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快速重點摘要
- AI 浪潮加速商業轉型
- AI 正持續催動快速創新，並將在 2025 年持續帶動企業的營運、競爭與創新模式轉型。
- 率先投資 AI 的企業，特別是善用這項技術的公司，預期將持續引領創新客戶體驗、提升市佔率，並擴大與保守競爭者之間的差距，顯示其具備顯著的市場優勢。
- 五大 AI 趨勢塑造未來格局
- 多模態 AI：能結合多種資料來源（如文字、圖像、影片、音訊）進行學習與解讀，提供更精確且符合需求的輸出，實現更自然流暢的使用者體驗。
- AI 代理：從傳統的聊天機器人進化為具備推論、規劃與記憶能力的系統，能自主學習、決策與調整，處理複雜的工作流程，最終將發展為多代理系統。
- 輔助搜尋：AI 改變了資訊的發掘方式，從「取得知識」轉變為「創造知識」，進階搜尋技術將能理解更複雜的查詢，並涵蓋多種資料格式，大幅提升資料取用效率與決策品質。
- AI 智慧化客戶體驗：不再僅限於初步的對話式分析，最終目標是結合客戶互動應用程式與企業搜尋工具，提供高度個人化、流暢且近乎隱形的客戶服務，快速解決問題。
- AI 護航資安再進化：AI 將在 2025 年為資安與隱私權的最佳做法樹立典範，透過強化防護機制、偵測並防堵威脅、減輕人工作業負擔，以及加快應變速度，成為資安專家的實用利器。
- 經濟影響與基礎建設需求
- AI 的投資已獲得回報，AI 成熟度正成為經濟情況的關鍵指標。
- 預計到 2026 年，企業基礎架構的 AI 採用率將迅速提升超過 30%，導致全球 AI 資料中心容量需求急遽增加，預計到 2030 年每年平均提升 33%，且未來五年內的資料中心支出將會翻倍。
- 「超大規模業者」（例如： Google Cloud）正透過建立 AI 最佳化基礎設施的資料中心，包括特製的 TPU 和 NVIDIA GPU ，來消除企業採用 AI 的障礙。
AI 浪潮下的宏觀經濟與產業轉型
Google Cloud 指出，AI 正以前所未有的速度催動創新浪潮，而且這股趨勢在 2025 年並未顯示出減緩的跡象。 AI 的不斷演進將持續帶動企業轉型，顛覆其營運模式、競爭策略和創新路徑。
(Image credit: gemini 生成)
- AI 的投資回報與市場優勢：
- 報告強調，AI 方面的投資已開始獲得回報，AI 成熟度正逐漸成為評估經濟狀況的關鍵指標，促使政府重新思考政策、規範，甚至是教育體系，以期藉由 AI 提振經濟。
- 這意味著，那些早期投資並有效運用 AI 的企業，特別是那些將 AI 深度整合進其核心業務的公司，將持續在創新客戶體驗方面保持領先，進而擴大市場佔有率，並與傳統或保守的競爭者拉開顯著差距。這種市場優勢不僅體現在營收增長，更在於其面對市場變化的敏捷性和競爭力。
- 資料中心需求與超大規模業者角色：
- 隨著 AI 模型的高速成長和企業採用率的迅速提升，預計到 2026 年，企業基礎設施中 AI 的採用率將大幅增加超過 30%。
- 這將導致全球對 AI 資料中心容量的需求急劇增加，因為 AI 工作負載需要極高的運算能力和功率密度。
- 預期到 2030 年，AI 資料中心的容量需求將每年平均提升 33%，同時，資料中心相關的支出預計在未來五年內將翻倍。
- 為了因應這種爆炸性增長的需求並消除企業採用 AI 的障礙，「超大規模業者」（Hyperscalers），如 Google Cloud ，正投入大量資源，打造具備 AI 最佳化基礎設施的全新資料中心。這些基礎設施包括 Google 特製的 TPU 、 NVIDIA GPU 、高速網路、大容量儲存空間，以及光學切換和液體冷卻等特殊技術，旨在有效提升 AI 工作負載的效率。
- AI 虛擬服務專員成為主流：
