與正常的樣本有偏差時，即可以標示出潛在的健康問題，並建議進一步檢查與治療。

在初期階段，AI主要扮演輔助醫師的角色，而非取代醫師。這類系統期待能夠輔助醫師診斷，同時在實際應用過程中持續累積資料數據，使模型不斷學習並提升準確度。

透過醫師與AI系統間的持續互動，診斷精準度盼逐步提高，長期來看，當系統的可靠性有足夠的提升，醫師也能夠將部分任務交由AI系統協助。

需克服的挑戰

醫療資料與敏感健康資訊的保護
人類生物結構的高度複雜性
新技術在病患、醫療機構與監管機關間的接受度與合規性

潛在應用場景：自駕卡車（物流運輸）

物流運輸是AI新創第三大聚焦領域（19.3％），該產業在營運效率與成本壓力下，對AI解決方案的具高度需求。

自駕卡車可以實現24小時全天候運行，降低人力成本的同時也可以透過提升資產的使用率來降低營運成本。這些變化，為AI新創帶來大量切入既有產業鏈的機會。

需克服的挑戰

自駕車隊相關技術仍在發展階段
法規、安全與社會接受度尚未成熟

AI技術應用情景不勝枚舉，上述僅舉行銷廣告、健康醫療、物流運輸為例，事實上AI與不同的創業題目都產生交集，其通用性不斷擴大，也可以說，AI正逐步成為影響產品設計與競爭門檻的共通能力。

參與AI浪潮之外，還要思考什麼？

綜觀PwC在全球與台灣的研究觀察，從全球角度來看，AI預計能創造的經濟價值相當可觀；對新創而言，AI不只是創業的切入點，更是一場關於「如何實現價值」的長期考驗，能否從題目熱度走向可複製、可擴張的商業模式。

多數台灣新創在追求技術創新的同時，也應更早開始思考產品定位、客戶結構與組織能力，確保AI不只是輔助工具，而是能長期支撐企業成長的核心能力。

我們整理出運用AI前應思考的四大議題：

新創應盤點產業內即將出現的技術發展與競爭壓力：何時發生、速度多快，如何因應。接著評估哪些營運痛點可透過自動化或AI技術來改善，現在已可使用的AI可能帶來哪些機會，以及中長期還有什麼新趨勢正在浮現。

關鍵問題包括：不同的AI解決方案，如何協助新創達成營運或成長目標？公司本身對變革的意願與準備度到什麼階段？想當早期採用者（early adopter）、快速跟進者（fast follower），還是保守跟隨者？公司本身的AI策略重點，是自身想進行轉型，還是試圖顛覆整個產業？

雖然現在投入AI看起來成本不低，但PwC的相關領域專家預期，隨著軟體愈來愈商品化，未來十年成本會逐步下降。長遠來看，簡單的應用可能會走向免費或「增值免費」（freemium）模式，而真正能創造差異化的服務，則會採取付費的進階方案。當底層技術愈來愈標準化、商品化時，資料本身以及如何運用這些資料，將會成為最關鍵，且最有價值的資產。

信任與透明度是關鍵。以自駕車為例，AI等於要求人們把生命交給一台機器，對乘客和公共決策者來說，這是一個非常大的信任門檻。任何出錯事件——不管是系統故障或交通事故——都會立刻成為媒體焦點。這種風險不僅存在於自駕車，通用於所有類型的AI應用。例如客服或互動型機器人，就曾被發現在訓練過程中因刻意操弄，而產生偏見或不當行為。

AI是重要趨勢，但並非唯一主軸。正如PwC在《2025台灣新創生態圈大調查》中所強調的，AI技術降低了創業門檻，但AI的真正價值，並不在於技術本身，而在於如何被運用、被放大，並轉化為具體可行的商業模式。

原文：PwC's Global Artificial Intelligence Study：Sizing the prize

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