人工智能的商品化：中小企業和大型企業如何駕馭新的競爭格局

人工智慧不再是 Big Tech 的專利。瞭解人工智慧的民主化如何徹底改變競爭格局，以及各種規模的公司正在採取哪些策略來保持競爭力。

‍

大平臺：當人工智能變得人人可及時

2025 年標誌著人工智慧市場一個重要的轉捩點。正如產業分析師所指出的，雖然客戶的成本正朝零下降，但出現了一個根本性的問題，那就是在最先進的技術迅速成為商品的格局下，企業如何維持其競爭價值。

‍

人工智慧商品化不再是未來的預言，而是切切實實的現實，正在改變各種規模公司的遊戲規則。人工智慧的民主化讓小型公司和新創企業能夠運用精密的演算法，而這些演算法過去只有擁有龐大資源的科技巨擘才能運用。

‍

人工智能的「斯普特尼克」時刻：DeepSeek 案例

最能象徵這一轉變的事件是DeepSeek在 2025 年 1 月的發佈。這家中國初創公司展示了只需 560 萬美元就能開發最先進的人工智能模型，僅是 GPT-4 和 Gemini Ultra 所需的 7,800-1.91 億美元的一小部分。

‍

矽谷最有影響力的創業投資人之一 Marc Andreessen 將 DeepSeek 的推出形容為「我所見過最驚人、最令人印象深刻的突破之一，而作為開放原始碼，DeepSeek 是給世界的一份深厚禮物」。

‍

商品化對不同規模公司的影響

‍

大型企業：從技術差異化到策略價值

大型企業正面臨一場策略革命。正如 Databricks 的專家所指出的，「公司可以透過自動化基本任務和按需產生資料智慧，實現巨大的效率提升，但這只是個開始」。

‍

以微軟為例，據報告，超過 85% 的《財富》500 強企業使用微軟 AI 解決方案，其中 66% 的 CEO 報告，可從生成性 AI 計畫中獲得可衡量的商業利益。該公司已制定創新策略，例如

‍

Copilot 業務轉型：Accenture 使用 Copilot Studio 成長其卓越中心團隊，每年節省大量成本，並將短期應用程式的 IT 需求降低 30%。
無縫整合：現有流程的轉型，而非簡單的技術重疊

中小企業：民主化的契機

對於中小型企業而言，人工智慧商品化代表著一個歷史性的機會。正如一位產業專家所指出的，「人工智慧的商品化讓獲得強大人工智慧能力的機會更加民主化，促進各產業的競爭優勢與創新」。

‍

對中小企業的特殊效益：

降低進入門檻：取得過去被禁止的技術
優化營運成本：成本高昂的手動流程自動化
加速擴充性：能夠與較大的廠商競爭
敏捷創新：快速實驗新的商業模式

然而，正如專家所警告的，「品質控制、可擴充性、道德考量和市場飽和對採用商品化 AI 解決方案的公司造成重大挑戰」。

‍

後商品化時代競爭優勢的三大支柱

‍

1.策略性問題選擇

在 2025 年崛起的組織已經意識到，可持續的人工智慧優勢較少來自於技術本身，而是更多來自於三個相互依存的因素，首先是問題的選擇和策略框架。

‍

這不再是將 AI 應用於明顯用例的問題，而是開發系統化的方法，以找出 AI 可以釋放不成比例價值的高利用率商業問題。

‍

部門案例研究：

製造業：製造業公司可利用數位生產設備的資料資源來優化機器的健康狀況
金融服務：根據其深入的專業知識建構專業模型

2.專有資料的優越性

雖然模型本身已經商品化，但專有資料仍然是強大的差異化因素。正如資料策略專家所指出的，「隨著人工智慧能力日漸商品化，專屬資料成為維持可持續競爭優勢的關鍵差異化因素」。

‍

建立資料護城河的策略：

透過策略夥伴關係進行系統化收集
提供寶貴資料的使用者獎勵機制
部署實體感測器以擷取獨特的真實世界資料
正如專家所指出的：「最有效的資料護城河往往是透過長期一致且深思熟慮的努力累積而成」。

3.卓越整合

最成功的實作將 AI 功能無縫融入現有的工作流程，為員工和客戶創造直覺的體驗。

‍

這種整合的專業能力，也就是針對人工智慧功能重新設計流程的能力，而非僅僅是將技術鋪陳在現有系統上，或許已經成為當前環境中最稀缺、最有價值的技能。

‍

企業如何調整策略

‍

投資組合方法：大型公司

有效的人工智慧策略採用組合方式，其中一部分組合會發展強大的「地面遊戲」，透過有系統的方式達成許多小勝。

‍

投資組合策略的組成部分：

有系統的地面遊戲:
- 日常工作自動化
- 增量生產力改善 (20-30%)
- 專注於可衡量的 ROI
轉型大行動:
- 新的商業模式
- 重塑核心流程
- 革新產業的應用

