2024 生成式 AI 年會上，Google 台灣前董事總經理簡立峰談 ChatGPT、Gemini 等應用大勢，是從競爭變化、企業與個人因應之道和市場觀察等 3 個角度，解析台灣應該如何在這變局中找到屬於自己的獨特位置。又為何他會同意，黃仁勳讓輝達獲利維持優勢的核心論點：「有能力開發 AI 的國家，正在讓沒有能力開發 AI 的國家消失」？

曾掌舵Google台灣、現在則在多家新創擔任董事，並扮演解惑導師，每次簡立峰發言，都能替台灣數位與AI環境發展指點迷津。

觀察過去半年內生成式AI發展，共有三大改變：比較技術時，以前看模型的優點，現在看模型的弱點；比較市場玩家時，以前較勁人才、技術與模型，現在則在通路上打仗；比較競爭格局時，以前爭的是個人與企業應用，現在更上升到國家之爭。

GenAI發展：比弱點、戰通路、國家競爭

第一個改變，是看待技術的角度，「過去一年在關注AI有多強，現在在關注AI有多弱」。

無論是新創還是大廠，發布新款大語言模型（LLM）時總不忘在新聞稿上，標榜自家模型的能力超越競爭對手。這當中，當然有「考卷已經提前洩漏」，因此模型能夠拿到高分的問題，但究其關鍵，簡立峰指出，其實重點在於，所有新出的大語言模型，基本上能力上不會有太大落差。

在文字、語音和影像辨識，以及閱讀測驗和語言理解上，每個上榜的LLM模型都是高手，因此，未來關注重點將會轉向，改看弱點。簡立峰指出，數學、情緒、文化差異、英語以外的理解，現有LLM各有不足之處。而近期大廠紛紛推出AI代理（AI agent），背後必須有推理和規劃能力支撐，這點LLM的能力亦有分歧。

▲ 簡立峰指出，AI模型在許多領域都已超過人類能力，因此現在關注重點反而在模型弱項。

第二個改變，是科技公司比拚標的。「過去一年注意的是AI技術的改變，現在注意雲端業者在支持AI技術誰輸誰贏」。

不管是微軟或者Google，在今年的開發者大會上，都呈現出通路上的競爭。微軟押寶Copilot，讓AI滲透於工作者的生活中，因此開會時的Teams時有AI、雲端硬碟OneDrive有AI，平常整理試算表時的Excel也有AI。

Google的做法更為極致，在搜尋引擎、Workspace、YouTube和以Android為基礎的手機，全部放上AI。皮蔡（Sundar Pichai）雖然談到Gemini的新一代模型更聰慧，但他更多談的是，AI不只在工作中發力，更要像是智慧助理一樣，在生活中也派上用場。

簡立峰因此指出，所有的雲端服務，「全部」都要加上AI。OpenAI展示GPT-4o時，雖然只是一個畫面，「但AI服務，會出現在所有人們可以接觸到的地方」。

第三個改變，則是競爭格局。個人和企業用與不用很重要，但國家之間為了AI發展，投入多少資源更為可觀。

黃仁勳曾高喊，企業應擁抱「主權式AI」（Sovereign AI），具體實現方式就是建置國家級的資料中心，而這正是支撐輝達（NVIDIA）財報的重要營收來源。簡立峰引述黃仁勳說法，強調「有能力開發AI的國家，正在讓沒有能力開發AI的國家消失。」台灣政府如國科會已宣示持續編列經費投資GPU，日本也見到相似需求，各國都在推進，由此可見，生成式AI已成為國家等級之戰。

GenAI應變：產業看邊緣、企業小心、個人大膽

在競爭日益劇烈的情況下，台灣該如何回應？產業應關注邊緣AI，企業持續找應用空間，個人則各憑本事，找機會讓AI派上用場。

就產業來說，簡立峰直言，台灣很難在雲端AI上找到出路，因為缺資料、沒有Google等級的雲端服務業者，自然無法在雲端上一戰。然而，因為硬體供應鏈優勢，例如全世界數一數二龐大的工業電腦群，當LLM開始變小，逐漸可以放進筆電（AI PC）、手機（AI phone）和其他邊緣裝置，「從端反饋到雲，也就是由端上雲的新的概念，那台灣就有新的機會。」

先前，簡立峰就曾提過台灣轉為AI foundry（AI代工）的方向。當時他指出，在Wintel時代台灣並不擁有晶片（英特爾）、沒有作業系統（微軟），更沒有軟體（微軟、其他），但仍建立出PC foundry的完整供應鏈。隨著國家建置主權級資料中心，帶動GPU需求；科技大廠將所有服務都加上AI，CSP廠商需要AI伺服器；接下來的邊緣裝置，更都需要AI賦能，讓AIoT有機會實現，這就是台灣發揮空間。

至於企業應用，他認為大企業不能不做，最好可以建立起完整團隊。先前簡立峰便曾指出，所有轉型問題，都是組織問題，若沒有專門團隊、只靠著其他部門現有員工兼差，最後不會有好下場。至於中小企業，不妨從現在逐漸浮現的應用場景出發，例如最普遍的內部知識統整，將散落在每個雲端資料夾、每部電腦中的檔案聚集整合，讓員工透過問答方式，快速獲取資訊。

▲ 簡立峰表示，生成式AI在企業端有資安、資料等挑戰，但還是要應用、增進效率，並保持實驗精神推進。

簡立峰強調，企業提供服務，有著資料正確性的顧慮，因此使用起來要小心，但個人就應該大膽，既要用AI輔助學習，更要在日常生活中用好AI。LLM的語言能力，弭平了學習門檻，即時翻譯讓人讀懂國外最新知識，對話助手則讓第二外語變得更好學。「對學生來講，你要慢慢變成π型人才、更多元一點，任何單一能力，不足以支撐你未來50年的career。」再也沒有不用AI的藉口。

GenAI事件：GPT-5、微軟整併、AI服務

展望中短期變化，簡立峰指出三個值得關注的事件。

第一，觀察今年GPT-5模型是否問世。若GPT-5沒出現，有兩個可能性，其一是GPT-5無法與GPT-4以前的模型拉出差異，因此沒有推出必要；也有可能是算力消耗過劇，資金暫時用罄。

第二，觀察微軟與OpenAI是否合併。兩者深入合作，而AI競爭又是以日為單位計算，但簡立峰認為，光是「研發單位分成OpenAI和微軟」的架構，對生產效率都是一種傷害。Google旗下有DeepMind光是靠著Gemini就能打通所有服務，但微軟得仰仗OpenAI的模型才能前進，「如果不整併，對微軟是大大的不利」。

第三，觀察消費者是否滿意AI驅動的服務。對Google來說，將Workspace加上AI，足以增加使用者誘因，然而，在自家收益金雞搜尋引擎背後也放入AI，可能徹底改變營收架構，自毀武功。因此更有必要觀察AI助攻帶來的效益，以及現有商業模式與AI的契合程度，例如使用者會不會點擊AI概覽（AI Overview）埋入的廣告連結。

▲ 簡立峰指出，AI有許多不完美，但就像汽車一樣，即便會發生事故，仍舊要上路。

正如同簡立峰所言，AI的不完美是常態，但就像開車上路一樣，即使會發生事故，仍然要勇於探索，這才是在AI時代下前進應抱持的心態。

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