主權專利基金近期發展-由法、韓、日三國說起
主權專利基金(Sovereign Patent Fund，以下稱SPF)是一個由國家政府設立的投資型基金(含民間/企業資金投入)，目的在於取得專利資產，進行全球專利布局，以提升國家經濟利益。目前，全球3大具領導地位的SPF實體為:法國France Brevets (以下稱FB)、韓國Intellectual Discovery (以下稱ID)，及日本IP Bridge (以下稱IPB)。
今年5月，加拿大Digital Entrepreneurship & Economic Performance Centre針對FB、ID，及IPB的發展發佈了一份報告，「Mobilizing National Innovation Assets: Understanding the Role of Sovereign Patent Funds」，分析了3家SPF所擁有的專利資產以及專利佈局趨勢，主要有以下重點:
一、 3家SPF之專利資產多為美國專利，分別佔IPB 92%、ID 82%、FB 48%。
二、 FB的專利讓與案件數量最少，顯示法國傾向以授權方式營運。
三、 IPB在專利組合上最大貢獻者為Panasonic及其關係企業，83%專利組合是來自Panasonic；FB最大貢獻者是Nemoptic；ID是Electronics & Telecommunications Research Institute 。
四、 從科技發展的角度觀察，3家SPF的專利布局重心在國際專利分類(Intellectual Patent Classification，IPC)中的電學(electricity)和物理(physics)；FB、IPB著重電器通信技術(electric communication techniques)，ID著重基本電器元件(basic electric elements)。
整體而言，3家SPF從以往專注於取得專利資產、吸引投資，到近期開始利用侵權訴訟與授權獲得經濟回饋，SPF模式已越受全球關注。除了加拿大政府的智庫DEEP建議其政府應設置SPF以拓展智慧財產權政策外，印度也將SPF納為智財政策討論重點，韓國也將再設立一個由國內開發銀行全力資助的SPF。
根據上述SPFs的觀察，對於我國而言，無論是創智智權管理顧問公司，或其他型態之智財投資基金，都必須先選定專利布局的核心對象，才能有效取得、收購國內、外相關專利資產，以全球性的智財戰略帶動國家發展。
本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
- iam，As Korean, French and Japanese sovereign patent funds gain traction, other countries warm towards the model
- iam,，New IP Bridge suit highlights how sovereign patent funds have entered a new phase in their development
- Digital Entrepreneurship & Economic Performance (DEEP) Centre，Mobilizing National Innovation Assets: UNDERSTANDING THE ROLE OF SOVEREIGN PATENT FUNDS
- The Globe and Mail，Why Canada should adopt a national IP strategy
林思妤
法律研究員 編譯整理
iam，As Korean, French and Japanese sovereign patent funds gain traction, other countries warm towards the model；http://www.iam-media.com/blog/Detail.aspx?g=6a644cb6-2a44-446b-b520-114e55a9ef7f (最後瀏覽日:2016年08月09日)。
iam,，New IP Bridge suit highlights how sovereign patent funds have entered a new phase in their development；http://www.iam-media.com/Blog/Detail.aspx?g=9cc0ad82-0bb2-4889-a78c-f22135276cd7 (最後瀏覽日:2016年08月09日)。
Digital Entrepreneurship & Economic Performance (DEEP) Centre，Mobilizing National Innovation Assets: UNDERSTANDING THE ROLE OF SOVEREIGN PATENT FUNDS；http://deepcentre.com/wordpress/wp-content/uploads/2016/06/DEEPCENTRE_MOBILIZING_NATIONAL_INNOVATON_ASSETS_MAY2016.pdf (最後瀏覽日:2016年08月09日)。
The Globe and Mail，Why Canada should adopt a national IP strategy；http://www.theglobeandmail.com/report-on-business/rob-commentary/why-canada-should-adopt-a-national-ip-strategy/article31082828/ (最後瀏覽日:2016年08月09日)。
