如果說幾年前企業還在問「我們應該實施 AI 嗎？」，那麼今天的問題已經變成「我們如何在 AI 生態系統中進行戰略定位？

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到 2025 年，企業級 AI 市場已達成熟階段，可識別出五種不同的企業原型，每種原型都有特定的策略和不同的績效指標。

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從工具到 AI 生態系統的演進

根據普華永道 (PwC) 最新的AI 2025 預測報告，「企業再也不能以不一致或各自為政的方式來處理 AI 治理」。重點已從實施個別的 AI 工具，轉移至協調複雜的 AI 生態系統。

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正如紅杉資本所指出的，「如果說 2024 年是人工智慧的原湯之年，那麼現在基本的構成要素已經穩固就位」。這種鞏固形成了五種獨特的公司類型。

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1.AI Ecosystem Orchestrators：新的平台巨人

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我是誰

AI Ecosystem Orchestrators是控制中央平台和定義遊戲規則的公司。他們透過垂直整合，結合硬體、軟體、資料和服務，協調整個 AI 生態系統。

成功案例

• 微軟：Azure AI Foundry 支援超過1,900 個合作夥伴模型，並已全面支援模型上下文通訊協定 (MCP)。
• Adobe：推出Adobe Experience Platform Agent Orchestrator，用於管理 Adobe 和第三方生態系統中的 AI代理。
• Google Cloud：持續擴展雲端服務、工作空間和消費者產品的 AI 整合
• Amazon Web Services：AWS Bedrock 成為企業 AI 服務的中心樞紐

致勝策略

這些巨頭在其平台周圍創造了「引力效應」，促進開發人員、資料和 AI 能力之間的聯繫。它們的優勢在於能夠降低協調成本，並透過網路效應加速創新。

競爭優勢：

• 控制關鍵基礎設施
• 指數網路效應
• 設定產業標準

主要挑戰：

• 反托拉斯風險與法規管制
• 在開放與專屬控制之間取得平衡
• 在擴大規模的同時保持創新

2.原住民 AI 專家：新時代的先驅

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我是誰

專門的人工智慧原生公司是從一開始就為了利用人工智慧而建立的公司。它們開發專屬的基礎模型，並擁有快速的迭代週期，以加快創新速度。

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成功案例

根據GlobalX ETFs 的資料，這些業者都有非凡的成長：

• OpenAI：預計 2024 年完成淨營收 50 億美元，同比增長 225
• Anthropic: 一年內從 1 億美元成長到 10 億美元
• Perplexity：作為一個 AI 搜尋引擎，每月活躍使用者已達 1,000 萬。
• Mistral AI：擁有強大開放源碼的歐洲領導者

致勝策略

堅持專注於模型效能、AI 最佳化使用者體驗，以及快速行動捕捉新使用個案的能力。他們透過 API 和消費者/企業應用程式來獲利。

競爭優勢：

• 優異的創新速度
• 完全控制技術堆疊
• 設定新標準的能力

主要挑戰：

• 培訓和計算的資本強度
• 基礎模型的激烈競爭
• 需要超越績效的差異化

3.領域轉換器：人工智能與領域專業知識的結合

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我是誰

Sector Transformers結合了深厚的垂直知識與 AI 能力。它們可整合至現有的產業流程，並符合特定的法規要求。

成功案例

• 特斯拉：整合式自動能源生態系統，具備原生人工智慧，在美國擁有超過 36,500 個超級充電埠
• Palantir: 最近獲得國防和政府部門的人工智能服務合約
• Salesforce: 用於 CRM 和銷售自動化的 Agentforce 平台
• ServiceNow：透過 AI 代理強化 IT 服務管理

