如果說前幾年 AI 還停留在「試用看看」，現在真正發生的變化是： 它開始進入那些不能慢、不能錯、不能不用的日常系統。 從大眾運輸的失物流程，到國家級模型依賴，再到消費者的訂閱支出，AI 正在被重新定義成一種「基礎服務」。
影音版
🔹 北捷導入 AI 失物系統，10 分鐘流程壓縮到 1 分鐘
台北捷運每年平均拾獲約 30 萬件遺失物，過去高度仰賴人工登記與文字描述，不只耗時，也容易出錯。 日本 find Inc. 推出的 AI 雲端失物招領服務「find」，透過影像辨識與結構化登記，將單件登記時間從約 10 分鐘壓縮至 1 分鐘左右。 這不是單點效率提升，而是把「例行行政負擔」交給系統處理。失主也能透過影像搜尋，用手機自行查詢，減少大量人工溝通成本。
🔍 知識補充．影像搜尋比文字描述更接近真實物件特徵
．AI 登記屬於「流程型應用」，錯誤容忍度低
．高頻、低價值工作最適合率先自動化
．交通系統是 AI 落地的重要試金石
💬 生活化說法
不是 AI 幫你找失物， 而是不用再有人一直坐在那邊打資料。
🏭 產業鏈角度
流程型 AI 在公共服務領域需求明確； 影像辨識、雲端系統與政府採購結合度提高； 可複製到機場、商場、校園等高流量場域。
💹 投資角度
這類應用不追求爆發，但續約率高、替換成本高。 屬於「慢但穩」的現金流型產品。
🔹 中國生成式 AI 市佔一年衝到 15%，日本開始正視依賴風險
中國生成式 AI 市佔率在一年內從 1% 提升至 15%，以 DeepSeek、Qwen 等開源模型為代表，快速擴散到日本開發社群與企業端。 問題不在模型能不能用，而在如果規則改了，誰能承受後果。 日本已開始推動國產 AI 計畫，試圖在效率與主權之間重新取得平衡。
🔍 知識補充
．開源降低門檻，也放大依賴風險
．模型治理權與技術能力是兩回事
．企業用的是穩定性，不是國籍
．政府介入通常晚於市場擴散
💬 生活化說法
免費好用的工具， 用久了才發現，不是你在選它，是它卡住你。
🏭 產業鏈角度
日本本土 AI 投資升溫； 企業開始分散模型來源； 開源生態的政治風險被重新評價。
💹 投資角度
國產 AI 屬長線戰略，不會立刻見效。 短期仍以整合、包裝與應用層機會為主。
🔹 韓國 AI 訂閱支出超越影音，AI 變成新的「生活必需費」
最新數據顯示，韓國民眾每月在 AI 服務上的訂閱支出，已超過串流影音平台 Netflix。 ChatGPT 市佔率高達 71.5%，企業用戶成為主要成長動能，單月付費金額明顯高於個人。 這代表 AI 不再是嘗鮮工具，而是被納入固定支出結構。
🔍 知識補充
．企業用戶推動 ARPU 提升
．AI 使用頻率高於娛樂內容
．訂閱制讓模型成本可預期
．市場開始淘汰「用不到的 AI」
💬 生活化說法
你可能會退掉一個影音平台， 但很難不用每天在工作的 AI。
🏭 產業鏈角度
AI 訂閱市場向寡占集中； 免費層功能被壓縮； 企業方案成為主戰場。
💹 投資角度
必要型訂閱具備高黏著、高留存特性。 勝負不在功能多，而在「會不會被每天打開」。
我們的觀察
北捷用 AI 是為了撐住人力負擔， 日本警惕模型依賴是為了留後路， 韓國願意付費，是因為 AI 已經變成工作的一部分。 接下來被淘汰的，不是不用 AI 的人， 而是那些還把 AI 當成附加功能，而不是系統本身的組織。
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