AI浪潮襲來 台灣人才如何乘風破浪？

工商時報 佘葳芸

全球AI工作機會爆發，台灣科技人才面臨挑戰。台灣AI軟體產業仍處萌芽階段，許多人出走海外尋求機會，也有人選擇返台。

35歲的Leo是台灣本土培育的高階AI人才。他嚮往成熟產業環境，因此先赴歐洲，後來前往中國大陸發展，現任AI科技公司的技術負責人。

對Leo來說，選擇工作最大的考量就是薪資和資源。他說：「除了高薪，算力（GPU）也是一大主因，在現今大模型時代，算力就是軍備競賽的火力，沒有算力就沒有辦法訓練大模型。」

Leo解釋：「要發展AI，算力、數據與人才缺一不可，要不就花時間長期投入，不然就得像中國選擇大撒幣跟美國硬拚，而這幾年中國在AI與大模型上為了要跟美國比拚，投入的資金、資源都相當可觀。」

不過，台灣在留住人才方面並非毫無優勢。另一位工程師Magus，他自清大畢業後，選擇赴美頂尖學校進修電腦工程，課程包括機器學習（ML）、自然語言處理（NLP）等，畢業後也曾在當地工作一段時間，目前選擇回台工作。

Magus離開美國後曾旅居大陸數年，當時以接案、AI講師為職。他觀察到，儘管大陸砸重本拉攏AI人才，不過工時和壓力也遠遠高於台灣。儘管人才年薪兩三百萬，一旦邁入30歲、肝不再新鮮，辦不到「996」（每周至少工作72小時）就得打包走人。Leo也表示，「大陸整體產業和市場就是『捲』。」

Magus表示，中美貿易戰下，中國公司得想方設法「偷渡」算力，時間、成本大幅提高，再者政治情勢敏感、「養套殺」風氣盛行，產業發展受限，這也促使他選擇離開。由於對家鄉的情感，加上美國治安等種種因素，Magus在34歲時返台定居就業。

對於有志投入AI機器學習的人，Leo認為，大學的基本功與專業技能打底不可少，到研究所之後，則必須要自己多看、多讀、多研究最新技術和論文，緊跟產業發展。另外，有餘力可做「個人項目（side project）」實作，這對企業來說，往往比畢業論文更具說服力。

看重AI軟體在商業應用的Magus，則強調好奇心的重要性。他指出，台灣大部分的課程偏重理論，美國則非常重視「從做中學」，若是搭配商學課程，玩創業、練習商業模式，也更能抓住市場需求。

儘管Leo和Magus選擇不同的路線，不過兩人皆對產業保持極大熱忱。Leo強調，「雖然能夠賺錢對許多人來說，也是熱忱的來源，但最好還是找到一個自己真心有興趣、喜歡的方向，才能做得長遠。」

這場席捲全球的技術革命中，無論是未來準備投入的新鮮人，抑或是正在浪尖上的人才，透過持續學習、培養專業能力，並保持對新技術的敏感度，都有機會找到屬於自己的定位。

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