- 報告指出，AI 虛擬服務專員正在大幅提升價值鏈各環節的效率，這些軟體系統能夠以 AI 取代使用者來達成目標和完成任務，而且精準度正快速提升。
- 越來越多的企業正積極準備運用 AI 開發最優質、延遲時間最短的功能。例如，開發人員可以透過 AI 虛擬服務專員來建構工具，以超越以往的速度來開發功能並部署 AI。
- 技術主管們已開始布局，將 AI 虛擬服務專員推向多虛擬服務專員系統的下一個開發階段。
AI 五大核心趨勢深度剖析
一、 多模態 AI： 發揮脈絡的強大威力
多模態 AI 的核心特點在於其能夠整合並理解多種資料來源，模仿人類學習方式，不僅限於文字指令，還包括圖像、影片和音訊。這項技術預計將在 2025 年成為企業採用 AI 的關鍵焦點。
- 技術本質與優勢：
- 多模態 AI 能以極高的準確度解讀並學習更多情境資料來源，進而生成更精確、更貼近需求的輸出內容，為使用者帶來自然流暢的體驗。
- 這項技術被視為未來業務營運的重要關鍵，因為它能協助企業改良複雜的資料分析、簡化工作流程，並提升取得 AI 洞察資訊的便利性。
- 多模態 AI 的主要優點包括：提升決策品質，因為它能結合非結構化和結構化資料以獲得更深入的洞察；提供更個人化的客戶互動，虛擬助理能整合影像、音訊和文字輸入以提高互動性和準確度；以及具備更龐大的基準，能夠管理和處理不同格式的資料，根據企業真相生成更豐富且高品質的輸出。
- 市場展望與產業應用：
- 根據研究，全球多模態 AI 市場規模預計在 2025 年達到 24 億美元，並有望在 2037 年底成長至 989 億美元。這預示著巨大的成長潛力。
- 金融服務業：AI 模型將持續用於分析多模態資料，例如市場評論影片或中央銀行直播，並將語氣、臉部表情和肢體語言等非語言要素納入考量，以更細緻地分析情緒。這對風險管理和客戶行為分析極具價值。
- 製造業與汽車業：製造商將更積極地運用生成式 AI ，主動滿足作業效率和維護需求。透過分析文字、影片、噪音和震動等多模態感測器資料，可在設備故障前偵測異常狀況，最大限度地縮短停機時間並提高生產力。
- 零售業與民生消費品業：多模態 AI 將持續協助零售商解讀大量客戶產生的資料，包括社群媒體上的文字、圖像或影片。這有助於理解數位互動中的脈絡，用於預測趨勢、提供精準的產品推薦內容，並全面提升購物體驗。
- 媒體與娛樂業：多模態 AI 模型能理解並生成各種形式的媒體內容，如文字、音訊、圖像、影片和音樂，大幅提升創作效率。這些工具預計將日益普及，成為內容創作者和業界專業人員不可或缺的一部分。
- 電信業：通訊服務供應商（CSP）將繼續利用多模態 AI 功能，提升現場技術人員的效率，縮短平均修復時間，並透過現場探勘情報提高部署作業效率，為特定客戶提供專屬產品和服務建議。
- 公共部門：組織可以採用多模態 AI 分析地方和州級數據，並結合 Google Earth Engine 、 Google 地圖、 Waze 和公開資料集等其他來源資料，以提升決策能力、預防氣候相關風險，並強化公共基礎設施。
- 挑戰與因應：
- 多模態 AI 模型需要大量的資料才能有效訓練。因此，企業應優先採用能夠理解長篇脈絡且專為大規模正式部署而設計的優良 AI 模型。
- 確保 AI 模型公正無偏見仍然是首要任務，必須嚴格遵循負責任的 AI 技術開發原則。
二、 AI 代理： 從聊天機器人進化為多代理系統
(Image credit: gemini 生成)
AI 應用已從簡單的聊天機器人，進化為能處理複雜工作流程的 AI 代理。這些 AI 代理具備推論、規劃和記憶能力，並能在一定程度上自行學習、下決策和做出調整。
- AI 代理的演進與特性：
- AI 代理與傳統軟體程式的顯著差異在於其深度智慧。它們能夠流暢地管理複雜的工作流程、自動執行業務流程，並為人類員工提供支援。
- AI 演進的下一階段將是「多代理系統」（Multi-Agent Systems, MAS），這類系統由多個獨立的 AI 代理組成，彼此互相合作，以完成單一代理無法達成或處理的複雜目標或工作流程。