美國商務部（Department of Commerce, DOC）旗下國家標準及技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）於2023年2月28日發布《晶片與科學法》（CHIPS and Science Act）補助具體內容，重點如下： 一、申請時間：補助採滾動式錄取模式（rolling basis），先進製程製造補助將於2023年3月31日起開放預先申請（pre-application）與正式申請（full application）；成熟製程與其他相關生產設施的製造補助，將分別於2023年5月1日及6月26日開放預先申請及正式申請。 二、補助方式與金額：補助分為直接補助（direct funding）、聯邦政府貸款（federal loans）或第三人提供貸款並由聯邦政府提供擔保（federal guarantees of third-party loans）。直接補助的金額上限預計為預估資本支出的15％。每個計畫可透過一種以上之方式獲得補助，然整體補助金額不得超出預估資本支出的35％。 三、申請流程 1.意向聲明（statement of interest）：申請人須提供半導體製造工廠投資計畫的簡要說明，俾利NIST旗下晶片計畫辦公室（CHIPS Program Office）為未來審查進行準備。 2.預先申請：申請人提供更詳盡的計畫內容。晶片計畫辦公室將給予調整意見。 3.正式申請：依照晶片計畫辦公室給予的意見修改後，申請人應遞交完整的計畫申請書，內容必須包含投資計畫的技術與經濟可行性之分析。晶片辦公室審核完畢後，會與申請人簽訂不具約束力的初步備忘錄（non-binding Preliminary Memorandum of Terms），記載補助方式與金額。 4.盡職調查（due diligence）：在經過上述程序後，晶片計畫辦公室如認為申請人合理且可能（reasonably likely）取得補助，將對申請人進行盡職調查。 5.補助發放：通過盡職調查後，DOC將開始準備發放補助。 四、補助規範與限制 1.禁止買回庫藏股（stock buybacks）：受補助者不得將補助款用於買回庫藏股。 2.人力資源計畫：申請人要求的補助金額若超過1億5千萬美元，須額外說明將如何提供員工可負擔且高品質的子女托育服務。 3.建造期限：受補助者必須於DOC所決定的特定日期（target dates）前開始或完成廠房建造，否則DOC會視情況決定是否收回補助。 4.分潤：補助金額超過1億5千萬美元時，受補助者須與美國政府分享超過申請計畫中所預估之收益，但最高不超過直接補助金額的75％。 5.不得於特定國家擴產與進行研究：受補助者於10年內或與DOC合意的期間內，除特定情況下（15 U.S.C. § 4652(a)(6)(C)），不得於特定國家，如中國，進行大規模半導體製造的擴產（material expansion）、聯合研究（joint research）或技術授權（technology licensing），違反者將會被DOC收回全額補助。
美國各州資料中心租稅政策對選址與投資成本之影響美國各州資料中心租稅政策對選址與投資成本之影響 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年03月09日 美國稅務基金會（Tax Foundation）於2025年12月19日發布資料中心（Data Centers）租稅分析報告，說明各州租稅設計為對資料中心選址與投資成本之重要因素。 壹、事件摘要 隨著AI與雲端運算需求擴張，資料中心投資規模持續提升，各州為吸引大型科技企業進駐，普遍透過銷售稅（Sales Tax）與財產稅（Property Tax）減免提供租稅優惠。相關措施包括對資料中心設備提供銷售稅減免，並設定最低投資額或就業創造門檻作為適用條件，部分州亦於一定年限內提供財產稅減免。整體而言，各州租稅制度設計差異顯著，形成州際間競爭現象。 貳、重點說明 一、銷售稅減免之制度設計 資料中心營運涉及大量設備與電力投入，若適用一般銷售稅規範，將提高初期投資成本。因此，多數州透過銷售稅制度提供減免措施，主要類型如下： （一）設備之銷售稅減免 部分州將資料中心設備納入銷售稅免稅範圍，例如維吉尼亞州（Virginia）明確規定符合州法規定條件之資料中心設備得適用銷售稅減免。 （二）投資與就業門檻設計 部分州設定最低投資額或就業創造門檻作為適用條件，例如亞利桑那州（Arizona）以最低投資金額為標準，投資人須達一定資本額或就業人數，始得適用銷售稅減免。 （三）用電納入銷售及使用稅減免範圍 另有州將資料中心用電納入銷售及使用稅（Sales and Use Tax）減免範圍，例如北卡羅來納州（North Carolina）對符合州法規定條件之資料中心設備與用電提供銷售及使用稅減免。由於電力使用為主要營運成本，此類措施對投資決策具有實質影響。 二、財產稅與地方政府財政考量 資料中心屬高度資本密集產業，若依一般財產稅計算方式課徵，地方政府可獲得穩定稅收來源。然而，多數州允許地方政府提供財產稅減免，財產稅優惠常透過法定減免或地方協議方式訂定，內容包括減免期間與減免比例，有助於提升投資誘因，也可能影響地方政府長期財政收入。 三、銷售稅減免之制度設計 隨著各州競相提供租稅優惠，州際間形成租稅競爭現象，若優惠措施缺乏明確成本效益評估，可能造成公共資源配置失衡。此外，資料中心自動化程度高，營運階段實際創造之就業機會有限，若政策僅以投資金額或資本規模作為誘因標準，而未評估其對地方產業帶動效果，未必能確保長期經濟外溢效果，如供應鏈發展或相關科技產業聚集效果。 參、事件評析 資料中心為AI發展之基礎設施，各州透過租稅制度吸引投資，有助提升數位基礎建設與資料處理能力。然而，租稅優惠涉及財政問題，須兼顧產業間租稅公平與財政永續。銷售稅與財產稅減免雖可降低投資成本，但若缺乏統一標準，各州或各地方政府設計差異過大，企業可能基於租稅差異進行選址，而非基於能源結構或網路品質等長期條件，此種情形可能影響整體產業布局之合理性。 資料中心對地方經濟之實質貢獻仍存爭議，建設期間可創造短期就業，營運階段實際人力需求有限，若優惠期間過長，地方政府可能增加機會成本。而隨著AI應用擴張，資料中心能源消耗與電力需求持續增加，未來制度設計宜結合永續發展目標，建立明確評估機制。 綜合而言，美國各州資料中心租稅政策差異顯著，對企業選址決策與投資成本評估具有實質影響，此一競爭趨勢反映數位基礎設施之策略地位。然而，政策設計仍須審慎衡量財政負擔與產業效益，方能在促進科技發展與維持公共利益間取得平衡。
