文／林裕洋 本刊特約記者 圖／Shutterstock
回顧過去 30 年的資訊科技發展，許多今日被視為理所當然的功能，當初都曾是產品的選配規格。例如，Wi-Fi 剛問世時，只有少數高階筆電搭載，消費者甚至需要額外購買無線網卡；藍牙亦從早期的新奇配件，逐步成為幾乎所有電子產品的標準配備。這些演進都反映出一個共同規律，即當創新技術逐漸成熟、成本持續下降，且應用場景不斷擴大時，最終往往會從「加分項」變成產品的基本功能。
自2025年起逐漸受到市場關注的AI Agent，也可能走上相同的發展路徑。隨著小型語言模型日益成熟、終端晶片的AI算力持續提升，加上雲邊協同架構逐步普及，將AI Agent整合至終端裝置的技術與成本門檻也將持續下降。未來幾年，無論是筆電、工業設備、車用系統，甚至家電產品，AI Agent 都可能從「額外功能」逐漸變成產品的基本能力。
此趨勢對硬體產業而言，真正挑戰將不只是「把 AI 放進產品裡」，而是如何從單純提供硬體，轉型為能進一步掌握模型、軟體、工具鏈與服務，並提供完整AI 解決方案能力的業者。
硬體角色轉變 走向AI 服務平台
當 AI Agent 成為產品的標準配備，硬體廠商的角色定位也必須隨之調整。過去以設計、製造、銷售為主的商業模式，產品一旦出貨，交易關係往往也告一段落。然而，隨著硬體逐漸成為承載模型、Agent 與各類 AI 服務的載體，傳統「一次性交易」的模式將愈來愈難以支撐長期成長，硬體業者也必須思考如何從單純的產品供應商，進一步轉型為 AI 服務平台的提供者。
當轉型為AI服務平台業者之後，由於裝置必須持續接收模型與軟體更新，才能跟上快速演進的 AI 能力；企業客戶也需要持續的技術支援與功能優化，才能讓 AI Agent 真正融入日常工作流程。這代表產品出貨不再是交易終點，反而成為與使用者建立長期互動的起點。
在此基礎上，訂閱式服務（Subscriptionbased）的雲端加值服務，將成為硬體業者拓展營收的重要發展方向，例如跨裝置資料分析、客製化模型調校，以及針對特定產業提供專屬應用模組等。訂閱制的最大優勢，在於能夠創造持續性營收，同時與客戶建立長期合作關係，而非在交易完成後便告一段落。舉例來說，工業檢測設備廠商除了銷售硬體設備，也可以提供按月計費的模型優化服務，隨著產線資料持續累積，動態調整檢測模型的準確度，讓客戶持續獲得更精準、更智慧的檢測能力；對廠商而言，則能透過訂閱服務建立穩定的持續性收入，形成硬體、軟體與服務相互帶動的商業模式。
然而，硬體業者若要進一步轉型為訂閱制平台，還需要具備更深入的生態系整合能力。
面對模型開發、應用生態與雲端服務等多個不同環節，單一廠商很難獨自涵蓋所有能力，因此愈來愈多業者開始思考建立類似「應用商店」的開放生態系，讓第三方開發者能夠在硬體平台上開發、部署垂直應用，進一步擴充平台的服務內容，同時降低硬體業者自行開發與維護所有功能的負擔。從這個角度來看，能否建立開放且可持續擴充的生態系，將逐漸成為硬體業者能否成功從產品銷售走向平台化服務的關鍵。
終端 AI 興起 重塑供應鏈角色
從硬體製造走向平台化服務，不只是商業模式的轉變，也正在重新定義台灣科技供應鏈的競爭方式。過去，台灣業者憑藉製造效率、成本控制與完整的供應鏈整合能力，在全球科技產業占據關鍵地位；然而，隨著 AI 應用逐漸從雲端延伸至終端，硬體產品的價值也開始與軟體、平台及應用服務更加緊密結合。對供應鏈業者而言，未來的競爭關鍵將不再只是「把產品做好」，而是進一步思考如何讓產品具備持續創造價值的能力。
這波轉型對台灣供應鏈而言，可說是機會與挑戰並存。其中，台灣半導體業者是相對具備優勢的一環，因為長期累積的先進製程與晶片設計能力，正好對應終端 AI 對運算效能、功耗與能源效率的高度要求。無論是投入 NPU IP 授權、參與國際大廠的委託設計，或自主開發針對特定應用場景最佳化的 AI 加速晶片，半導體業者都能憑藉既有技術與產業基礎，進一步切入快速成長的終端 AI 市場。
相較之下，台灣 IPC 與 ODM 業者憑藉深厚的硬體製造與供應鏈管理能力，長期在全球市場建立穩固的競爭優勢。然由於過去業務模式多以硬體製造為核心，在軟體、平台與服務能力上的布局相對有限，也成為這波轉型過程中亟待補強的一環。未來，若能逐步將既有硬體產品延伸至軟體與服務層，從設備聯網與管理平台、模型部署工具，到針對特定產業需求打造的 Agent 應用模組，便有機會進一步深化與客戶的合作關係，並將既有硬體客戶基礎轉化為持續性的服務與訂閱收入。
善用製造優勢 啟動AI 轉型路徑
儘管台灣可望在 AI Agent 浪潮中迎來龐大商機，但機會背後也伴隨著不容忽視的挑戰，包括「軟體人才缺口」、「生態系建構能力不足」以及「國際大廠的競爭壓力」等。對長期以硬體製造為核心的台灣供應鏈而言，若轉型腳步過慢，恐怕將錯失這波產業變革中搶占市場定位的先機。
面對機會與挑戰並存的局面，台灣供應鏈業者首先可透過策略聯盟，加速補足自身欠缺的能力。例如，硬體業者可與國際 AI 模型業者建立合作關係，取得經過優化的模型授權與技術支援，縮短自主開發所需的時間與成本；也可以與軟體新創、系統整合商合作，結合對方的應用開發能力與自身的硬體製造及供應鏈優勢，共同打造更完整的 AI 解決方案。
其次，業者也可以選擇自建垂直領域的Agent 應用，作為差異化競爭的切入點，而非在通用型 Agent 應用市場與國際大廠正面競爭。
台灣可利用精密製造、半導體設備、醫療器材等既有優勢產業，深入累積領域知識與應用經驗，打造具高度專業性的專屬 Agent，進而建立不易被複製的產業知識與應用門檻。這種「以小博大」的策略，比全面投入通用型應用，更符合台灣多數中小型硬體業者的資源條件，也更有機會形成自身的差異化優勢。
此外，政策支持與產業聚落的力量，也將在這波轉型過程中扮演重要角色。政府可透過補助計畫、租稅優惠等政策工具，鼓勵硬體業者投入軟體、AI 與服務模式的研發，加速企業從製造能力向數位與 AI 能力延伸。另一方面，台灣既有竹科、中科等科技園區，若能進一步從硬體製造延伸至軟體、AI 與服務層面，將有機會形成更完整的產業生態系，讓企業不只是共享製造與供應鏈資源，也能共同建立 AI 開發、驗證與應用服務的能量。
對台灣產業而言，終端 AI 的崛起不只是硬體升級的另一波機會，更可能成為產業價值鏈重新分配的重要轉折點，為下一階段的產業成長打下新的基礎。