Tapos na ang AI WAVE SHOW 2026: Ang AI exhibition ng Taiwan ay hindi na lang basta mga demo

Noong Agosto 1, alas-kuwatro ng hapon, sa pasilyo ng Taipei World Trade Center Hall 1, isang lalaking nasa gitnang gulang na suot ang uniporme ng pabrika ang nakayuko sa harap ng booth ng isang startup. Nakatitig siya sa screen na nagpapakita ng defect detection at nagtanong ng ganito: "Magkano ba 'to, at gaano katagal bago ma-install?"

Hindi "Anong prinsipyo ang nasa likod nito?" o "Gaano kataas ang accuracy rate?" kundi Magkano, at gaano katagal i-install.

Kung kailangan kong ibuod ang 2026 AI Application Exhibition sa isang eksena lamang, ito ang pipiliin ko.

Background ng Kaganapan

Ang 2026 AI application exhibition na "AI WAVE SHOW" ay co-organized ng Administration for Digital Industries (moda) ng Ministry of Digital Affairs at ng Taipei Computer Association (TCA). Ginanap ito mula Hulyo 30 hanggang Agosto 1 sa Taipei World Trade Center Hall 1, na may temang "AI Ready - Instant Combat."

Ayon sa opisyal na press release, mahigit 200 lokal at internasyonal na kumpanya ang lumahok sa eksibisyong ito, na nagpakita ng higit sa 350 praktikal na solusyon sa AI. Nakapokus ito sa tatlong pangunahing larangan: manufacturing, retail, at healthcare, at dinaluhan ito ng mga opisyal na delegasyon mula sa mahigit 15 bansa. Sa kanyang pambungad na talumpati, inihalintulad ni Minister of Digital Affairs Audrey Tang (o ng Ministro) ang kasalukuyang sitwasyon ng AI sa panahon ng pag-usbong ng internet noong 1996—kung saan magkasamang nakahain ang mga oportunidad at hamon.

Naglatag din ang pamahalaan ng limang pangunahing tool: computing power, data, talent, marketing, at pondo. Bagama't mukhang pampulitikang salita ang mga ito, sa konteksto ng eksibisyon, direktang tinutugunan nito ang limang pinakamadalas na dahilan kung bakit naia-stuck ang mga negosyo sa Taiwan sa pagpapatupad ng AI.

Mga Pangunahing Punto Ngayong Taon

Pagkatapos ikutin ang buong venue, naniniwala akong may tatlong tunay na pagbabago na nararapat tandaan.

Una, lumipat ang pokus mula sa mga modelo patungo sa mga Agent at Edge AI. Noong nakaraang dalawang taon, nagpapaligsahan ang mga exhibitor kung sino ang may pinakamataas na score sa modelo o pinakamagandang Demo; ngayong taon, ang pinag-usapan ay: "Kapag na-connect na ang Agent na ito sa iyong ERP, sino ang mananagot sa mga maling order na gagawin nito?" Tumaas nang husto ang porsyento ng Edge AI—ang data ay hindi lumalabas sa pabrika, mababa ang latency, at may gastos sa kuryente. Ang tatlong kadahilanang ito ang nagtulak upang maging default na solusyon sa manufacturing at healthcare ang "paglalagay ng inference sa device," na siya namang pangunahing forte ng hardware supply chain ng Taiwan.

Pangalawa, nagsimula nang lumitaw ang mga price tag sa mga booth. Medyo mababa pakinggan ito, pero napakahalaga. Noong mga nakaraang taon kapag nagtanong ka ng presyo, ang madalas mong marinig ay "Kailangan muna naming malaman ang iyong mga pangangailangan"; ngayong taon, diretsong nakasulat sa maraming booth ang mga antas ng pag-deploy at buwanang bayarin. Ang pagiging handa na maglagay ng presyo ay nangangahulugang na-standardize na ang produkto para sa mass replication. Ito ang pinaka-tapat na sukatan ng kapanahunan ng isang industriya.