- 例如，自動叫車服務 Waymo One 就是現今多代理系統的應用實例。
- 採用率與效益：
- 調查顯示，目前已有 10% 的企業正在使用 AI 虛擬服務專員，而 82% 的企業計畫在未來三年內採用 AI 虛擬服務專員。
- 更有 71% 的企業相信 AI 虛擬服務專員將顯著提升工作流程的自動化程度並提高客戶服務滿意度。
- 研究表明，獲得 AI 輔助的員工效率平均增加 15%。此外，AI 虛擬服務專員能幫助經驗和技能較不足的員工提升產出速度和品質。
- 六種主要 AI 虛擬服務專員類型：
- 客戶虛擬服務專員：能理解客戶需求、回答問題、解決問題或推薦產品服務，提供個人化體驗，並能跨通路協作，提供全年無休的客戶服務。
- 員工虛擬服務專員：透過簡化程序、管理重複性工作、回答員工問題以及編輯翻譯溝通內容，提升員工效率並促進協同合作，使員工能更專注於需真人參與的工作。
- 創意虛擬服務專員：主要用於強化設計、藝術風格和製作技巧，能生成內容、圖像和構想，協助行銷和創意團隊探索和構思廣告素材概念。
- 資料虛擬服務專員：協助資料搜尋與分析，能從資料中找到有意義的洞察並採取行動，同時確保結果符合事實，甚至能提出人類未曾想過的問題並找到答案。
- 程式碼虛擬服務專員：透過 AI 生成和編寫程式碼，協助開發和產品團隊加速軟體開發流程，並快速運用新的程式語言和程式碼集。研究顯示，使用 AI 程式設計助理可使每週完成的工作數量增加 26%。
- 安全防護虛擬服務專員：能減輕攻擊影響、加速調查，強化企業安全防護機制，偵測新威脅並快速掌握威脅發動者的行為。
- 產業展望：
- 金融服務業：將加強導入資料代理，協助分析師、銀行家、風險管理人員等不同人員查詢多種資料來源組合。
- 製造業與汽車業：程式碼代理有望發揮更大作用，將數位藍圖轉化為現實機器，將電腦輔助設計（CAD）檔案轉換為電腦數值控制（CNC）程式碼，提升生產力與程式碼品質。
- 零售業與民生消費品業：零售商將著重導入代理並重新定義工作流程，特別是在行銷領域，創意代理可根據需求運用獨特圖文生成行銷廣告活動。
- 媒體與娛樂業：內容代理有望成為最新利器，簡化內容創作、減少成本時間、解讀內容以獲取搜尋和營利洞察，並為全球觀眾提供個人化內容。
- 電信業：通訊服務供應商（CSP）將擴大應用網路代理，處理多種活動，如分析服務中斷的根本原因、規劃產能、設計測試案例以及培訓現場技術人員。
- 公共部門：AI 代理將協助政府員工更有效率地工作和編寫程式碼、管理應用程式、取得深入資料洞察、找出並解決資安威脅，以及實行最佳構想。
三、 輔助搜尋： 全新的知識工作形態
AI 正在改變全球發掘資訊的方式，將其從「取得知識」轉變為「創造知識」。進階 AI 搜尋技術，涵蓋站內搜尋、產品搜尋和客戶自助式搜尋，有助於企業充實及調整產品資料目錄、免去大量人工作業，並提升轉換和交叉銷售的效率。
- 搜尋功能的革命：
- 未來的搜尋功能將不再僅限於關鍵字輸入，而是能與 AI 搜尋工具互動，理解並回應圖像、音訊、影片和對話等提示。這項轉變源於生成式 AI 的普及和多模態搜尋功能的迅速發展，讓使用者能以更自然的方式搜尋資訊。
- 企業搜尋市場規模預計在 2031 年前達到 129 億美元，顯示其龐大的成長潛力。
- 對企業的價值：
- 快速取用資料：員工能快速有效地尋找並運用資料，大幅提高工作效率並做出更明智的決策。
- 更深入的 AI 洞察資訊：智慧知識庫能理解複雜查詢，處理多種資料格式（包括文件、試算表和多媒體），提供密切相關的資訊，從而推動創新與成長。
- 更先進且更符合直覺的搜尋功能：整合 AI 虛擬服務專員與企業搜尋功能，可創造全新的知識檢索方式。虛擬服務專員能存取和分析公司資料，執行複雜工作，並提供更實用的建議。
