從「台灣AI未來在哪裡」數字台灣該集節目談起。
沒有AI應用端先走的自主研發，就不會有AI韌體、AI晶片，跟後面的AI硬體。
Navidia市值漲到那麼高，重點不是晶片，而是Navidia已經投入幾十億美金，在應用端的自主研發上面，再把應用，置入晶片。
台灣前瞻計畫裡的科技部花費近百億購買AI「硬體」，是否，本末倒置，策略錯誤？
全球不管Google或微軟，甚至你說醫生看診或律師問案的AI事先過濾，一定是先，專業知識匯集、數據資料收集輸入、各種專業的自動化，須先有AI的應用概念、軟體應用介面、資料庫數據、雲端架構，先設計研發。
前三年五年，跟購買近百億的儲存硬碟硬體設施，有啥直接關係？
沒有特製的AI晶片跟AI硬體，就不能作AI？
是否完全本末倒置？
世界各國在小學一二年級就在教程式設計軟體應用開發了，已經歷練教育部跟科技部長，還在談國立大學科系要增加軟體教學。
杜奕瑾才是這場節目裡面，唯一清楚AI的。
應用層面要先走，不然，台灣在AI真的要再落後全球20年以上，只能繼續幫人家代工。
看完這場節目，只能感嘆，恐怕，真被李開復，不幸言中。
繼續代工，跟在歐美屁股後面走，才是台灣人後世百代的宿命？
永遠只會跟著歐美指令，埋頭製造跟代工，薪水怎麼可能提高得起來？
再次重新看完謝老闆開頭的前言，就能知道，完全被李開復不幸命中。
「應用場域」的討論設計規劃研發，才是AI的發展關鍵。
