延續上篇〈人工智慧主導設計的崛起〉(The Emergence of Dominant Designs in Artificial Intelligence)的論述,埃爾南德斯(Ferràs-Hernández, Xavier)副教授等人全面回顧了產業組織、技術管理、網路經濟學、營運管理和策略管理等多個領域的相關文獻。以下將對這五個領域與AI主導設計的關聯性進行說明。
1.產業組織:主導設計現象
AI目前正處於蓬勃發展的階段,該研究提出背後有多項趨勢推動著AI的發展:
(1)數據豐富:網路和物聯網(IoT)技術讓企業能蒐集龐大的數據,為AI提供重要支援。
(2)GPU運算:圖形處理器(GPU)的發展提供了強大運算能力,推動深度學習技術的發展。
(3)雲端運算:雲端技術讓用戶能善用外部的GPU運算,創建出人工智慧即服務(AI as a service,AIS)商業模式。
(4)開源平台:Google、Facebook、微軟等推出了開源程式設計平台,擴展了AI生態系統。
(5)邊緣運算:蘋果等公司將AI運行放在消費者設備上,保護數據隱私和安全性。
以上趨勢促使AI商業生態系迅速形成,大企業、新創公司、學術機構和研發實驗室等積極參與,共同推動AI的普及。
2.技術管理:建立商業生態
在AI領域,平台扮演關鍵角色,是形成商業生態系的核心。不同組織通過平台進行動態合作,以創造和獲取價值。例如,IBM在1981年採用開放式架構,成功擴展Wintel標準,創造價值數十億美元的相容IBM市場。
該研究分析,AI領域的企業採取類似策略以建立主導設計。微軟、Google、Facebook和亞馬遜等公司的開源軟體和技術,加速了技術擴散,鼓勵全世界的程式設計師開發新應用程式。
同時,微處理器的發展引發了新一輪的投資熱潮,大公司積極參與硬體研發市場,以掌握技術,並影響AI處理器供應鏈整合的未來。
3.網路經濟:規模經濟優勢
在數位產業中,擁有規模經濟、高市佔率的企業將更具優勢,此舉有助於主導設計快速出現。
由於數位產品的邊際成本趨近於零,擁有規模經濟的企業將大幅降低其產品的平均單位成本。同時,AI領域的數據量,決定了系統的學習能力,因此市場規模至關重要。
此外,由於精通AI技術的人才非常稀缺,企業爭相聘用競爭激烈。僅有少數頂尖公司能擁有足夠的資源進行招聘、研發和硬體設施投資,並充分利用AI技術。
4.營運管理:加速供應整合
該研究認為,AI技術的快速演進導致現有產品/市場組合受到衝擊,開創新的商業模式等,帶來各方面的複雜問題。這種複雜性導致了AI供應鏈服務的碎片化和模組化。
AI技術變革的快速演進使新服務不斷涌現,導致整個供應鏈服務的碎片化。而客戶需求的同質性,又導致供應鏈服務的模組化。在這樣的背景下,該研究預測未來將進入高效供應鏈的整合階段。
5.策略管理:主導設計模式
在AI領域,商業模式創新至關重要。雲端AI即服務(AIS)成為新興商業模式的代表,市場上的領先者包括Amazon Web Services、Microsoft Azure和Google Cloud。
大型數位平台正在向後整合並控制供應鏈,同時向前為客戶提供雲端服務。這些平台如Google、微軟提供多種服務,例如影像處理、自然語言分析、語音辨識等。
最後,該研究綜合了產業組織、技術管理、網路經濟學、營運管理和策略管理等方面的文獻,研究結果顯示,AI的主導設計將基於商業模式創新和技術進步,並將整合成人工智慧即服務(AI as a service,AIS)的商業模式。
羅凱揚(台科大企管博士)、黃揚博(政大企管碩士、識商創辦人)
資料來源:Ferràs-Hernández, X., Nylund, P. A., & Brem, A. (2023). The Emergence of Dominant Designs in Artificial Intelligence. California Management Review, 65(3), 73–91.
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