敏捷方法：中小企業與新創企業

規模較小的公司正利用其天生的敏捷性來：

快速實驗：以有限的投資測試新的 AI 用例
垂直整合：專注於特定的利基市場
策略夥伴關係：與 AI 廠商合作以取得先進能力

正如一位業界專家所指出的，「建立特定領域解決方案或在商品化模型上層疊專有資料的公司將擁有優勢」。

‍

轉型中的前線部門

醫療保健：AI 創新先驅

醫療保健領域推動人工智慧的應用，著重於人力轉型、客製化、技術升級，以及消除人工智慧前流程的「流程債務」。

轉型應用：

基於多模態人工智能的輔助診斷系統
優化收入與營運量
支援臨床人員短缺

金融服務：重塑金融科技

金融科技領域的原生人工智慧公司再度崛起，專注於以新平台和商業模式解決舊問題。

新興趨勢：

自動化盡職調查與合規
以專屬資料為基礎的風險評估系統
民主化演算法交易平台

製造業：數位雙胞胎時代

到 2030 年，許多公司將接近「資料無處不在」，資料會嵌入系統、流程、通路、互動和決策點，驅動自動化行動。

‍

商品化的挑戰與風險

大公司的風險

科技護城河的侵蝕：麻省理工學院專家警告，「一旦人工智慧變得無孔不入，就不再能為公司提供超越對手的優勢。
利潤壓力：需要重塑價值主張
整合複雜性：公司在整合多模式和多代理系統與現有 IT 基礎架構時，面臨技術障礙

中小企業面臨的挑戰

品質控制：商品化解決方案難以確保高水準
可擴充性：在維持效率的同時管理成長
道德考量：在沒有專屬資源的情況下，處理複雜的隱私與偏見問題

‍

人類與人工智能合作的關鍵作用

重新定義工作角色

研究顯示，到 2030 年，人類與人工智慧之間的合作可釋放高達 15.7 兆美元的經濟價值，但這將取決於衡量兩者的優勢和技能。

能力的演進：

技能下降：常規資訊處理、基本分析
成長技能：創意解決問題、情緒智商
新技能：AI 代理的協調、內容策劃、策略思考

新興合作模式

研究指出工人與 AI 之間的日常互動主要有三種類型：機器作為下屬、機器作為上司、機器作為隊友。

‍

2025 年，組織將開始利用 AI 代理來改變整個工作職能，例如人才招募，具備主動尋找被動應徵者和外展自動化的能力。

‍

成功的實施策略

AI 成熟度架構

儘管有 92% 的公司計畫在未來三年內增加人工智慧投資，但只有 1% 的領導者稱其公司在部署方面「成熟」。

‍

進化的階段：

Nascent(8%)：最少的 AI 計畫
新興(39%)：顯示價值的試點專案
開發(31%)：變更特定工作流程
擴展(22%)：跨部門規模
成熟(1%)：基本整合 AI

實用建議

適用於大型公司：

制定平衡的投資組合策略
大規模投資於資料優勢
採用模組化方法，以「避免廠商鎖定，並快速實現新的人工智慧進展，而無需不斷重塑技術堆疊」。

適用於中小企業：

專注於利用專屬資料的「特定領域應用程式
控制預算的敏捷實驗
建立策略夥伴關係以取得先進能力

治理與風險管理

治理的必要性

2025 年，企業領導者將無法再以不一致的方式或在業務的孤立領域中處理 AI 治理問題。我們需要一套有系統且透明的方法。

‍

基本元件：

具有決策權的 AI 治理委員會
符合 NIST AI RMF 等標準的風險管理架構
持續監控偏見、透明度與合規性

影子 AI：隱藏的挑戰

在企業環境中，「員工自下而上地推動採用，通常沒有監督」，造成重大的 Shadow AI 風險。

‍

緩解策略：

主動發現所有使用中的 AI 工具
基於資料敏感度的粒度政策
在員工分享資料時，實施「可識別資訊並將資訊分類的模型」。

未來趨勢：邁向 2030

多模式 AI 系統

2024 年多模式 AI 市場超過 16 億美元，預計 2025 年到 2034 年的年複合成長率為 32.7%。Gartner 預測，2023 年只有約 1% 的公司使用這項技術，但到了 2027 年，這個數字預計會躍升到 40%。