致勝策略

他們將人工智能應用於特定領域的問題，從而改造傳統產業。他們的優勢在於對現有工作流程的深入瞭解，以及展現實際 ROI 的能力。

競爭優勢：

• 不可取代的領域專業知識
• 在業界建立的關係
• 具體展示 ROI 的能力

主要挑戰：

• 傳統部門對變革的抗拒
• 企業銷售週期長
• 需要持續的市場教育

4.智能聚合器：統籌大師

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我是誰

Smart Aggregators可整合來自多個來源的功能，擅長於協調，並透過不同 AI 服務之間的智慧路由來優化成本。

成功案例

• Databricks: 正如Bain 報告所強調，推出 Databricks One 以提供統一的資料智慧平台體驗。
• Snowflake：內建 AI 功能的資料雲端
• UiPath: Agent 自動化協調跨平台流程
• LangChain：協調 AI 模型的開放原始碼工具

致勝策略

它們透過聚合和優化多種 AI 能力的使用來創造價值。作為不同 AI 技術之間的「協調層」，它們變得不可或缺。

競爭優勢：

• 多供應商彈性
• 成本與效能最佳化
• 為客戶降低複雜性

主要挑戰：

• 依賴外部供應商
• 多供應商管理日益複雜
• 商品服務的利潤壓力

5.策略性消費者：以 AI 提升核心業務

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我是誰

策略性消費者偏好「購買vs.建置」的方式，透過快速實施經過測試的解決方案，利用AI來強化核心業務。

成功案例

• 連鎖零售店：雜貨店與時尚店整合 AI 進行庫存與定價
• 金融服務：區域性銀行採用 AI 進行風險管理
• 製造業：使用 AI 進行預測性維護的公司
• 醫療照護提供者：實施 AI 診斷工具的醫療照護系統

致勝策略

他們利用他人的創新來加速數位轉型。他們專注於整合與變革管理，而非技術開發。

競爭優勢：

• 加速產品上市時間
• 降低研發成本
• 專注於核心業務

主要挑戰：

• 供應商鎖定風險
• 有限的競爭差異
• 依賴外部生態系統

2025 年人工智能市場趨勢：融合與合作

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購買 vs. 建置的轉變

根據Andreessen Horowitz對 100 位企業 CIO 的研究，「我們看到在過去 12 個月中，隨著 AI 應用程式生態系統開始成熟，我們已明顯轉向購買第三方應用程式」。

人工智能民主化

成本下降和無程式碼平台也讓中小企業能夠獲得先進的人工智能能力。根據Morgan Stanley 的報導，「資料與雲端基礎架構生態系統中的公司正在建立工具，以協助企業自動化可觀察性」。

以治理為差異化

隨著 AI 成為關鍵任務，實施穩健治理、合規性和風險管理的能力正成為關鍵的競爭優勢。

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如何選擇適合貴公司的 AI 策略

評估您的資源與技能

• 可用預算： 統籌者需要大量投資，而策略消費者可以從有限的預算開始。
• 技術專業知識：AI Natives 需要深厚的技術技能，Domain Transformers 則需要領域知識
• 策略目標： 您想控制生態系統還是有效參與？

考慮您的產業

有些行業對於某些策略而言較為成熟：

• 技術與軟體：更適合原生 AI 或 Orchestrator 策略
• 傳統產業：通常由加工商或策略性消費者提供最佳服務
• B2B 服務：智慧型整合商的機會

長期思考

類別並非固定不變。微軟加入Workday AI 代理合作夥伴網路，說明即使是競爭對手也能合作解決多代理協調需求。

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結論：未來屬於生態系統

2025 年，人工智能的成功將不再取決於單一工具的選擇，而是在人工智能生態系統中戰略定位的能力。正如研究顯示，「2025 年排名前 20% 的公司有 2.3 倍的機會從生態系統中獲得 60% 以上的收入」。

給決策者的主要啟示：

1. 識別您目前的類別，並評估其是否符合您的策略目標
2. 無論選擇何種類別，都能發展配器技巧
3. 投資人工智慧治理作為競爭優勢
4. 保持彈性，隨著市場成熟而在不同類別之間演變

成功的關鍵不只是選擇正確的類別，而是隨著 AI 生態系統的持續轉型而進行策略性的演進。

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常見問題：AI 時代的 5 種公司類型

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1.如何判斷我的公司屬於哪個類別？

要確定您的類別，請評估三個關鍵因素：

• Technology Control：您是開發自己的 AI 模型，還是使用第三方的模型？
• 在生態系統中的位置：您是處於平台的中心，還是參與他人的生態系統？
• 策略重點：AI 是您的核心業務，還是賦予其他部門能力的工具？

