回顧2025年初開源式人工智慧（AI）小語言模型浪潮興起，除了看好未來將有助於產業AI化的擴大應用前景，也可從近期由國際半導體產業協會（SEMI）與人工智慧科技基金會（AIF）合作，率先發表的首份《台灣半導體產業AI化大調查》報告，一窺上中下游產業發展差距。

由SEMI與AIF合作，率先發表的首份《台灣半導體產業AI化大調查》報告，一窺上中下游產業發展差距。

據統計當前半導體產業對於AI的使用率，雖不如台灣其他產業來得高。僅有42.4% 企業開始使用，包含導入公司流程及個人或部門使用者。惟若分開觀察上、中、下游企業可發現。上游企業已有超過7成，開始使用生成式AI工具；包括有37.5%企業，已將生成式AI導入公司營運流程。

另依SEMI數據顯示全球半導體市場規模，預計在2030年突破1兆美元；而AI的多元應用，包括生成式AI和邊緣計算等，將為全球經濟帶來高達4.4兆美元的增值效益。這既是一場由技術革新驅動的競局，更是鞏固其產業領導地位的重大契機。

無論是智慧醫療、製造自動化，還是能源管理等等，這些應用端科技的實現，都依賴於半導體技術的穩定支撐與不斷創新。中、下游企業則對於使用生成式AI抱持保守態度，近5成企業仍在觀望中。作為台灣半導體產業主力的中游端企業，包含晶圓製造、半導體設備、材料等，雖有4.35%企業邁入Scaling AI階段，但仍有高達5成企業不認識AI，後續該如何提升該領域企業對AI的理解與認識也是挑戰。

此外，雖有43.8%企業已開始在個人或部門內使用，僅有6.3%的企業停留在規劃階段。在下游企業中，已有部分封裝測試廠商、廠務端開始在企業中試行AI專案，但仍未將AI整合進入企業營運流程中，後續所遭遇到的挑戰與困難將更值得關注。

根據該報告調查顯示，目前整體台灣半導體產業AI指數僅有33.4分，尤其是在人才與技術應用兩大面向，仍有大幅進步空間。同時也看出產業在推進AI化的進程時，上、中、下游企業間存在明顯差距，即使生成式AI深受關注，仍非適用於所有企業或應用場景。

其中上游企業以IP/IC設計為主，為應用的先行者，也有超過半數企業開始將AI導入企業專案試行或營運流程中；又有部分企業雖已具備AI知識，但仍未進行相關專案嘗試。雖然目前整體半導體業員工對AI的理解程度仍然偏低，僅40.8分稍低於其他產業。但因為上游產業在AI工程師能力及人才培訓的投入明顯高於中下游，與產業的AI化程度一致。

人工智慧科技基金會對此建議，過往產業較為專注於特定環節的優化，極少處理複雜的跨域整合。但隨著AI技術逐漸滲透到各個產業環節，未來在人才培訓上，不應只著眼於特定技術的應用培訓，更要著重培養跨域溝通與整合的能力；藉此為企業建立共同溝通語言，並且建立符合企業特性的AI人才發展藍圖。