生成式人工智慧科技浪潮席捲全球，同時地緣政治、低碳經濟、供應鏈管理等多樣議題興起，為企業帶來新的挑戰與機遇。台灣玉山科技協會攜手勤業眾信聯合會計師事務所於2024年4月30日舉辦「AI智慧革命創造韌性未來－科技產業的永續之道」論壇，探討AI、供應鏈、再生能源與企業韌性等議題，共同交流前沿產業趨勢。

首先台灣玉山科技協會副理事長盧超群開場致詞。他表示，AI已是真實的浪潮，從科技、金融、生活到宏觀經濟各方面產生影響。根據ARK Invest 2022 年的調查，到2030年AI可對全世界創造高達80兆美元的經濟價值，並影響企業生產模式。過去是單一集團垂直整合，未來將走向許多公司共同形成聚落，一同定義產品的趨勢。而台灣產業諸如晶圓代工、IC設計、伺服器、模組、封裝等在AI領域已有許多發揮之處，盧超群副理事長鼓勵產業朝向更深層的量子、原子、半導體、電子電機到AI領域發展，創造更大價值。

接著由主辦單位之一的勤業眾信聯合會計師事務所總裁柯志賢致詞。他提到，企業經營面臨如地緣政治、新科技應用、永續轉型、企業韌性等多種複雜議題，特別是許多企業都很關切AI的應用該如何運用於組織，以及關切能源議題等，希望藉由整合產業專家共同討論，為大家提供有價值的資訊。

Google Cloud台灣業務副總經理呂欣育進行專題演講，分享「未來物聯：生成式AI如何引領供應鏈智慧革命」。他表示，在公有雲解放算力和儲存空間（storage）以來，多元資料的傳輸、處理得以實現。而下一階段，將由生成式AI將各企業累積的數位資產開始變現，並透過連結客戶、員工、系統，達到更高程度自動化，展開企業新的變革。呂欣育副總經理建議，AI模型有非常多種，企業首先要辨識自身真正的需求和目標；再建立合適的AI模型；而正確的資料才能產出正確的結果，因此須確認公司的資料策略，以建立有效的AI底層資料庫；最後則是組織層面，幫助全公司都建立AI的思維，可從小的應用例如客服部門開始普及，逐漸打造整個組織的AI文化。

就再生能源的部分，勤業眾信聯合會計師事務所電力、公用事業與再生能源產業負責人合夥律師林孟衛以「法律視角的科技製造：台灣科技業使用再生能源趨勢與法律議題」為題進行演講。目前產業重點關注AI應用如何普及，然而AI所需的電力議題更難以忽視；盤點台灣能源結構，在淨零減碳的目標下，2050年再生能源占比須超過60到70%，成為主力電力來源。然而離岸風電、太陽光電的裝置容量距離2050年目標還有很大的差距，且各自面臨成本過高、空間不足與地緣政治矛盾等瓶頸，未來幾年之內，恐難以達成其發電容量目標。

然而根據國發會的數據推估，台灣每年電力需求不斷成長，不計入AI的電力需求，到2030年的電力需求將增長約22.7%，離岸風電、太陽光電難以供應，林律師說明，下一階段補足再生能源缺口的能源，應採用潔淨氫能的「藍氫」與「綠氫」。氫能產業極具未來成長潛能，並且具備戰略意義，預計全球需求在2050年將達到6億噸氫氣當量，市場規模達1.4兆美元，全球各國將投資龐大金額發展，台灣也應參考各國經驗，早日建立氫能政策，投入資源、建置完整法律與投資環境，以及多樣化的政策補貼工具等，以利提升能源自給自足的能力。

勤業眾信風險管理諮詢股份有限公司副總經理田嘉雯主講「打造韌性供應鏈：提升企業競爭力關鍵驅動力」。田嘉雯副總首先說明，在新冠疫情之後，大家面對的是一個「新常態」，疫後世界有許多互動方式、行為改變，且已經不會回復到疫前的模式，而成為「新常態」。如高通膨、缺工、全球經濟放緩、氣候變遷等現象帶來種種不確定性，黑天鵝事件、AI迅速發展，都是難以預期到的事件。過去講求企業的風險管理、危機管理已不足以應付迅速變化的情勢，企業必須強化本身的韌性，才有能力面對未來多種局勢。

田嘉雯副總分析，企業韌性不僅是被動的風險管理和處理，更是具積極進取和靈活性，其內涵包括須由企業從上而下制定策略，且賦予組織成員信任感、採取「以人為本」的思考，並且不違背普世價值，從而建構企業的新常態。以烏克蘭的企業為例，面對戰爭造成的破壞，100多家烏克蘭企業即展現其企業韌性，秉持「以人為本」的價值觀、員工使命感與敏捷的決策體系支持企業度過難關。今日談供應鏈管理，也不只重視高效能、成本優化或彈性，還須將韌性的面向加入，企業可建立一個控制中樞（control tower），增進全體供應鏈成員間的協同合作與資訊傳遞；也鼓勵員工參與組織創新過程，提升彼此信任感，甚至共同思考企業的未來願景，成為一個具韌性的團隊，共同面對種種不確定性挑戰。

最後由數位時代總編輯王志仁主持專家對談「AI時代供應鏈韌性和多角化布局的致勝策略」，邀請中華電信研究院前瞻科技研究所長汪世昌，分享中華電信在AI 2.0時代的策略與作法。他說，其作法主要為三個面向，首先為「+AI」和「AI+」雙軌發展，即將AI應用導入原有業務，以及開發新的AI產品；其次為提升自主研發AI 2.0技術能力，特別是針對小型語言模型的應用，打造算力支援；第三則是生成式AI應用的探索跟嘗試，例如Copilot在客服端的協作，辦公室文書資料處理，防詐簡訊內容等，還有許多可能性待發掘。

和碩聯合科技核心技術研發中心軟體研發一處處長蕭安助則談到，AI在自動化工廠中最重要的是提升其自主（autonomy）層級，因此從大數據、機器學習、AIoT、深度學習到生成式AI的演進，最重要的面向就是整合性提升，生成式AI可同步處理視覺、聲音、文字等資訊，因而提升自主層級，和碩也積極在組織內推廣AI，以社群的概念讓員工共同參與、交流；其PEGA AI平台，近來也整合大型語言模型（LLM）等服務，也期待業界夥伴一同投入，成為開放資源與大家共享。

勤業眾信聯合會計師事務所電信、媒體及娛樂產業負責人溫紹群表示，今日供應鏈議題錯綜複雜，過去三年從疫情到戰爭，地緣政治升溫、原物料波動等挑戰接踵而至，台廠從單打獨鬥走向「以大帶小」，由大公司領頭提升整體供應鏈。在此模式下，AI或數據更能產生價值。以前做供應鏈管理，資料通常止於一線供應商，但現在面臨許多風險議題、ESG議題，要透過AI科技解決供應鏈問題，透明度（transparency）更形重要，供應鏈成員間的資訊透明化、數位轉型，才能帶來價值。而數位轉型過程中，因為各供應商的數位化成熟度不同，其中需要大公司或政府力量支援，例如提供資料統一標準等，才能帶動總體供應鏈一同前進。