‍

邊緣人工智慧與分散式處理

隨著 AI 應用程式成為關鍵業務，傳統雲端方式的限制將企業推向 Edge AI，以降低延遲、改善資料隱私並提高營運效率。

‍

自主代理的時代

Google 預測 AI 代理、多模態 AI 和企業搜尋將在 2025 年佔主導地位，並將重點放在「代理治理」，以支援「不同的代理到處去，並在所有這些不同的系統中運作」。

‍

結論：引領商品化後的未來

人工智能的商品化並不代表創新的終結，而是價值從技術轉移到組織能力的新時代的開始。正如研究指出的那樣，"人工智能實驗時代已經過去。我們已經進入了人工智能操作化的時代，在這個時代中，持久的優勢來自於圍繞技術而建立的組織能力"。

‍

能夠蓬勃發展的公司將是那些：

他們建立可持續的資料護城河
他們擅長於人工智能與人類的整合
保持採用新技術的敏捷性
發展穩健但靈活的治理

正如麻省理工學院研究人員的結論：「公司必須培養創意、決心和熱情。這些都是創新的支柱，一直以來都是傑出公司的特質；人工智慧不會改變這一切」。

‍

常見問題：AI 商品化與企業策略

‍

Q1: 「AI 商品化」到底是什麼意思？

答：人工智慧商品化是指曾經獨特且高利潤的人工智慧技術，變得與市場上其他產品無異，導致競爭加劇、價格降低的過程。正如產業分析師所強調的，由於人工智慧代幣成本趨於零，以及尖端能力的普及化，加速了這個過程。

‍

Q2: 在人工智能商品化的時代，中小企業如何與大型科技公司競爭？

答：在商品化的人工智慧時代，中小企業有幾項優勢：

敏捷性：快速實驗和轉換的能力
垂直專注：專注於特定的利基市場
降低成本：可使用「以前只有科技巨頭才能使用的精密演算法」。
策略夥伴關係：與 AI 供應商合作以提供先進能力

Q3: 對企業而言，AI 商品化的主要風險為何？

答：主要風險包括

對於大公司：現有技術優勢的侵蝕、利潤壓力、整合的複雜性
對於中小企業：「品質控制、可擴充性、道德考量和市場飽和度」的挑戰。
適用於：影響 AI 風險、法規遵循、依賴外部供應商

Q4: 實施有效的 AI 策略需要多長時間？

答：調查顯示，超過三分之二的領導者在一年多前推出了他們的第一個生成式 AI 用例，但只有 1% 的人認為自己在實施方面已經「成熟」。典型的路線圖包括

0-6 個月：基礎與速成
6-18 個月：擴充與進階整合
18+ 個月：完成業務轉型

Q5: 在商品化的人工智能時代，員工需要培養哪些技能？

答：關鍵能力包括：「解決問題和創新的創造力、情緒智商和人際關係技巧，以及快速掌握新技能或適應環境變化的能力」。此外，它們也變得至關重要：

即時工程與 AI 內容整理
數位代理的協調
策略性思考與商業觸覺

Q6: 企業如何建立永續的「資料護城河」？

答：專家建議採用系統化的方法，包括「透過策略夥伴關係刻意收集、對提供寶貴資料的使用者採取獎勵機制，以及部署實體感測器以擷取獨特的真實世界資料」。重要的是要記住，最有效的資料護城河是透過持續不斷的努力而逐漸建立起來的。

‍

Q7: 哪些產業從人工智慧商品化中獲益最多？

答：領先行業包括醫療保健、科技、媒體與電信、先進工業和農業。醫療保健以人力轉型和個人化為重點，而金融服務則以原生 AI 解決方案見證金融科技的復興。

‍

Q8: 如何管理公司內的「影子 AI」風險？

答：有效的管理需要：「主動發現所有使用中的 AI 工具、根據資料敏感度和角色制定細粒度政策、持續監控並進行風險分類」。從「封鎖與等待」策略轉變為主動治理方法是非常重要的。

‍

Q9: 人工智能投資的 ROI 通常是多少？

答：目前，只有 19% 的 C 級主管表示營收增幅超過 5%，39% 的主管表示增幅僅為 1-5%。然而，87% 的主管預期未來三年內，創造性人工智慧將帶來營收成長，這表示中長期將可實現全部價值。

‍

問題 10：如何選擇專屬與開放原始碼的 AI 解決方案？

答：選擇取決於幾個因素：

開放原始碼：更具彈性、降低成本、透明度高，但需要內部技術專業知識
專屬：專屬支援、較容易整合，但成本較高，可能會被廠商鎖定
專家建議採用「模組化方法，以避免廠商鎖定，並快速實現新的 AI 進展

資料來源與有用連結：

人工智能的商品化：中小企業和大型企業如何引領新的競爭格局