- 客戶也能從中受益，因為採用 AI 搜尋工具的品牌能夠提供超越以往的客戶支援和服務。
- 挑戰與解決方案：
- 傳統的搜尋系統基於關鍵字，無法理解索引內容的意義、使用者意圖或搜尋脈絡，可能導致無關的結果，降低使用者體驗。
- 現在，透過整合大型語言模型，可以提升搜尋服務的品質，例如嵌入生成字詞和詞組，並透過比對服務在向量資料庫中尋找相關結果。這有助於提升搜尋結果的準確性和關聯度。
- Google 的優質搜尋套件能夠簡化複雜的系統導入作業，協助企業輕鬆應對挑戰。
- 產業展望：
- 金融服務業：金融企業將優先導入穩健的內部知識搜尋服務，依據員工的個別職責顯示不同的結果，例如授信人員與風險分析師在搜尋某件貸款申請時，會看到不同的結果。
- 醫療照護與生命科學業：預期更多企業將採用符合直覺的脈絡搜尋系統，能理解醫療術語、複雜詞彙和專用縮寫，減輕專業醫療人員的行政負擔，並提升衛教和病患研究資訊的品質。
- 零售業與民生消費品業：生成式 AI 將持續改變零售業的搜尋系統，讓顧客能透過日常用語、圖片或語音指令找到產品，取得更優質的搜尋結果，擁有不同以往的線上搜尋體驗。
- 製造業與汽車業：將利用社群媒體情緒分析功能，找出市場尚未滿足的需求和新興趨勢，以超乎想像的速度設計和開發新產品，並即時調整分銷和庫存策略。
- 電信業：電信業者將為員工提供內部的脈絡搜尋系統，例如網路營運中心技術人員可依據位置和設備類型，更快取得服務中斷記錄摘要，加速解決問題。
- 公共部門：組織將以更高的準確度和效率搜尋各個大型資料目錄，透過語義搜尋功能、自動化中繼資料工具，並提升文件語音轉錄的準確率，更有效地保存重要資料並簡化存取機制。
四、 AI 智慧化客戶體驗： 流暢不著痕跡
目前的對話式即時分析和語音客戶服務功能，僅是 AI 智慧化客戶體驗的初步應用。最終目標是企業需結合客戶互動應用程式和企業搜尋工具，提供高度個人化、流暢且近乎隱形的客戶服務體驗，讓客戶問題能快速、無痛地解決，精準滿足需求。
- AI 提升客戶體驗的關鍵：
- 客戶服務與支援技術是新生成式 AI 計畫的首要領域，有 55% 的企業視其為未來 12 個月內的重大目標。
- 高階主管將「提供員工協助」列為以生成式 AI 提升客戶體驗的前三大用途。
- AI 可解決多項常見的客戶體驗難題，例如：提供一致的全通路體驗，因為 75% 的客戶會使用多種客服管道；透過情緒分析即時評估客戶意見，進而滿足需求；並利用洞察分析客戶行為，生成更個人化的行銷內容與產品建議。
- AI 強化的搜尋系統能理解複雜查詢，並傳回密切相關的資訊，企業可將這些功能嵌入自助式搜尋工具，提供更準確、符合需求的搜尋結果，加深大眾對工具的信任。
- AI 也能針對實際客戶查詢直接生成並調整支援訊息，讓企業團隊能將客戶搜尋資料大規模轉換成個人化內容。
- 產業應用案例與展望：
- 金融服務業：Discover Financial 利用 Google Cloud 生成式 AI 為 10,000 名客服中心專員提供 AI 功能，以加快問題解決速度並提升客戶體驗。Zac Maufe 預期生成式 AI 將根據每位客戶的資料，提供高度個人化的建議、產品和支援，持續創造更優質的服務。
- 零售業與民生消費品業：零售商將擴大生成式 AI 實驗，打造更個人化的互動與全通路支援服務，例如提供 AI 個人造型師、以圖片或影片呈現推薦穿搭，以及生成圖片或影片來協助疑難排解和交叉銷售。
- 旅遊業：Klook 客路為公司各方面打造適用 AI 功能，提供最佳專屬體驗。 Alaska Airlines 運用生成式 AI 簡化行程規劃，打造 AI 目的地搜尋服務 Careline，讓旅客輕鬆安排度假行程並取得最佳航班優惠。
- 製造業與汽車業：傳統「備貨再販賣」銷售模式可能轉變為複雜的接單生產模式。製造商需具備穩健的即時營運監控機制，整合 IT 和 OT 資料，並調整產品設計、製造、行銷和客服作業以求最大成效。