Pangatlo, nagbago ang mga tanong ng mga bumibili. Mula sa "Ano ang kayang gawin ng AI?" ay naging "Magkano ang kikitain ng AI at gaano katagal bago bumalik ang puhunan?" Ito ay umaayon sa obserbasyon ng Business Next nang piliin nila ang 18 koponan mula sa 137 nominado para sa Taiwan AI Award ngayong taon—na lumipat na ang pokus sa income statement.

Mayroon ding isang bahagi sa eksibisyon na lalo kong nagustuhan: ang AI project exhibition ng mga estudyante sa high school, na sumasaklaw sa turismo, healthcare, at cross-disciplinary na mga aplikasyon. Siyempre, hilaw pa ang mga gawaing iyon, ngunit ang pag-isip sa edad na labing-anim pa lang na "Anong problema sa paligid ng aming bahay ang kayang lutasin ng AI?" ay may pangmatagalang halaga na mas mataas kaysa sa sinumang booth sa exhibition.

Pagsusuri sa Epekto sa Merkado

Para sa mga gumagamit sa Taiwan. Bagama't malayo ang eksibisyon sa karaniwang tao, may isang senyales na kapansin-pansin: Ang AI ay lumilipat mula sa isang webpage na kusang binubuksan, patungo sa isang background service na hindi mo namamalayan. Sa hinaharap, ang X-ray na kinunan sa iyo sa ospital, ang pag-stock ng mga sariwang pagkain na binili mo sa convenience store, o ang defect inspection sa production line ng pabrika—ang lahat ng ito ay maaaring may nakapatong na AI sa likod nang hindi mo man lang namamalayan. Ito rin ang dahilan kung bakit ang pokus ng "AI literacy" ay lumilipat mula sa "Marunong ka bang gumamit ng ChatGPT?" patungo sa "Alam mo ba kung aling mga desisyon ang nilalahukan ng AI?"

Para sa mga aplikasyon ng negosyo. Isang tapat na payo sa mga may-ari ng SMEs: Ang pinakamahalagang mapapala sa pagbisita sa eksibisyon ay hindi ang mga bagong teknolohiya, kundi ang makita kung hanggang saan na ang narating ng mga kakumpitensya sa pagpapatupad, magkano ang ginastos nila, at kung anong mga pagsubok ang pinagdaanan nila. Napakaliit ng komunidad ng industriya sa Taiwan, at ang sampung minutong kuwentuhan sa pasilyo ng eksibisyon ay madalas na mas kapaki-pakinabang kaysa sa isang consultant report.

Ang tunay na balakid ay hindi rin ang teknolohiya. Sa pakikipag-usap ko sa ilang system integrator sa venue, iisa ang kanilang sinabi: Ang pinakamalaking hadlang para sa mga kliyente ay ang data. Ang data sa loob ng pabrika ay nakakalat sa iba't ibang makina, iba-iba ang format, at walang nagpapanatili, kaya hindi makapasok ang AI. Ito ang problema tatlong taon na ang nakararaan, at problema pa rin hanggang ngayon.

Para sa mga developer. Ang mga oportunidad ay nakatuon sa dalawang espasyo: ang pagsasaayos ng data sa mga patayong industriya (vertical fields) at ang mga kakayahan sa engineering para sa pag-deploy ng Edge. Ang una ay hindi mukhang kaakit-akit pero walang ibang makakapalit—kailangan mong tunay na maunawaan kung ano ang itsura ng data sa industriyang iyon; ang pangalawa naman ay ang pagpagsiksik ng modelo sa isang device na may limitadong computing power, na mas mataas ang nilalamang engineering kaysa sa pag-connect lamang ng API, at ito rin ang larangan kung saan may kalamidad ang mga inhinyero sa Taiwan. Para sa mga gustong magsimula, maaari kayong sumangguni sa mga aktwal na kaso ng terminal devices tulad ng Gabay sa Pagbili ng AI Smart Glasses upang maunawaan ang mga limitasyon ng Edge.

Mga Trend sa Hinaharap

Una, mas magiging malinaw ang papel ng Sovereign AI at mga lokal na modelo. Kapag naging mahigpit na kondisyon sa healthcare at pampublikong sektor na hindi dapat lumabas ng bansa ang data, ang halaga ng lokal na modelo ay hindi na lamang usapin ng damdamin para sa bansa. Ang mga proyektong tulad ng TAIDE sa Taiwan ay dapat tahakin ang landas na "sapat at sumusunod sa regulasyon sa mga tiyak na larangan," sa halip na makipagsabayan sa mga internasyonal na flagship model pagdating sa mga score.

