我們都高估了AI現在的可能性，低估了AI明天的可能性。
過去一年多，全世界對AI有很大的關注度，但從AI應用中賺到錢的企業真的很少。
現在全世界最該關注的就是AI商業應用的狀況，假設AI最終不會有幾個企業賺到錢，那當企業墊高這麼多的研發成本、股價又漲這麼高，就會有泡沫的可能性。
但回過頭來看，台灣還是第一階段賺到錢的地方，因為我們的資通訊、硬體製造業很強，我們很會做挖礦的「鏟子」，我們賣GPU（繪圖處理器）、賣AI伺服器等硬體，有階段性的價值在。
不過我們也要想：「我們是生產GPU最多的地方，可是我們到底用了多少GPU來挖AI這座礦？」
去年，英國研調機構凱投宏觀（Capital Economics）有個AI經濟影響排名，台灣雖然在整體表現不差，但我們在創新和應用推廣這兩項的分數很低，甚至低於以色列、新加坡、韓國。
過去幾個新科技崛起循環，我們都是硬體受惠，但只要進入到創新與應用的高峰期，成長的速度就會變慢。
比如，在網路崛起的時代，大量的新創公司都跑去做電商、行銷科技等，最終沒能跟台灣最強的「老創」，也就是資通訊、半導體業做結合，更別說要做到台灣以外的國際市場，也因此，這些新創能發展的市場規模就變小了。
當時，台灣的新創和老創，就像是兩條平行線一樣。
但這一次AI崛起，卻是台灣龐大的機會，因為未來萬物終端都會有AI，勢必需要從終端裝置上去思考應用。面對各式各樣的應用場景，新創公司不見得那麼了解，反而是老創有他們獨到的智慧。
也因此，我們看到在這一波，台灣的創新其實是老創在主導的。
台灣已經有許多能做出硬體平台的老創，在AI崛起的第一階段獲利，他們可以藉此思考要不要再往前走一步，在掌握各種終端裝置之後，進一步去和新創合作完成各種服務的應用。舉例來說，廣達不是只靠做AI伺服器而已，他們現在也在做智慧醫療。
在這波AI浪潮中，台灣要靠的是老創和新創合作。老創提供硬體應用場景和國際經驗，新創則可以帶來AI視野和知識，如此一來，我們就有可能透過產業創新，強化台灣的AI應用。
新創也要調整自己，把應用往老創要的方向走，這樣大家才會有交集。當大家一起往前走，我們做好的鏟子，也能拿來挖礦。
