人工智能淘金熱：歷史、比較與未來展望

人工智慧引發了許多人所謂的「淘金熱」。

這個現象與兩個重要的歷史事件 (克朗代克淘金熱與網路泡沫) 有著顯著的相似性，但也有著重大的差異。透過檢視這些異同之處，我們可以更清楚地了解為什麼人工智慧雖然與之前的「泡沫」有某些相同之處，但卻代表著更強大、更持久的技術轉型。

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克朗代克淘金熱：發現的興奮之情

克朗代克淘金熱始於 1896 年 8 月，當時在加拿大的育空地區發現了黃金。到 1897 年，約有 100,000 人背井離鄉，在即時致富希望的驅使下，踏上了穿越人跡罕至地區的危險旅程。

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與 AI 相似之處

1. 淘金熱」效應：就像克朗代克淘金者一樣，今日的投資人和公司都急著投入人工智慧領域，生怕「錯過機會」。瘋狂的投資活動讓人聯想到驅使成千上萬的人前往育空地區的迫切心情。
2. 使用權民主化：就像在克朗代克競賽期間，任何人都可以拿起鏟子嘗試淘金一樣，如今 ChatGPT 等人工智慧生成工具讓任何人都可以使用人工智慧，而且幾乎沒有入門障礙，因而獲得大眾採用。
3. 支援生態系統：正如道森、西雅圖和溫哥華等城市因提供金礦礦工服務而蓬勃發展，今天我們也見證了提供工具、基礎設施和服務以支援人工智慧計畫的公司生態系統的成長。

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主要差異

1. 可觸及性與可擴展性：克朗代克（Klondike）的金礦蘊藏量有限，而且很快就會枯竭，但人工智慧領域的機會卻可能是無限的，而且可在全球範圍內擴展。
2. 多樣化的進入門檻：雖然消費性的 AI 工具很容易取得，但先進 AI 模型的開發在成本、基礎設施和專業技能方面卻有很大的進入門檻。根據路透社的分析，直到最近，人們還認為 「更大、更昂貴的系統能產生更好的結果」，需要對硬體和計算資源進行龐大投資。如今，DeepSeek 的例子顯示，也許這也不完全正確。
3. 價值分佈：在克朗代克（Klondike）地區，真正找到黃金的勘探者寥寥無幾，而最大的受益者則是那些銷售設備和服務的人。在人工智能時代，雖然也有「賣鏟子的人」（例如 Nvidia 等晶片製造商），但人工智能應用所創造的價值更廣泛地分佈在各個產業與應用上。關鍵在於您要決定是「賣鏟子」還是「淘金」。無論如何，請務必記住，成功是無法保證的。
4. 持久影響：克朗代克淘金熱隨著阿拉斯加州諾姆 (Nome) 金礦的發現而迅速衰竭 (1899-1900)。另一方面，人工智能代表著根本性的技術轉型，幾乎對經濟的每個領域都有長期的影響。

網路泡沫：技術狂熱與崩潰

20 世紀 90 年代末的網路泡沫中，以網際網路為基礎的公司估值呈爆炸性成長，最終在 21 世紀初大幅下跌。在此期間，納斯達克指數達到約 2.95 兆美元的最高值，但在接下來的兩年半內卻崩盤了 78% 以上。

與 AI 相似之處

1. 投資人的熱情：如同網際網路時代，人工智慧吸引了大量投資與媒體的關注。
2. 估值上升：一些人工智慧相關公司的股價飆漲，讓人聯想到網路泡沫時期科技股的漲幅。舉例來說，Nvidia 的股價漲幅可媲美 1990 年代的 Cisco。
3. 高期望值：在這兩種情況下，對科技潛力的期望推高了估值，遠遠超越了當前的財務基本面。

基本差異

1. 財務穩健：與大多數虧損的網路公司不同，今日許多推動人工智慧創新的公司財務穩健，擁有可觀的現金流量和成熟的商業模式。
2. 即時的實際應用：雖然許多網路時代的許諾直到多年後才實現，但 AI 已經在眾多領域，從醫療保健到金融，從工業自動化到客戶服務，提供了實質的價值。
3. 數位生態系統的成熟度：人工智慧是在數位基礎建設已經建立的環境下開發，且各家公司都有實施新技術的經驗，可降低實施風險。
4. 較溫和的相對估值：儘管市場對人工智慧充滿熱情，但目前的市場估值仍遠低於網路泡沫的高峰期。目前納斯達克指數的市盈率遠低於 2000 年。
5. 投資人行為更為謹慎：與網絡泡沫時期大量流入股票基金的情況相反，近年流入這些基金的資金為負數，顯示投資人更為謹慎。

