夜雨聆风
（本文刊載於台灣《工商時報》，2026年8月7日，作者●藍尚立）
当全球企业与资本市场正热烈讨论生成式AI与大型语言模型时，AI产业的下一波变革将不再局限于数据中心与云端机房，而是走向真实世界，进入工厂、港口、道路、医院与城市等各种实体场域。这就是「实体AI」（Physical AI）的时代。
对台湾等东北亚市场而言，推动实体AI尤为迫切。区域内各经济体虽然受惠于AI发展，但长期低生育率与高龄化导致的人力短缺，正持续冲击制造、物流、交通与医疗等关键产业。东北亚市场唯有加速导入智能自动化、提升生产力，并实现规模化创新，才能维持长期经济成长动能。
决定这场变革成败的关键，不在于单一算法或芯片，而是能否提供实时跨越地理、组织与动态环境的网络连接能力与成熟的基础建设。
实体AI对网络建设的新挑战
目前，AI应用主要依赖固定网络基础建设、光纤连接、有线以太网络及数据中心互连。
这种基础建设架构主要是基于AI主要在服务器机房和数据中心运算和处理接收的数据而建立。但实体AI截然不同，工业机器人、自驾车或智能装置都必须在动态且不可预测的环境中实时决策与自主运作，传统固定式网络已无法满足大量移动式、分布式智慧终端的需求。
因此，未来通讯基础建设必须从「以人为中心」的连接模式，转向「支持机器大规模协同运作」的新型架构。实体AI需要具备高可靠性、极低延迟、高上行传输与安全防护的智能网络，才能支撑分布式设备在真实环境中持续互动与自主运作。
未来AI运算将形成「终端本地算力、边缘算力与中心云端算力」三者协同的架构。对自驾车或人机协作机器人而言，本地实时决策不可或缺，极低延迟的需求使其无法等待云端的处理与响应；而边缘与云端则负责更大规模的数据分析与跨系统协作，共同维持系统高效运行。
这意味着，未来的行动网络不仅是提供连网服务，更要串联城市、产业、企业与数以亿计的传感器。这个新架构必须兼具低延迟、韧性、经济规模、安全性与营运连续性，形成支撑整体经济运作的连接网络。
连接能力已成为国家竞争力的核心
因此，连接能力不再只是科技迭代问题，而是国家层级的基础建设议题。AI经济时代的竞争，不会只取决于谁拥有最先进的算法或模型，而是取决于谁能将AI能力有效导入各种产业场景，并转化为大规模的实际生产力。走入实体AI时代，行动网络将在分布式智能与实时决策扮演关键角色。
智能愈分散，这些系统间能彼此链接并互相协调的架构就愈重要。它让智能能有效地传递到价值创造的地点。
下一个机会不仅是打造AI，而是定义AI大规模运作的方式。这正是智慧架构所能实现的：一个通用框架，让不同的AI系统能够安全协同且具可靠效能，无论它们在哪里、由谁建造—这就是全球AI的最佳网络。
在AI驱动的时代，关键不只是技术领先，而是能否建构一个让所有产业都能实时连结、分散协作并持续创新的基础环境。这将决定谁能在未来的经济竞争中取得长期优势。