德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南（Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen），旨在提升企業數位化與社會責任，並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議： 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時，必須將影響評估列入開發流程，並列為公司應遵守的道德倫理守則，以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義，企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息，並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此，企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下，可能會增加理解性和可追溯性難度，但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中，應特別關注並進一步討論。另外，透過教育及使用說明協助及控制功能，教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段（演算法，機器學習，AI）。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外，應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外，例如透過幫助頁面，儀表板或部落格，解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策，使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施，使用戶理解是否及如何使用相關演算法，此可能包括使用自動化決策，使用特定資料組和使用技術的目的，亦即使用戶對演算法，機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估，目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言，將可帶來巨大的利益，因此應該充分利用。例如，人工智慧可降低語言障礙，幫助行動不便的人可更加獨立自主生活，改善醫療診斷，提升能源供應效率，甚至是交通規劃和搜索停車位，都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展，應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間，同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要，但應兼顧受影響者的利益，並與廣大公眾利益找出妥協平衡點，且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時，應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如，可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分，必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同，資料不完整或錯誤，將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭，如果可能的話，只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此，確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況，特別是在自我學習系統中資料引入的標準，並根據錯誤來源進行檢查，且儘可能全面記錄，針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法，機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要，在開發預期用途的演算法時必須納入考量，對員工應針對道德影響進行培訓，並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題，並特別注意資料饋送，以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程，例如在車輛的自動控制或醫療診斷中，應設計成由責任主體保留最終的決策權力，直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任，並非透過對方法的無條件追踪來實現，而是經過仔細測試，學習和記錄來實現
澳洲主管機關起訴Google違法誤導客戶同意使用個資2020年7月澳洲競爭及消費者委員會(Australian Competition and Consumer Commission, ACCC)正式對Google提告，針對Google於2016年的一項個資改變政策的內容，以誤導的方式取得用戶同意，而擴大使用個資範圍的行為。 於2016年，Google希望透過在其帳戶中所取得的個資，連結到用戶在非Google網頁中的瀏覽紀錄，如此Google將能夠依據這些資訊，更準確的在其他網站中投放廣告，以提升廣告費收入。為結合用戶於Google及其他網站的資料，Google需更改原本的個資隱私政策，然而事實上Google並沒有實際取得用戶對於此項改變的同意，反而以類似服務改進的通知：「我們為您的帳戶加入了一些可選擇性的功能，讓您能更好掌控Google所蒐集的資訊及使用方式，同時允許Google向您展示相關的廣告」等文字，誤導用戶藉以徵得用戶對個資政策改變的同意。 雖然Google承諾於2022年後，逐步移除Chrome瀏覽器中第三方Cookie的啟用，此動作將會阻止其他網站透過網路，追蹤到Google用戶的瀏覽紀錄，但由於目前Google還是依據用戶的瀏覽紀錄，針對用戶的特定偏好投放廣告來賺取收益，因此這種廣告模式短期內不太可能有所改變。若ACCC在這次與Google的訴訟中勝訴，那表示未來業者對於取得客戶同意(包括收集使用個資)的方式，從原本習慣使用概括性描述並隱藏使用個資真正目的等用語，來取的客戶同意的模式將有所改變。