2026 年 AI 指數報告 美中科技競逐
AI技術與普及率成長飛快超乎預期。美國在資本投入、關鍵模型與資料中心領先，但人才吸引力下降，中國則在論文與專利研發上取得優勢，臺灣則持續做為半導體關鍵供應者。然而AI的倫理議題，包括「負責任的AI」、環境永續與舊業衝擊問題卻不如技術與市場表現耀眼。
今年全球AI指數排名前五名分別是美國、中國、新加坡、英國和韓國。細看各國在不同指標的表現，台灣排名最高的指標包括基礎設施、政府策略以及運作環境。但人才、產業化、商業生態和研究等指標分數則相對較低。美國則橫掃人才、基礎設施、研究、產業化、商業生態和規模（Scale，衡量國家的人工智慧絕對實力）等數項指標，相對弱項則是運作環境。
AI 破紀錄的使用率成長
生成式人工智慧在三年內達到 53%的人口採用率，速度快於個人電腦或網際網路，儘管這個速度因國家而異，且與人均 GDP 高度相關。部分國家採用率高於預期，如新加坡（61%）和阿拉伯聯合大公國（54%），而美國則以 28.3%排名第 24。截至 2026 年初，生成式 AI 工具對美國消費者的估計價值達到 1720 億美元，且 2025 年至 2026 年間，每位用戶的價值中位數更增加了三倍。
技術發展超乎預期
前沿模型在人類的最後考試(Humanity's Last Exam )中的表現在一年內提升了 30%，這是一個涵蓋人類知識前沿的多模態基準測試，旨在衡量AI的高階學術能力。該測試原本打算用於長期評估卻在數個月內飽和，AI的快速發展壓縮了追蹤能力的指標的有效期限。
AI 模型正擴展至專業領域，在稅務、房貸處理、企業財務及法律推理等評估中表現介於 60% 至 90%。雖然在 RLBench 上，軟體模擬中的機器人家務操作成功率達 89.4%，但機器人在實際中僅有 12%的成功率，凸顯了人工智慧距離掌控物理世界的距離。
開源 AI 開發持續擴展，自 2023 年以來，GitHub 上已有 560 萬個專案，Hugging Face 上傳量則成長三倍。企業界在 2025 年產出超過 90%的知名 AI 模型，但最強力的模型現在卻最不透明，包括 OpenAI、Anthropic 和 Google 在內的幾個資源密集型系統，已不再公開訓練程式碼、參數數量、資料集大小及訓練時長。
美中差距縮小 美國人才吸引力下降
美國擁有5,427個資料中心，是其他國家的十倍以上，且能源消耗量高於其他任何國家。Nvidia 佔總運算量超過 60%，Google 和 Amazon 則供應大部分剩餘部分，華為則佔有小幅但持續成長的市場份額，這次擴張是由超大規模數據中心以及對前沿模型訓練與推論的需求推動。台積電幾乎製造所有領先的人工智慧晶片，使全球人工智慧硬體供應鏈依賴台積電。
截至 2026 年 3 月，Anthropic（1,503）、xAI（1,495）、Google（1,494）、OpenAI（1,481）、阿里巴巴（1,449）及 DeepSeek（1,424）皆位居 Arena Elo 評等最高層，競爭壓力轉向成本、可靠性及特定領域表現。
自 2025 年初以來，美國與中國的模型多次交替領先。2025 年 2 月，DeepSeek-R1 短暫與美國頂尖模型匹敵，截至 2026 年 3 月，Anthropic 頂尖模型僅領先 2.7%。中國在發表量、引用次數及專利授權數量上領先，而美國則保留較具影響力的專利，2025 年生產了 50 款知名模型，中國則有 30 款。南韓在人均 AI 專利數量領先，中國在2024年取得了全球74%的AI專利，相較之下美國僅取得了12%。中國佔據前 100 篇的 AI 論文份額從 2021 年 33 篇提升到 2024 年的 41 篇中。
2025 年美國私人 AI 投資達 2859 億美元，是中國 124 億美元的 23 倍以上——但考慮到中國政府基金，私人投資可能低估了中國的 AI 總支出。美國在創業活動方面也領先，2025 年有 1,953 家新融資的 AI 公司，是第二名的十倍以上。然而自 2017 年以來，移居美國的 AI 研究人員與開發者數量已下降 89%，僅在過去一年就更下降了 80%。美國仍擁有比其他任何國家更多的人工智慧人才，但吸引新人才的比例卻是十多年來最低。
被技術成就甩在後頭的倫理議題
幾乎所有領先的前沿 AI 模型開發者都會報告能力基準的結果，但負責任的 AI 基準報告仍然零散。已記錄的 AI 事件從 2024 年的 233 起上升至 362 起。而且研究指出「負責任的AI」的各項維度間會互相衝突，提升一個負責任的 AI 面向，如安全，可能會降低另一個面向，如準確性，其取捨機制至今未明。
26 款頂尖型號的虛構率介於 22%至 94%之間。 GPT-4o 的準確率從 98.2% 降至 64.4%，DeepSeek R1 則從超過 90% 降至 14.4%。當錯誤陳述被呈現為第三方的說法時，模型較能指出錯誤；但當同樣的錯誤陳述被呈現為使用者相信的事物時，模型容易諂媚使用者。
GDPR 仍是最常被引用的監管框架（2024, 65%→2025, 60%），2025 年新增的項目包括 ISO/IEC 42001（36%），以及 NIST AI 風險管理框架（33%）。回報不受監管影響的組織比例從 17%降至 12%。企業雖持續制度化「負責任的 AI」 業務，但知識缺口（59%）、預算限制（48%）及監管不確定性（41%）仍拖慢採納速度。
人工智慧在電力、水資源與排放方面對環境的影響也持續增加。2025 年，Grok 4 的預估訓練排放量達到 72,816 噸二氧化碳。AI 資料中心的電力容量提升至 29.6 GW，與紐約州高峰用電相當，推估僅 GPT-4o 的年度用水量就超過 1200 萬人的飲用水需求。
人工智慧對勞動市場的影響主要集中在受衝擊產業中的招聘和職涯早期階段。22至25歲軟體開發者的就業率較2024年下降了近20%。儘管整體就業數據中尚未顯示大規模失業，但三分之一的組織預期 AI 會在明年減少其勞動力，預期減幅最高的產業是服務營運、供應鏈及軟體工程。。
人工智慧專家與公眾對這項技術的未來有著截然不同的看法，全球對管理人工智慧機構的信任也存在分裂。對於AI如何影響人們工作，73%的專家預期會有正面影響，而公眾中只有 23%的差距，差距約 50 個百分點。AI 對經濟和醫療的影響也出現類似的分歧。全球對政府監管人工智慧的信任程度各不相同。在受調查國家中，美國對政府監管人工智慧的信任度最低，僅有 31%。在全球範圍內，歐盟比美國或中國更受信任，能有效監管人工智慧。