谷歌（Google）前執行長艾瑞克‧施密特（Eric Schmidt）8月中旬應邀在史丹福大學做了一場演講，他誤以為這是一場密門會談，不知道現場有錄影，意外對全球企業盛行的遠距工作、人工智慧（AI）產業的前景與障礙等敏感議題發表大白話的評語。

　施密特的演講在Youtube短短兩天吸引超過四萬次點閱，並且隨即被下架。他毫無保留的分享已經流出，也的確對包括台灣在內，所有關心科技產業前景的企業領袖與決策官員們，給了一記醒腦的當頭棒喝。

施密特的演講，有兩段特別提到台灣。其一是評論台灣的軟體能力，他說「台灣是個令人驚豔的國家，但是他們的軟體能力卻令人搖頭」（Taiwan is a fantastic country whose software is terrible.）。其二是他討論台灣製造業的超強能力，提及台積電會讓物理學博士第一年進工廠幹活，「你們能想像美國的博士生去生產線嗎？」施密特的評語很清楚打中台灣科技發展的強項與痛點，我們是製造業硬體大國、卻只有二流國家的軟體能力，這是非常有價值的警語，值得我們的決策官員、大學校長、以及企業執行長們深思。

不過，施密特最引起議論的評語，是對現在企業流行的「遠距上班」做了極為直白的批評，他甚至把谷歌在與OpenAI的AI領域競爭「輸得一塌糊塗」，歸咎於遠距上班。他說谷歌重視年輕人的工作與生活平衡，讓員工儘早回家，高比例的員工至今仍然遠距上班，但「如果員工每星期只進辦公室一天，你怎麼可能拚得過OpenAI或是Anthropic這兩家AI大模型的領先者？」

施密特同時也舉特斯拉與台積電這兩家快速崛起成為科技龍頭的企業為例，認為特斯拉執行長馬斯克與台積電的領導人，就是能夠讓員工上緊發條，才能在高度競爭的市場獲勝。

這樣的評語，當然是犯了政治不正確的大忌，因此他在Youtube影片流出之後，立刻接受《華爾街日報》等主流媒體的專訪，收回對遠端工作的評語。但是，遠距工作對企業經營效率的傷害，不只是人資與企業管理學者已經累積大量的研究報告，當今許多企業領袖包括馬斯克、摩根大通執行長戴蒙等人，也都公開提出警訊。

身兼谷歌與母公司Alphabet執行長的皮查、蘋果執行長庫克等科技企業領袖，都在COVID-19解封之後用棍棒與蘿蔔要求員工回辦公室工作，只是「遠距工作」制度易放難收。

　谷歌與蘋果最近幾年的創新動能顯著減緩，當然跟公司員工人數眾多、體制龐大有關，不過，谷歌還有每年四千億美元的廣告收益、蘋果還有手機、電腦全球銷售的營收可以支撐，其他家底甚薄的中小型科技企業，能否負擔「遠距工作」易放難收、溝通成本甚高的事實，的確是所有企業領導人必須戒慎恐懼的課題。

施密特也對地緣政治衝突對企業的影響，有非常精闢的評論。他說美國企業已經失去中國（市場），而印度則是美國盟友當中，最重要的「搖擺州」，至於歐洲，特別是德國與歐盟總部所在的布魯塞爾，一直在推動限制科技發展的法令，這些法令摧毀科技創新，歐洲科技創新的動能已經消失。

施密特也認為，AI產業的發展，會使得富者越富、貧者恆貧，個人如此，國家也是同樣，所以沒有技術資源的國家，必須趕緊加入強國的AI供應鏈，否則一旦錯過這場重要的產業革命，國家的競爭力將會喪失，淪為無足輕重的經濟體。

　但是施密特也判斷AI的產業還在早期階段，他舉例電力引入工廠的初期，仍然無法與傳統的蒸汽機製造工廠競爭，當時耗費了30年，等到電廠與電力供應網逐漸齊備，使用公共電力的製造業才開始突飛猛進。現在的AI還只是在「伸手拿低垂的果實」階段，AI產業還需要建立系統化的產業架構，才能獲得真實的巨大回報。

施密特對AI產業的發展前景，與本報社論《打造AI超級高速公路與產業發展戰略》觀點一致，台灣需要加速建立AI產業發展的生態系，不能只靠台積電的晶片製造，而我們的起步相對於競爭國家並不算晚，手中也握有贏家的籌碼。當然，企業經營效率、員工努力工作的既有競爭力不能消失，我們應該及早布局、長期投注資源，台灣將會是下一個AI世代的贏家。

延伸閱讀:

打造AI超級高速公路與產業發展戰略

台灣產官學界對於AI的必然性固然毫不懷疑，但還是背著「重硬不重軟」的包袱，也對於如何有效起步覺得茫然，更多的討論是AI發展的關鍵要素有許多都不是台灣的強項。但是，戰後的水泥、石化、鋼鐵，1980年代的科技製造與半導體，起步時也都面臨「不是台灣的強項」的質疑。相較於前輩產業，台灣在AI產業全球起步的當前，已經掌握許多優勢，從國家的高度來看，投注資源發產AI產業固然不保證會贏，但是空有籌碼卻裹足不前，就一定會輸。如果我們相信自己的企業、相信自己的年輕世代，當然應該以專業的方法擬定發展戰略，遭遇困難就努力突破，如同台灣的產業前輩那樣義無反顧不斷前行。

AI產業需要算器、需要算力、需要建立基礎大模型、需要演算法，需要人才，更需要大量使用上述基礎建設平台，發展出具有商業價值應用的「企業生態系」。台灣企業在算器已有全球領先的競爭力，國家網路中心，還有鴻海、華碩、廣達、輝達等企業也正大力投資超級運算中心，正在拉升國家算力，在算力的投資，我們也已經邁出大步。

接下來面對的考驗是儘速架構出各領域所需要的基礎大模型，傳統中文的大語言模型是重中之重，其他已明確有AI商機的氣象能源、國防軍事、智慧工廠、生技醫療、金融交易、乃至商業消費等領域，也都應該建立跨企業、國家級的基礎資料庫與模型。

如果台灣本身資料數量不夠，就應聯手其他可能合作的國家。規模比台灣小、技術落後台灣的國家不少，全世界除了美國與中國之外，多數國家幾乎都面臨規模不夠、資料不足、技術落後的挑戰，台灣只要不故步自封，就有串聯全球掌握機先的勝算。

架構AI產業的基礎建設平台，猶如50年前架構南北高速公路、30年前興建台灣高鐵，政府提供產業發展的基礎，鼓勵所有國民、企業、學校、新創來使用，從大量的使用中找到最有效率的運用，找到最會運用的企業。在產業初創的起始點，我們當然不會知道最終勝出的贏家是誰，但以台灣企業與個人腳踏實地、追逐高效率、產出最佳產品、創造企業利益的特長，就算參賽者不斷被淘汰，最終一定有機會培養出具國際競爭力的贏家。