量子科技主權戰誰能勝出？台灣不能只做量子硬體，更要掌握量子軟體供應鏈

量子科技的競爭，正在從硬體性能競賽，轉向完整生態系競爭。

過去談到量子計算，多半聚焦在量子位元數量、晶片技術、極低溫設備，以及何時能打造實用的量子電腦。然而，當各國開始把量子科技提升到國家戰略層級，要比的已經不是誰先做出更好的機器，而是誰能整合硬體、軟體、資料、人才與產業應用，讓技術能持續轉化為商業價值。

目前有許多全球主要經濟體，陸續將量子科技納入國家級戰略布局。

．美國在 2026 年 6 月，發布新的量子創新行政命令，要求加速量子運算、感測與網路商業化，並建立涵蓋研究、製造、應用與可信賴供應鏈的量子生態系。

．歐盟則以 2030 年成為全球量子科技領導者為目標，致力建立「具韌性且具主權性的量子生態系」，除了量子基礎設施，也明確納入新創、供應鏈、產業化與人才培育。

．日本已將智慧工廠、物流最佳化、晶片設計與製造列入量子產業應用藍圖。

量子科技已經是一場攸關科技主權、經濟安全與產業規則制定權的競爭。未來，掌握量子產業話語權的國家，不只需要先進硬體，還需兼具軟體、人才、供應鏈與產業應用能力。

量子計算的價值，是解決傳統運算難以處理的複雜問題

什麼是量子電腦？量子電腦經常被簡化成「可以處理超巨量資料的超級電腦」，但它的核心價值不是單純處理大量資料，而是解決傳統運算難以處理的複雜問題。

量子計算受到產業界期待的原因之一，是它能將資料經過整理、編碼與數學建模後，探索極為龐大的可能解空間，處理傳統電腦容易遭遇的「組合爆炸」問題。

例如數萬種製造排程、物流路線、金融組合等問題，往往牽涉大量條件與選擇。複雜度愈高，傳統運算需要處理的組合也愈龐大，而量子演算法則有機會用不同於傳統運算的方式，探索多種可能解方。

現階段最受重視的量子應用方向，正是為這類模擬與最佳化問題提供新的解題方式。

台灣已有硬體籌碼，下一步如何轉化為長期產業價值

台灣發展量子科技的重要籌碼，就是既有的半導體與資通訊產業基礎。但要把硬體實力轉化為長期產業價值，關鍵還是在量子軟體、演算法與產業應用能力。

今年（2026 年） 3 月，台灣政府公布「AI 新十大建設－高速量子運算國家戰略」，這釋出一項重要訊息，台灣的量子布局正從基礎科研走向產業實踐，並嘗試將半導體製程、封裝、控制模組、伺服器與高速運算等既有優勢，嵌入全球量子生態系。

量子電腦不是只有一顆量子晶片，還需要極低溫控制、精密量測、高頻電子元件、先進封裝、光子元件、控制系統、伺服器與資料中心，這些環節正好與台灣長期累積的半導體與資通訊產業能力高度重疊，讓台灣有機會從既有供應鏈進一步切入全球量子產業。

需要警覺的是，如果只把量子視為另一個晶片製造機會，卻將最具長期價值的演算法、開發平台、產業模型與應用服務依賴國外企業，則台灣在量子產業鏈中的角色可能停滯在硬體供應端。

因此，台灣下一階段需要補上的是量子軟體與產業應用能力。硬體讓台灣有機會進入量子產業，但軟體與應用，才決定台灣能在這條新價值鏈中留下多少價值。

AI 與量子如何合作？混合運算可能是走向產業應用的關鍵

量子與 AI 的關係，更適合用「分工」來理解。AI 擅長從企業資料、市場變化與設備狀態中進行預測，並將大量資訊整理成可進一步運算的條件。量子或量子啟發式演算法，則有機會在大量限制條件中搜尋更佳配置，最後再由 AI 將結果轉換成人能理解的原因、風險與決策建議。