Pangalawa, ang kuryente ang magiging tunay na kisame. Lahat sa eksibisyon ay pinag-uusapan ang computing power, ngunit sa huli, ang pagpapalawak ng computing power sa Taiwan ay kailangang humarap sa reaksyon ng suplay ng kuryente at pag-cool down. Naisulat na namin ang isang kumpletong pagsusuri tungkol dito, tingnan ang Pagsusuri sa Suplay ng Kuryente ng Taiwan Data Center.

Pangatlo, ang kakulangan sa talento ay lilipat mula sa panig ng modelo patungo sa panig ng pagpapatupad (deployment). Sa susunod na isa o dalawang taon, ang pinakaaagawan ay hindi ang mga taong marunong mag-train ng modelo, kundi ang mga taong kayang ikonekta ang AI sa mga umiiral nang sistema at kayang panagutin ito sa kliyente. Ang ganitong uri ng tao ay mahirap makilala sa resume, ngunit agad na mapapansin sa isang proyekto.

TheAI學院 Buod at Rebyu

Sa totoo lang, palagi akong may pag-iingat pagdating sa mga eksibisyon ng AI sa Taiwan—napakadali kasing mauwi sa isang malaking palabas kung saan magaganda ang booth, maraming lumagda sa MOU, pagkatapos ay wala nang kasunod.

Ngunit may kakaiba ngayong taon. Kapag ang namimili ay nagsimulang magtanong ng "Gaano katagal bago bumalik ang puhunan?", ang nagbebenta ay nagsimula nang maglagay ng presyo, at ang mga system integrator ay nagrereklumo tungkol sa data sa halip na sa teknolohiya, ang mga ito ay mga senyales na ang industriya ay lumilipat mula sa panahon ng kasikatan (hype) patungo sa panahon ng engineering. Hindi maganda tingnan ang panahon ng engineering, ngunit iyon ang yugto kung saan tunay na kumikita.

Rebyu: Ang tanda ng kapanahunan ng isang industriya ay hindi kung gaano karami ang tao sa eksibisyon, kundi kung nagsisimula nang pag-usapan sa mga booth ang mga sugnay ng kontrata at responsibilidad pagkatapos ng benta. Sa AI WAVE SHOW ngayong taon, dumami na ang ganitong klaseng usapan.

Isang tiyak na payo sa mga mambabasa sa Taiwan: Kung ikaw ay nasa panig ng negosyo, huwag nang maghintay ng perpektong estratehiya sa AI. Pumili ng isang proseso sa iyong departamento na pinakamadalas maulit, pinakaayaw gawin ng sinuman, at pinakamadaling sukatin ang bisa, at iyon muna ang unahin. Pagkatapos gawin iyon, saka mo pag-usapan ang pangalawa. Marami na akong nakitang kumpanya na gumugol ng kalahating taon sa pagsulat ng AI transformation blueprint, at sa huli ay walang naipatupad na kahit isang proseso.

Kung ikaw ay isang indibidwal na manggagawa, pareho rin ang direksyon: Magsimula sa bagay na pinakanaiinis ka araw-araw. Ang Gabay sa mga Gawain sa aming site ay nakaayos ayon sa lohikang ito, at ang Prompt Template Library ay direktang magagamit at mailalapat.

Pinagmulan ng Data

• Press Release ng Administration for Digital Industries: Mahigit 200 kumpanya ng AI ang nagtipon-tipon! Opisyal na bumungad ang 2026 AI Application Exhibition na "AI WAVE SHOW"
• Taipei Computer Association: Pahina ng Aktibidad para sa AI WAVE SHOW 2026
• Business Next: Inanunsyo na ang mga Nanalo sa 2026 Taiwan AI Award

(Ang artikulong ito ay inayos batay sa pampublikong impormasyon; ang data ng eksibisyon ay nakabatay sa opisyal na anunsyo ng organizer; ang mga obserbasyon sa venue ay pananaw ng editorial team.)