如果您開發專屬模型，而 AI 是您的核心業務，您可能是AI Native。如果您為客戶協調多種技術，您可能是Aggregator。如果您使用 AI 來改造特定產業，您就是產業改造者。

2.是否可以隨時間改變類別？

絕對可以。類別並非固定不變，許多公司都有策略性的發展。例如：

• Tesla 以產業變革者 (汽車) 起家，現正朝向 Orchestrator (能源、AI、移動) 的方向發展。
• 微軟從傳統軟體轉型為 AI Ecosystem Orchestrator
• 許多傳統企業正從策略性消費者演變為產業變革者

關鍵是要根據您的技能和資源來規劃這個演進過程。

3.哪個類別的成長潛力最大？

每個類別都有不同的潛力：

• 統籌者：收入潛力較高，但投資龐大
• AI natives：快速成長 (OpenAI +225% by 2024) 但競爭激烈
• 變壓器：風險較低的永續成長
• 彙集商：若能開發專屬 IP 則可獲得良好利潤
• 消費者：投資報酬率較快，但差異化有限

潛力取決於您的具體情況和行業。

4.實施有效的 AI 策略需要多少預算？

不同類別的預算有很大差異：

• 統籌者：數十億美元（AWS 的資本支出超過 750 億美元）
• AI natives：數億美元用於培訓和基礎設施
• 變壓器：從數百萬到數千萬用於行業發展
• 聚合器：每個平臺從數十萬到數百萬不等
• 消費者：現有解決方案從數千元到數十萬元不等

許多中小企業可以在預算有限的情況下，從策略性消費者開始，逐步成長。

5.每個類別的主要風險為何？

管弦樂器：

• 反托拉斯和法規風險
• 龐大的持續投資需求
• 管理全球生態系統的複雜性

AI 原生：

• 市場泡沫與估值過高
• 極高的競爭強度
• 依賴稀缺且昂貴的人才

變形金剛

• 傳統部門對變革的抗拒
• 採用週期長
• 需要持續的市場教育

聚合器：

• 服務商品化
• 依賴外部供應商
• 利潤壓力

消費者：

• 供應商鎖定
• 有限的競爭差異
• 依賴外部路線圖

6.如果我是策略性消費者，如何避免供應商鎖定？

保持靈活性的策略：

• 多供應商方式：不依賴單一供應商
• 標準化的 API：選擇具有開放標準的解決方案
• 資料可攜性： 確保您可以匯出資料
• 彈性合約：避免長期合約鎖定
• 內部能力建構：逐步發展內部能力

7.哪個類別最適合中小企業？

中小企業通常從策略性消費者做起，因為：

• 有限預算
• 需要快速的 ROI
• 專注於核心業務
• 技術能力有限

然而，創新的中小企業可以利用對特定利基市場的深入瞭解，以成為產業變革者為目標。

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8.如何衡量我的 AI 策略是否成功？

每個類別的關鍵 KPI：

統籌者：生態系統中合作夥伴的數量、平台上的交易量、市場佔有率

AI natives：模型性能、使用者成長、每使用者收入、創新速度

轉換器：部門 ROI、目標市場採用、客戶滿意度、價值時間

整合商：整合數量、客戶成本降低、保留率

消費者：改善核心業務 KPI、實施時間、節省成本

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9.歐洲人工智慧法對不同類別有何影響？

歐盟 AI 法具有不同的影響：

統籌者：增加整個生態系統的合規責任人工智能原生者：對高風險模型的嚴格要求處理器：需要特定領域的合規性（如醫療保健、金融）聚合者：對供應商的盡職調查責任消費者：對已購系統的審計責任

AI 治理成為所有類別的競爭優勢。

10.AI 類別的未來為何？

新興趨勢包括

• 融合：類別間的界限日益模糊
• 垂直專業化：利基變壓器的成長
• 民主化：更多中小企業成為策略性消費者
• 合併： Aggregators 之間的併購
• 法規驅動的差異化：以合規作為競爭優勢