未來極具商業價值的，很可能正是結合傳統運算、AI 與量子運算的混合運算系統。讓不同運算工具處理各自擅長的問題，也讓競爭焦點從單一硬體性能，逐步延伸到軟體、資料與產業應用。

同時，當運算工具愈來愈強，產業知識與問題建模能力反而更加重要。無論是 AI 或未來的量子軟體，都無法自動解決企業的資料品質、流程、法規與系統整合問題。若企業組織原有的架構、資料與開發流程愈健全，新技術愈有機會發揮效益；反之，基礎不足，也可能反倒放大原有問題。

危機到轉機：台灣建立量子軟體能力下個推動步驟

長期服務金融、半導體、物流與製造業的台灣軟體企業，熟悉客戶流程、法規、資料與系統整合，累積深厚的產業知識（Know-how）。這正是台灣軟體企業切入量子產業的機會，如果能從承接程式開發，進一步轉向建立產業問題模型、量子應用與決策平台，就有機會成為量子時代的新一代系統整合者。

同時，台灣需要把量子科技的討論與成果，帶進國際交流與產業場域。近期，我將受台灣量子電腦暨資訊科技協會（TAQCIT）邀請，參與於 9 月 1 至 2 日舉辦的「2026 量子台灣論壇 Q4M3」。這場論壇將匯聚全球量子企業、科技大廠與國際創投。

我與凱衛資訊期望能透過本次論壇，以及往後其他量子科技國際產業交流，協助串聯跨國量子科技、產業應用與人才培育，為台灣量子生態系建立更多國際交流與落地機會。

2026 年 6 月，王宇老師（前排中）積極參與量子科技國際產業交流，持續關注量子運算從技術研發走向產業應用的發展，以及台灣在量子生態系中的布局機會。（圖／凱衛資訊提供）

我認為，台灣要建立自己的量子軟體能力，下一階段還需至少同步推進三件事。

第一件事，建立量子應用試驗場：

聚焦半導體、電子製造、金融、交通與能源等台灣具產業優勢的領域，讓企業以真實資料驗證排程、模擬與最佳化效益。

第二件事，建立量子軟體供應鏈：

政府資源除了晶片與設備，也應投入量子演算法、編譯器、中介軟體、資料介面、產業模型與應用平台，讓台灣的量子布局從硬體延伸至軟體與應用。

第三件事，培養量子跨領域人才：

未來需要的人才，必須同時理解量子運算、AI、軟體架構與產業流程。真正稀缺的，可能不是只懂量子物理或只會操作生成式 AI 的人，而是能把真實產業問題轉換成新型運算問題的人才。

圖片來源｜凱衛資訊股份有限公司提供；本圖由AI工具輔助生成，並經人工編修後使用。

在量子時代應該要爭取的，是把台灣半導體優勢延伸到軟體與應用。

台灣已經在半導體時代證明，我們有能力成為全球不可或缺的科技供應鏈夥伴。從晶圓代工的台積電、聯電，到IC設計的聯發科，先進封裝與測試的日月光投控，矽晶圓材料的環球晶，再到伺服器、電源與系統整合領域的鴻海、廣達、台達電，台灣早已不是單一製造基地，而是全球科技產業鏈中難以取代的一組關鍵節點。

到了量子時代，我們更應該思考，除了製造下一代電腦的零組件，能不能進一步掌握演算法、軟體平台與產業應用。唯有把量子硬體、量子軟體與產業應用串成完整生態系，台灣才有機會在下一場科技主權競爭中，從硬體供應者進一步成為量子產業的重要參與者。

◆ 本文為專家作者觀點，不代表《今周刊》立場

作者小檔案

王宇老師

學歷：台大食科碩士（化工組）、中正企管博士。

現任凱衛資訊股份有限公司董事長，曾深耕教育領域逾三十年，擅長將複雜知識轉化為白話內容。2018 年跨入資訊科技產業後，投入金融交易系統、AI 應用與量子運算等領域，持續關注金融科技如何影響投資決策、交易系統與產業發展，並致力於推動科技應用與人才培育。