- 電信業：生成式 AI 將在各種互動管道繼續為不同客戶提供更個人化的體驗。例如，協助中小企業依據連線能力、通訊和銷售點需求規劃服務組合。KDDI Corporation 開發廣告規劃工具 Mori with Gemini，提高行銷精準度並大幅增加點閱率。
- 公共部門：將運用 AI 工具和技術提供多種語言的全天候服務，方便民眾快速瀏覽政府網站和服務（例如：申請許可證及執照），藉此建立信任感並提升人民與政府的關係。紐約蘇利文郡導入虛擬代理，提供更高效的全天候便民服務，讓人力及預算有限的政府在非工作時間也能持續服務民眾。
五、 AI 護航，資安再進化
2025 年將是資安與隱私權最佳做法採用 AI 技術的突破性一年。 AI 有望成為每位資安專家的實用利器，協助強化資安防護機制、找出並防堵威脅、減輕人工作業負擔，以及加快應變速度。
(Image credit: gemini 生成)
- AI 在資安領域的貢獻：
- AI 帶來多種加強資安的新方式，包括：建立規則、模擬攻擊、偵測違規等。
- 企業運用安全防護 AI 和自動化作業後，資料侵害方面的成本平均降低 220 萬美元。
- 隨著攻擊者利用 AI 發動更密集、影響範圍更廣的攻擊，企業迫切需要導入 AI 輔助的資安工具。
- 資安解決方案對打擊不實資訊的需求預計會在今年增加， Gartner 預估到 2028 年，將有 50% 的企業採用專門解決不實資訊資安問題的產品、服務或功能。
- 挑戰與解決方案：
- 防禦者與攻擊者之間的「軍備競賽」正在白熱化，攻擊者將利用 AI 進行更縝密的攻擊，包括自動網路釣魚和安全漏洞攻擊。
- 缺乏端點偵測和應變解決方案的邊緣裝置和平台，也遭受更多攻擊，例如攻擊者利用合規程序與通訊協定發動寄生攻擊。
- 另一個挑戰是資源配置，超過三分之一（33%）的 IT 和專業安全防護人員指出，在資安機制導入 AI 的最大挑戰是技能落差和缺少知識豐富的員工。
- 企業正積極尋找更多 AI 和網路安全領域的專業人員，並有 66% 的企業預計增進 AI 專業知識。
- 產業展望：
- 金融服務業：銀行將著重於 AI 輔助的客戶身分驗證系統，建構更多強大功能來偵測偽造文件、分析照片並找出變造跡象（例如細微的移動或亮度改變）。
- 製造業與汽車業：預期製造商將運用 AI 輔助系統驗證資料完整性並偵測提示注入風險，確保 AI 機器人與機器訓練資料的真實性和可信度，例如運用完善的資料來源追蹤和異常偵測功能，找出不一致的地方和潛在風險。
- 媒體與娛樂業：合成媒體雖然有助於創意發揮，但深偽技術可能被用於散布錯誤資訊或侵害著作權，甚至導致未經變造的內容也受到懷疑。媒體與娛樂公司應提倡負責任的 AI 應用方式，包括合理使用相關工具和模型，並視為重要的產業運動。
- 電信業：詐欺和資安威脅手法越來越縝密，通訊服務供應商（CSP）將投入資源建置 AI 輔助防禦機制，在所有顧客接觸點偵測詐騙意圖的互動，以防堵惡意行為。
- 公共部門：越來越多政府與公共服務採用 AI ，組織必須優先考量資安，以抵禦深偽技術與不實資訊等威脅。許多組織預計將任命 AI 長（CAIO）與其他 AI 主管，負責強化 AI 治理、加深民眾信任，並投資於 AI 與資安優先的有效員工策略。紐約市技術長 Matthew Fraser 提到，該市每週發生 900 億次網路安全事件，需要大量人工智慧及自動化決策工具來整理出重點。
整體而言，AI 在 2025 年將加速從概念驗證邁向實際影響，透過強大的基礎設施、開發人員工具、資料、安全機制和協作解決方案，以創新且突破性的方式重塑解決方案，實現以往不可能達成的目標。這為投資者提供了廣闊的視野，去辨識和把握那些能有效整合 AI 、提升營運效率、優化客戶體驗並強化資安的企業。
資料來源
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