過去十幾年來，我們討論智慧醫院的議題都專注在：如何用科技來協助醫護人員提供更好的照護。

生成式 AI 與代理式 AI 的快速發展，正在重新改寫企業的競爭規則。過去企業導入資訊系統，往往需要系統整合業者（SI）協助採購硬體、建置軟體、 接資料庫與客製企業流程；然而，當愈來愈多功能被包裝成 SaaS、AI SaaS，甚至可以直接透過雲端 AI Agent 完成時，傳統以「硬體採購、軟體安裝與系統串接」為主的資訊採購策略，必須加入資料與流程的機密考量，以選擇適當的 AI 與資安架構進行導入。

最近一年，我陪伴許多製造業進行數位轉型與AI成熟度診斷，從金屬加工、扣件、鋁擠型、工具機、自行車零組件，到傳統產業二代接班，幾乎每一家企業都問著相同的問題。最近一年，我發現企業問AI的問題愈來愈少，反而開始問：「下一個十年，我們還靠什麼競爭？」

算力在機房，價值在現場：金融業 AI 的「邊緣」突圍戰

過去四十年，台灣用硬體站上世界舞台。從半導體、AI 伺服器、散熱、電源，到工業電腦與邊緣設備，全球 AI 基礎建設的背後，到處都有台灣的身影。 但 AI 時代真正關鍵的問題是：當世界談 AI 軟體、開源模型、Agent 框架、開發者工具、模型部署與工業 AI 時，台灣在哪裡？