隨著生成式 AI 應用普及，加上混合雲、多雲架構、邊緣運算以及高效能運算（HPC）成熟，2025 年可看成「AI 應用」真正走入產業現場的關鍵起點，不論從內容生成、客服系統、資料分析與流程自動化，AI 展現的是效率提升與成本降低。
當 AI 從單點工具走向全面導入，既有角色也開始轉變，企業發現AI 不再只是加速流程的「加分項」，而是進入生產流程的「基本款」，得以重塑整體的價值鏈。AI 的影響不只停留在「做得快」，而是開始思考「怎麼做」的產業邏輯。以下將從各產業回顧今年整體脈動，並且預測 2026 年趨勢走向。
AI 驅動下的產業新結構 邁向 2026 的十個關鍵轉向
1｜AI 產業自身 從模型競賽走向算力競爭
AI 產業的競爭重心正從單一模型能力，走向整體算力配置與平台整合，根據 KPMG Taiwan 指出，未來AI 模型將會朝向「小型化、低功耗」面向演進，混合雲及邊緣運算將會成為標準架構。尤其是裝置端 AI（On-device AI）與邊緣 AI（Edge AI），可在即時反應、資訊安全以及與隱私保護上具備關鍵優勢。展望 2026 年，AI 產業將會全面進入「基礎建設」搭配「平台服務」階段，包含高效能運算（HPC）、本地算力部署、資料中心到企業專屬 AI 平台皆成為核心領域。對於台灣而言，例如半導體、伺服器與封裝產能的供應鏈優勢，仍是來年的重要籌碼。
2｜海洋經濟與環境安全 AI 開啟藍色治理新工具
海洋經濟的 AI 化仍在起步階段，但其潛力已經逐漸浮現，相較於製造與金融領域雖然發展緩慢，逐步從漁業、海洋養殖到海岸管理與海運安全等，AI 結合遙測、物聯網、無人載具以及資料分析，已能應用於水質監測、餵養優化、污染偵測以及病害預警。到 2026 年，在氣候變遷與極端天氣持續衝擊下，海洋防災與生態保育依舊成為重要議題，包含跨區域「AI＋海洋監測＋永續治理」體系可望成形，也將催生感測器、資料決策平台等新型海洋科技產業鏈。
▲ AI 產業從模型競賽走向算力競爭。
3｜和平、安全與氣候治理 AI 成為韌性社會基石
全球面臨地緣政治緊張與災害頻繁等多元壓力，AI 在防災預警、資源調度以及氣候模型上的角色日益吃重，透過高度解析氣象模型、即時感測與地理資訊整合，可以有效提升城市與國家的應變能力。對於台灣與東亞國家而言，AI 若能整合即時預警系統，包含颱風、地震與強降雨等天然災害，都將成為公共治理的重要升級工具。明年2026，「AI＋防災＋韌性治理」勢必成為政策與產業共同關注的發展重點。
4｜食品產業 從經驗導向進入數據與演算法
AI 正在快速改寫食品製造與供應鏈，包含需求預測、營養分析與個人化飲食建議，從配方優化、生產流程等，都已出現實際應用，回顧過去仰賴經驗與測試的食品開發流程，逐步轉向以數據與演算法驅動的精準製造。預期 2026 年，食品產業將會進入「AI＋營養科技」階段，兼顧個人需求、在地口味以及標準化品質，尤其在健康食品與高端餐飲市場展現差異化的競爭力。
▲和平產業利用AI 成為韌性社會基石。
5｜運動與健康科技 數據化身體管理
隨著生理感測與穿戴裝置普及，AI 成為運動訓練與健康管理的關鍵工具，從表現追蹤、傷害預防甚至訓練規劃，已經廣泛用於職業運動與健身市場。未來運動產業不再只有產品導向，而是走向「平台化健康服務」。到 2026 年，AI 將連接個人數據、訓練內容與健康管理，兼顧專業與大眾市場的科技型產業。
▲ 運動產業因為AI 邁向健康科技。
6｜教育 從標準課程 走向持續適應的學習系統
AI應用於教育產業，已由輔助工具升級為學習系統核心，透過學習行為數據分析、進度追蹤與適性建議，教育逐步擺脫單向課綱邏輯。2026 年後，「AI 助教」、混合教學以及跨校資源共享將會普遍，有助緩解偏鄉與高齡社會所帶來的教育資源落差。
7｜媒體與內容產業 人機合作成為新製作流程
生成式 AI 正在改寫內容生產鏈，標準化流程逐步打破新聞室社會化，從字幕翻譯、新聞摘要、影片剪輯，真正挑戰不在技術，而是著作權、編輯倫理以及資料管理。到 2026 年，媒體產業將進入「人機合作」的新階段，AI 負責效率與規模，人類則是專注觀點、深度與價值判斷。
▲ 金融產業的客製化趨勢。
8｜觀光與體驗經濟 智慧旅遊與文化走讀
AI 為旅遊產業帶來個人化行程規劃、語言翻譯與沉浸式體驗，旅客對體驗感及便利性要求提升，使得AI 成為關鍵助力。2026 年觀光產業將會聚焦「智慧旅遊」融入在地文化，兼顧地方創生與文化走讀，為台灣等多元文化地區創造新價值。
9｜金融 從風控工具轉為客製化服務
金融業是 AI 落地最為成熟的場域之一，隨著政府監管與透明公平的要求升高，從個人化理財、信用評分甚至詐欺偵測皆已應用，AI 治理成為關鍵工具。2026 年後，金融服務將更為「即時」，同時伴隨嚴謹的資料與風險控管。
10｜農業 智慧化仍待制度與資源補齊
農業結合AI 、IoT等科技，已能提供精準種植與病害管理建議，但是目前農業 AI 落地率仍偏低，關鍵仍是人才、制度以及資金沒有到位。在氣候壓力與食品安全的要求下，2026 年智慧農業將會成為「標配」，前提是政策支持與基礎建設同步前進。
參考資料：
1.台灣產業AI應用趨勢與展望報告
https://assets.kpmg.com/content/dam/kpmg/tw/pdf/2025/07/tw-sectors-ai-application-survey-in-taiwan.pdf
2.AMT發表台灣首份行銷科技白皮書，揭示 AI 應用趨勢與人才挑戰
https://www.cw.com.tw/article/5137254
3.AI 吃下所有產業！一文看懂2026全球科技版圖與十大關鍵趨勢
https://newtalk.tw/news/view/2025-12-02/1007541
