上週我們在輝達幫日本建國家級 AI 基礎設施那篇的結尾問了一個問題：台灣是「別人主權 AI 的軍火庫」，那台灣自己的主權 AI 在哪？不到一週，官方的答案卷出現了。2026 年 7 月 15 日，國科會第 22 次委員會議通過 116 年度（2027 年）政府科技預算先期規劃 1,768 億元，創下新高——而且比金額更重要的是，這份答案卷第一次附上了可以對帳的時程。
先把分寸說在最前面：這是委員會議通過的「先期規劃」，後續仍須提報行政院核定，不是定案預算。數字在立法院審議前都可能變動，本文所有金額都是這個口徑。
錢加在哪：103 億增額的三塊拆解
116 年度的 1,768 億元，較今年（115 年度）核定的 1,665 億元成長 6.2%、增加 103 億元。這 103 億拆開來是三塊：基礎科研約 27 億元（維持 5% 成長率）、部會一般施政約 8 億元（主要因應通膨）、重點政策約 68 億元——最後這塊才是重點，投向「AI 新十大建設」、主權 AI、量子科技、智慧機器人、矽光子、全民智慧生活圈等前瞻布局。
把時間軸拉長看，科技預算從 2023 年的 1,383 億、2024 年 1,570 億、2025 年 1,595 億、今年 1,665 億，一路爬到明年規劃的 1,768 億，是連續第四年成長。不過也要誠實記一筆：吳誠文原本的目標是上看 1,800 億元，這次沒達標。另外會中還有一條容易被忽略的訊息：和碩董事長童子賢建議成立「民間太空基金」，吳誠文回應擬由國家太空中心主導、政府帶頭出資吸引民間加入——這是另一條值得追的線，本文先按下不表。
比錢更重要的：主權 AI 第一次有了交卷日期
過去談台灣的主權 AI，最大的問題不是沒人做，而是沒有時程、無從驗收。這次不一樣，出現了兩個具體日期。
第一個是官方親口說的：吳誠文透露，8 月底預計發表主權 AI 模型新進展，搭配國網中心的 Taiwan AI RAP 平台，協助學術界與產業界加速開發應用。
第二個來自外媒：據日經亞洲報導（中央社編譯），國科會主導的 TAIDE 預計今年 8 至 9 月導入輝達最新 AI 晶片，大幅提升模型效能。TAIDE（可信任人工智慧對話引擎）以 Google 開源模型 Gemma 等為基礎，優先採用台灣本地資料——包括政府公文與原住民語言——可部署在政府機關、醫院、企業的本地伺服器。它要解的問題很具體：主流模型的中文訓練資料主要來自網路上的簡體中文內容，繁體中文資料相對稀少，回答歷史與社會議題時可能被特定觀點稀釋——這和我們談過的中國藉 WAIC／WAICO 搶 AI 治理話語權是同一場競爭的不同戰線。提醒一句，晶片導入時程是二手報導、非官方既定事實，實際進度以國科會後續公布為準。
誠實比例尺：這張答案卷的量級，跟日本差幾層
方向對了，但比例尺要誠實。對照上週的日本：FRONTia 是「單一 AI 計畫」，NEDO 首年就編約 3,873 億日圓、五年最高上看約 1 兆日圓，專門拿來建國家級 AI 工廠、訓練國家級模型。台灣的 1,768 億元台幣，是「一整年、全部科技領域」的總預算——AI 只是其中一部分，還要分給量子、太空、淨零、海洋科技。兩邊放在一起看，量級的差距一目瞭然，這不是酸，是提醒：台灣的主權 AI 走的是「小預算、借力開源模型、疊自己資料」的務實路線，跟日本「國家出錢自建算力」是兩種打法，不能直接期待同等產出。而且台灣這條路還有一個日本沒那麼緊的硬約束——AI 算力擴張撞上電網承載的老問題，錢到位了，電也要到位。
我要下的判斷：先別急著評分，秋天對帳
我要下的判斷是：這份先期規劃值得肯定的不是 6.2% 的增幅，而是「可驗收性」——台灣的主權 AI 從一個口號，變成了兩個有日期的承諾。作為AI 基本法的中央主管機關，國科會等於同時握著台灣 AI 的規則筆和預算袋，這次是它第一次把自己的進度釘在日曆上。
所以我也敢說不建議：不建議現在就下「台灣主權 AI 追上來了」或「杯水車薪做心安的」任何一種結論。給讀者兩個可追蹤的驗收點——8 月底 Taiwan AI RAP 平台的主權 AI 發表，看模型能力與開放程度；TAIDE 的輝達晶片導入是否如報導在 8 至 9 月落地，看執行力。政策好不好，不用吵，秋天就能對帳。到時候我們會回來寫下半場。
常見問題
國科會通過的 1,768 億科技預算已經定案了嗎？
還沒有。2026 年 7 月 15 日國科會第 22 次委員會議通過的是 116 年度（2027 年）政府科技預算的「先期規劃」，後續仍須提報行政院核定，再送立法院審議，數字仍可能變動。可以把它理解成科技部門對明年預算的正式提案版本，不是最終定案。
什麼是 TAIDE？跟 ChatGPT 差在哪？
TAIDE（可信任人工智慧對話引擎）是國科會主導的台灣本土大型語言模型，以 Google 開源模型 Gemma 等為基礎，優先用台灣本地資料訓練，包括政府公文與原住民語言。它跟 ChatGPT 最大的差別有兩個：一是語料——主流模型的中文資料多來自簡體中文網路內容，TAIDE 刻意補強繁體中文與台灣觀點；二是部署——它可以裝在政府機關、醫院、企業的本地伺服器，資料不用出門。
台灣的主權 AI 預算跟日本比差多少？
量級不同。日本的 FRONTia 是單一 AI 計畫，首年就編約 3,873 億日圓、五年最高上看約 1 兆日圓，專門建國家級 AI 算力與模型。台灣的 1,768 億元台幣是「一整年、所有科技領域」的總預算，AI 新十大建設與主權 AI 只分到其中一部分。台灣走的是借力開源模型、疊在地資料的小成本路線，跟日本自建算力的打法是兩回事。
接下來要看什麼？主權 AI 政策怎麼驗收？
盯兩個日期。第一，國科會主委吳誠文說 8 月底會透過國網中心的 Taiwan AI RAP 平台發表主權 AI 模型新進展，看發表的模型能力與對學界、產業的開放程度。第二，據日經亞洲報導，TAIDE 預計 8 至 9 月導入輝達最新 AI 晶片，看這個時程是否如期落地。這兩件事秋天就有答案，是檢驗這份預算規劃執行力最直接的指標。