當人工智慧、量子運算、生物科技等顛覆性技術快速發展，Open AI創辦人奧特曼甚至敢言，人類將在下個百年迎來史無前例的進步時，台灣在這次的工業革命可以站在什麼樣的位置？不能滿足於晶片的生產角色，而是應該去挑戰更多AI的應用。（本文為衛城出版《科技與大國崛起》一書之推薦書評，作者為《READr》總編輯簡信昌，以下為摘文。）
2022年底，OpenAI公司發布了ChatGPT的LLM（大型語言模型）供一般民眾上網使用，開啟了AI（人工智慧）的一個新的時代。
而這所謂的一個新的時代，真正具有時代意義的部分，在於他讓AI走進了一般人的生活裡，讓每個人在生活中都有可能透過AI來協助工作與生活上的各種事情。
這和過去在企業或工廠中使用AI也有很大的不同，在ChatGPT以前，企業大多會需要自己收集各種資料，並且很多情況下，也要耗費大量的運算能力，重新訓練出一個為自己量身打造的AI模型。
這對絕大多數的中小企業而言，是難以負翻投資的成本。當然，ChatGPT之後的各種LLM都為這個狀況帶來了革命性的改變。現在不僅中小企業，甚至是個人，都能以一般的價格，讓AI來改善自己的效率，甚至取得自己原來還沒有學習到的技能。
回到2022年底，在ChatGPT發布之前，大多數使用者可能也不認識OpenAI是一家什麼樣的公司。相較於現在，即使我們坐在咖啡廳裡，可能都還能聽到隔壁桌對於LLM侃侃而談（Large Language Model，大型語言模型）。
而上一次AI大幅度出現在大家日常討論，可能是2016年，由Google收購的DeepMind發布的AlphaGo，擊敗了韓國的棋士李世乭。
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那時候，大家都還以為AI只能用來做一些無關緊要的事，距離我們都還太過遙遠。而當時在AI領域耕耘已久的Google，在ChatGPT發布後，卻在使用者的選擇上，處於苦苦追求的狀態，難道是Google這幾年在AI領域上停滯了嗎？
其實目前大多數的LLM都根基於一個Transformer的架構，而Transformer則是2017由Google發表的一篇論文所提出。但是真正走入廣泛應用，卻是在ChatGPT之後，讓AI真的進入了戰國時代。
2025年1月，由中國公司「深度求索」（DeepSeek）發布的DeepSeek-R1大型語言模型，號稱透過蒸餾的方式，可以用更少的成本來完成效果相同的模型。也讓AI正式成為了科技大國之間的戰爭。
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通用技術的普及對於經濟權力的轉移正是《科技與大國崛起》的主軸，其中第4次工業革命的關鍵技術變革，也正是在討論AI對於現階段大國之間科技與經濟博奕的轉變。這也完全反映到目前最新的LLM戰爭，不僅於科技巨頭們的戰爭，也是國與國之間的對抗。
而以書上提到的技術變革，近代的通用技術普及卻也已經跟過去的鋼鐵產業、汽車、電氣設備有著截然不同的發展。例如個人電腦的發展，當時日本在電腦製造的技術，對於美國挑戰失利，主因在於缺少電腦化的電腦工程人才。也因此無法在製造電腦之外，有效擴散電腦使用技術。
對於這個狀況，如果我們可以用更容易理解的說法，應該可以說是缺乏「殺手級應用」。因為當通用技術需要被普及，也意味著怎麼讓更多一般大眾能夠輕鬆的使用這些技術，甚至不需要太多的使用門檻。
當時個人電腦剛開始落地時，大多數人需要以複雜的作業系統使用電腦，這讓大多數人無法簡單體驗用技術來改善工作流程。一直到微軟（Microsoft）推出Windows 3.1，以圖形化介面去讓使用者簡單操作電腦，因此幾乎獨占個人電腦的作業系統市場非常長的一段時間。後來的Office系列也以類似的方式，獨占市場的同時讓Windows有了難以撼動的地位。
在書中討論的第3次工業革命，也就是電腦普及的變革，到第4次工業革命中美的AI競爭之間，或者還可以來討論一個類似的案例，也就是網際網路的普及與科技大國的競爭。
大家現在幾乎每天都會使用網際網路（World Wide Web），其實是由歐洲核子研究組織（European Organization for Nuclear Research, CERN）為了滿足內部科學家資訊共享需求所發明的。但是後來也是因為許多矽谷公司們創造了許多殺手級應用，造就了目前我們所看到的所有科技巨頭。
想要產生這些應用，除了人才、創新，也跟政策以及各種資金緊密連結。我們可以看到，從軟體時代開始，通用技術的普及與擴散，已經迥異於過去的工業革命的發展路徑。
而從網際網路的霸權挑戰開始，也有別於以往科技大國的競合。TikTok在全球大行其道，不但挑戰美國科技巨頭地位，也確實影響了全球年輕人的生活。
對於書中提到，地緣政治對於通用技術的普及，TikTok跟AI也都是讓我們更容易理解的例子。尤其當TikTok正面臨必須拆分美國業務出售才能繼續在美國營運的訴訟時，科技大國的對抗更可見一斑。
本書的重點當然還是在於第4次工業革命的AI，雖然我們很難預測未來，但是從自動駕駛，機器人的開發以及大型語言模型的應用，我們也許可以預見AI對於人們未來生活的影響程度。
而台灣在這一次的工業革命可以站在什麼樣的位置，也有諸多的討論，但我們應該不能滿足於晶片的生產角色。當我們去看書中描述日本在電腦發展初期嘗試對美國的挑戰，再從電腦以及網路開始的各種科技發展的更迭去思考，台灣該走的路應該是去挑戰更多AI的應用。
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