全球人工智慧浪潮來襲 區域準備程度現顯著差異

全球正迎來人工智慧（AI）浪潮，但各區域在基礎建設、人才技能及管理制度上的準備程度差異巨大，這將影響 AI 如何轉化為生產力與經濟成長。根據世界銀行（一個提供發展中國家資金與技術援助的國際金融機構）的分析，開發中經濟體面臨的主要挑戰是如何將 AI 應用轉化為更高的生產力、更優質的就業機會與更好的公共服務。

目前，AI 工作負載對網路造成巨大影響，特別是資料中心之間的連接以及模型訓練。隨著「機器對機器」連接的需求增加，對 AI 推理的需求也顯著提升。業界專家指出，AI 的發展正推動邊緣運算（edge computing）概念的復甦，且對用於 AI 工作負載的「邊緣位置」而非僅僅是「邊緣電腦」的需求高漲。例如，在歐洲，對滿足低延遲需求的邊緣位置需求極高，顯示出區域性的去中心化趨勢。

通訊產業專家建議，應建設「AI 走廊」（或稱「AI 高速公路」）以連接數位樞紐，滿足容量、多樣性及巨量資料的需求。然而，當前的網路方法被認為速度過慢，也缺乏足夠的彈性來滿足端到端的 AI 需求。此外，建立長距離基礎設施面臨地緣政治挑戰，包括跨越多個行政區及國際許可問題。根據《Capacity》報導，特別是在美國和中東地區，地緣政治因素正阻礙足夠的海底電纜基礎設施建設，儘管業界目標是建立 30 萬公里的可用海底電纜容量。

世界銀行指出，技術已不再是 AI 採用的主要瓶頸，因為企業投資和雲端服務已使 AI 工具普及。真正的關鍵在於各國實施 AI 的能力，這需要可靠的基礎設施、有組織的數據、數位技能、有效的管理以及負責的部署機制。報告強調，開發中經濟體透過調整現有 AI 系統以適應當地環境，而非從零開始建立尖端模型，將能獲得最大的效益。

各區域的 AI 準備程度顯現巨大差異。沙烏地阿拉伯和阿拉伯聯合大公國（阿拉伯聯合大公國）等中東國家，正積極投資以成為 AI 發展的未來樞紐。然而，非洲撒哈拉以南地區的 AI 準備度普遍較低，儘管該區人口佔全球約 18%，卻僅擁有全球 0.6% 的資料中心容量，且其中只有 5% 符合 AI 應用需求，更有高達 9 億人口無法上網。南亞地區雖是成長最快的經濟體之一，AI 應用仍在初步階段，例如印度只有約 23% 的企業使用 AI，遠低於美國的 43%，且受限於電力不穩、網路速度慢與識字率落差。

對亞洲企業而言，領導力在 AI 導入中扮演關鍵角色。《Fortune》分析指出，傳統上亞洲市場重視階層和對領導者的尊重，因此 AI 導入需要自上而下的推動。領導者必須展現對 AI 的高度好奇心，並鼓勵員工勇於嘗試。在亞洲的文化背景下，如果領導者將對 AI 的理解外包，將會向員工傳達負面訊息。因此，「逆向導師制」（Reverse mentoring），即資深領導者定期向年輕、更具技術專長的員工學習，成為高階主管了解 AI 的有效工具。這類領導力展現在能於資訊不完全清晰時就決定方向，並有勇氣捨棄舊有流程或重新分配預算，以確保負責任的 AI 發展優先於追求速度。