從AI到永續：科技典範移轉如何重塑產業價值鏈與供應鏈韌性
陳盈棻／財團法人台灣經濟研究院/ 專案經理
「典範移轉」（paradigm shift）的概念最早由美國科學哲學家湯瑪斯・孔恩（Thomas Kuhn）提出，指出科學進步並非線性知識的積累，而是透過週期性革命與根本轉變，徹底改變人類理解世界的方式。
如今，在全球產業數位化浪潮席捲下，人工智慧（AI）已成為推動新一波科技典範移轉的關鍵驅動力。雖然AI技術正快速滲透各大產業，透過生成式模型、預測分析與流程自動化等應用強化營運效率，但多數產業對這場轉變的既有認知，往往仍停留在「提升效率」或「降低成本」的技術性想像。然而，隨著全球ESG浪潮與淨零排放承諾加速推進，AI所帶來的典範移轉，不僅重新定義產品與服務的價值，也正重構供應鏈的運作邏輯與實踐方式。在這樣的背景下，AI的應用不再是單一技術能否導入，而是企業是否具備整合AI技術與永續價值的系統性能力與策略格局。
AI驅動供應鏈的三大趨勢轉變
面對全球永續法規（如歐盟CSRD、ESPR）與全球採購標準對「可追溯性」、「碳透明化」與「社會責任」的要求，企業不僅需升級資料治理能力，更必須重構供應鏈運作的邏輯。在AI的驅動下，供應鏈的發展展現了三大趨勢轉變：
1.供應鏈資訊從靜態追蹤到即時透明化
過去企業面對複雜、多層次供應鏈時，常因資料分散與品質不一而難以掌握第一線環境資訊（如碳足跡、原料來源等）。透過結合人工智慧（AI）、物聯網（IoT）與區塊鏈等技術，企業可以即時蒐集供應鏈各環節的資料，自動比對異常狀況，並提前預警可能的風險。這不僅讓企業更清楚掌握供應鏈的即時狀態，也強化了從原料到成品的資訊追溯能力。
例如，歐盟《永續產品生態設計規則（ESPR）》要求產品在整個生命週期中具備「數位產品護照」（Digital Product Passport），企業需能即時調用碳排放、材料來源與社會責任等相關資訊。AI語言處理、圖像辨識與自動分類等能力，協助企業從多元資料來源中整合並標準化這些資訊，進而有效回應DPP的揭露要求與日益嚴格的綠色採購規範。
2.從事後應變到主動預測：強化風險與碳管理能力
AI透過預測性分析模型（predictive analytics），讓企業能在氣候風險、供應鏈中斷或碳排熱點發生前，即時識別潛在風險。例如，製造業可結合供應商生產數據、氣候模型與歷史表現評估碳排密集度變化，進行減碳策略的前置規劃。根據 McKinsey 2023年的研究報告指出，AI 驅動的智慧供應鏈可使企業預測精準度提升 15～30%，同時降低 5% 的能源使用與 20～30% 的庫存負擔，有效實現碳足跡與資源浪費的雙重減量
3.從線性供應鏈到循環系統：AI支持價值鏈的循環管理思維
在 AI 賦能下，企業不再只是管理從原料到產品交付的線性供應鏈，而是透過數據驅動的全生命週期管理（Life Cycle Assessment, LCA），將產品設計、使用與廢棄階段整合進企業決策流程中。根據 Capgemini 2023年的研究，AI 技術已廣泛應用於產品設計初期，用以評估材料替代性、可拆解性與回收潛力，促使製造流程在源頭階段即納入循環經濟思維。同時，UN Global Compact（2023）指出，AI 模型可協助企業預測回收率、再製效率與再生市場需求，進一步強化企業在產品退役階段的資源再利用能力，促成供應鏈從「一次性使用」走向「循環管理」。這種由 AI 驅動的循環價值鏈，標誌著製造業從效率導向轉向「永續設計」的策略轉型。
在AI ×永續的新典範中打造供應鏈韌性與產業競爭力
面對AI所驅動的科技典範移轉與永續轉型雙重挑戰，企業若要在下一階段產業競爭中取得優勢，不能僅止於「技術導入」，而須進一步系統性能力的建構與價值觀重塑。以下提出三項核心策略方向，協助企業建立因應新典範的永續供應鏈與價值鏈治理模式：
1.從技術導入邁向資料治理能力建構
企業應從單點AI應用（如智慧排程、預測維護）擴展至整體數據治理架構的建立。這包括資料標準化、異質數據整合能力、跨部門協作機制，以及ESG關鍵指標的即時追蹤與回饋能力。唯有具備高可信度、可追溯的資料系統，才能幫助企業回應包括 CSRD、ESPR 等永續法規與市場透明化的要求。
2.將「永續」嵌入於產品設計與決策流程
根據 Capgemini（2023）的研究指出，若在產品設計初期即納入材料可回收性與碳足跡分析，可提升後端回收效率達30%以上。因此，企業應強化 AI 賦能的全生命週期(LCA)工具、材料替代模擬與設計最佳化機制，使「永續」的概念內建於商業模型與產品生命週期的運作。
3.建構跨領域協作與模組化的供應商網絡
UN Global Compact（2023）報告亦強調，企業如欲落實深層碳減排與社會責任履行，必須突破「單一企業管理」的思維，轉向建立可共享數據平台與模組化供應合作網絡。例如，共同打造產業資料信任基礎（Data Trust）、開放DPP資料交換框架或建立Tier 2 以上供應商可視化工具，將成為提升產業價值鏈的關鍵要素。
整體而言，在數位化與永續轉型雙重浪潮下，AI不僅提升營運效率，更正在改寫企業如何理解、管理與協同其供應鏈網絡。從資訊透明化、風險預測到循環系統設計，AI使企業能以系統性的方式應對永續法規與淨零承諾的挑戰，推動供應鏈韌性、負責任與價值重塑。
然而，真正能在這場典範轉移中脫穎而出的企業，將是那些能引進AI，更能整合AI於永續策略、產品設計與組織治理之中的領導者。這不僅需要對於技術能力，更需組織文化、資料治理機制與跨領域協作網絡的全面升級。未來的產業競爭優勢，將不再僅來自成本控制或市場規模，而將建立在「資料治理、永續價值、跨領域協作」三者之間的協同能力之上。
資料來源：
1. The State of AI, McKinsey, 2025
2. Safer, Greener, Faster: AI-powered supply chains in action, McKinsey, 2023
3. Beyond automation: How gen AI is reshaping supply chains, McKinsey, 2023
4. Digital Traceability for Sustainable Value Chains, World Economic Forum, 2022
5. Sustainable Manufacturing and Circularity in AI Era, Capgemini, 2023
Decarbonizing Supply Chains with AI, UN Global Compact, 2023