為什麼人工智能不是注定要爆炸的泡沫？

有別於以往的科技泡沫，人工智慧的特徵顯示其將帶來更強大且持久的經濟轉型：

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1.穩固的技術基礎

AI 並非一項投機性的技術，而是機器學習、神經網路和自然語言處理等領域數十年研究與發展的結晶。最近的進展代表了能力的重要臨界點，而不僅僅是邊緣的增長。

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2.實際和即時的經濟價值

人工智能已經在創造有形的經濟價值。正如 Quartz 的一份分析報告所言，「今天，人工智能所創造的收入遠遠超過互聯網在 20 世紀 90 年代和 21 世紀初所創造的收入」。AI 應用程式正透過自動化和預測性分析提高營運效率、降低成本並創造新的商機。

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3.融入現有的商業模式

不同於網路公司新創公司經常提出未經考驗的商業模式，人工智能已整合至現有及既有的商業流程中。公司利用它來改善營運，而不是完全重塑其業務模式。

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4.不斷演進的進入障礙

人工智能領域呈現兩層結構，進入門檻各異。一方面，正如喬治華盛頓大學教授 Patrick Hall 所觀察到的，生成式人工智能的與眾不同之處在於 「技術消費者的進入門檻較低」，幾乎任何人都可以使用這些工具。另一方面，開發先進的 AI 模型仍需要大量投資，但這個門檻正在降低。正如路透社的報導，「計算能力的軍備競賽結束可能意味著進入門檻降低」，讓「新創公司能夠以最低成本生產有競爭力的 AI 產品」。

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5.供過於求

網路公司倒閉的一個關鍵因素是網路基礎建設 (例如光纖電纜) 的投資過多，遠遠超過當時的需求。相比之下，對於人工智慧而言，則是供不應求，造成資料中心基礎建設與可用運算能力的瓶頸。

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6.決策過程的深刻轉變

正如「The Great AI Rebalancing」一文所強調的，AI 正在從根本上改變企業的決策方式，創造「增強式決策架構」，在此架構中，AI 負責處理資料，而人類保留對基於價值的決策和創造性策略的權力。這種深度整合顯示出持久的價值，而非一時的熱情。

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7.機構和政府支持

與之前的泡沫不同，人工智能享有大量的機構和政府支持。世界各國政府正投入數十億美元於人工智慧的研究、訓練與規範，將其視為提升經濟競爭力與國家安全的重要策略技術。

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總結

人工智能淘金熱當然與之前的現象（如克朗代克淘金熱和網路泡沫）有某些共通之處，尤其是投資人的熱情和媒體的關注。然而，基本的差異 - 所涉及公司的財務實力、即時的經濟價值、與現有商業模式的整合以及制度上的支持 - 都顯示這是一次更深入、更持久的經濟轉型。

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就像工業革命或網際網路出現時一樣，我們很可能會看到市場修正，以及一些估值過高的公司倒閉，但基本趨勢似乎很穩固，而且會持續下去。投資人與公司的關鍵在於區分短期興奮與長期基本價值，並將重點放在解決實際問題、創造實質經濟價值的 AI 應用上。

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常見問題：參與人工智能淘金熱

1.2025 年真的有機會靠人工智能致富嗎？

絕對是。就像克朗代克淘金熱一樣，我們確實有機會創造巨大的價值。然而，與當時一樣，最大的利益不一定會直接落入那些「淘金者」手中，而是落入那些提供「鏟子和镐」（基礎設施、工具和支援服務）的人手中。投資於開發 AI 專用晶片、機器學習最佳化雲端服務或 AI 應用開發工具的公司，代表著真正的機會。針對特定領域（醫療保健、金融、法律）開發垂直解決方案，也創造了許多科技「獨角獸」。

2.您需要先進的技術背景才能參與這場革命嗎？

AI 革命在某種程度上讓人聯想到電力的出現：並非每個人都得是 Thomas Edison 或 Nikola Tesla 才能從中獲益。人工智慧生態系統的結構有不同的切入點，但從科技史中得到一個重要的教訓：長期而言，維持價值的是實質知識，而非中間的技術技能。

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• 策略使用者：了解人工智慧潛力的專業人士，足以在其領域內重塑流程。就像網路一樣，想像應用程式的能力比其機制的技術知識更重要。
• 領域專家：AI 時代真正永恆的資源。就像 Google 已經不再需要搜尋語法專家一樣，人工智慧模型也將使其能力愈來愈容易獲得，而不需要專業的技術知識。擁有深厚學科知識（醫學、法律、工程）的人將保有不可撼動的優勢。
• 批判性思考者：AI 將會擴大那些知道問什麼的人，而不是那些知道如何問的人。隨著模型的改進，完美的提示（「提示工程」）將變得毫無意義，就像搜尋引擎一樣。相反，提出正確的問題、找出非明顯的關聯，以及批判性評估結果的能力，仍將是至關重要的。
• 技術整合者：將 AI 系統連結至實際基礎架構，將理論潛力轉化為具體工具的開發人員。在這方面，介面也會變得越來越容易取得，增加業務流程瞭解的價值，而非整合技術。
• 演算法先驅：處於創新前沿的研究人員和資料科學家。這一小部分人將繼續創造基本價值，但他們只佔整體生態系統的一小部分。

每種角色都需要不同程度的技術專業知識。

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數位歷史的教訓很清楚：中級技術技能 (例如 SEO 最佳化或提示工程) 通常是短命的，而深厚的領域知識以及批判性和創造性思考的能力則可維持或增加其價值。就像克朗代克淘金熱一樣，最成功的勘探者不一定是技術最精湛的，而是那些能夠更好地閱讀地形，並在挖掘地點上做出更明智決定的人。

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3. AI 礦工的生活」有多辛苦？

就像金礦礦工在克朗代克（Klondike）面臨極端環境一樣，「AI 礦工」也面臨重大挑戰：

• 快速的技能淘汰：技術發展速度令人目眩，需要不斷更新
• 全球競爭： 不同於受地理限制的 Klondike 競賽，AI 競賽是全球性的。
• 倦怠：在競爭激烈、瞬息萬變的領域中長時間工作
• 法規的不確定性：AI 法規不斷演變，為專案與投資帶來風險
• 倫理風險：駕馭與 AI 相關的複雜倫理問題需要持續關注

4.投資培訓還是投資 AI 公司更好？

這兩種策略都有可取之處。投資個人訓練可以讓您直接參與人工智慧時代的價值創造。另一方面，投資於有潛力的公司可以提供可觀的回報，而不需要發展專業技能。

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最佳策略取決於您的個人情況、技能和風險承受能力。就像克朗代克淘金熱一樣，並非所有新創公司都能成為獨角獸，但有些公司卻能獲利豐厚。

5.在 2025 年，哪些產業提供最佳的 AI 相關機會？

最有前景的領域包括

• 醫療保健：輔助診斷、藥物發現、個人化醫學
• 金融：算術交易、風險分析、詐騙偵測
• 法律：合約自動化、法律研究、先例分析
• 製造：預測維護、自動品質控制
• 零售：客製化、庫存管理、需求預測
• 創意： 內容產生、編輯、創作協助
• AI 基礎架構：專業硬體、雲端平台、開發工具

6.現在進入 AI 市場是否太遲？

絕對不會。我們仍處於人工智慧革命的早期階段。與網際網路比較，我們或許正處於 1995-1998 年的階段：核心技術已經存在，但大多數能夠深刻改變經濟的應用仍有待開發。此外，隨著轉換器和生成模式的演進，新的機會也不斷出現。就像克朗代克淘金熱一樣，先行者有一定的優勢，但仍有許多未開發的「礦藏」，讓我們這麼說吧。

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7.投資人工智慧的主要風險為何？

主要風險包括

• 估值泡沫：與基本面相比，部分 AI 公司的估值可能過高
• 法規限制：新的法規可能會限制人工智慧的某些應用
• 技術障礙：人工智慧的某些承諾可能比預期更難實現
• 市場整合：少數佔優勢的公司可攫取大部分價值
• 道德與聲譽風險：有問題的 AI 應用可能會造成重大的聲譽損害

8.如何從今天開始參與人工智能淘金熱？

• 訓練：從有關機器學習、提示工程或 AI 在您產業中的應用的線上課程開始
• 實驗： 使用公開可用的 AI 工具來瞭解其潛力
• 網路：透過會議、線上論壇和社群與人工智慧領域的專業人士聯繫
• 投資： 考慮以 AI 為重點的 ETF 或投資於領先公司
• 應用：找出在目前工作中應用 AI 或開發新解決方案的機會

成功需要遠見、毅力、適應力和一點運氣的結合。但與育空地區物理條件有限的金礦區不同的是，人工智慧的潛力會隨著每一次技術進步而持續擴大，不斷為那些能夠把握機會的人創造新的機會。

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來源

1. History.com - 「克朗代克淘金潮 - 定義、地圖和事實」。連結
2. Encyclopaedia Britannica - 「克朗代克淘金潮」。連結
3. Travel Yukon - 「克朗代克淘金史」。連結
4. 加拿大百科全書 - 「克朗代克淘金潮」。連結
5. Cointelegraph - 「人工智能與網路泡沫有相似之處，但也有不同之處」。連結
6. 路透社 - 「網路泡沫的迴響纏繞著人工智能驅動的美國股市」。連結
7. 路透社 - 「AI 模型的放緩意味著淘金時代的結束」。連結
8. Visual Capitalist - 'The Dot-Com Bubble vs AI Enthusiasm: Why They're Different'.連結
9. Yahoo Finance - "我曾經歷網路公司的衰退。這就是為什麼 AI 的熱潮不一樣"。連結
10. ORF Online - 「Bytes and Bubbles: Comparing the 90s Dot-Com Bubble and the AI Race」。連結
11. The Hill - "人工智能「淘金熱」如何重振科技產業"。連結
12. R Street Institute -「降低人工智慧開發與應用的進入門檻」。連結