智慧機器將在七年內 發揮深遠的商業影響力
智慧機器將在七年內 發揮深遠的商業影響力
2013.11.03 | 技能

根據國際研究暨顧問機構Gartner進行的2013年執行長(CEO)調查,六成的執行長認為,未來15年內出現可能吞食數百萬中產階級工作機會的智慧機器屬「天方夜譚」。然而,Gartner預測,直至2020年,智慧機器將在短短的七年內開始發揮其廣泛而深遠的商業影響力。

Gartner研究總監Kenneth Brant表示:「大多數的企業和思想先驅低估了智慧機器於未來數十年內取代數以百萬計中產階層工作機會的可能。工作機會將被加速摧毀,而機器消減工作機會的速度將遠勝於市場創造新興工作機會的速度。」

根據Gartner最新的「Maverick」研究,資訊長(CIO)的任務須轉向解決智慧機器於不斷擴增的應用範圍當中所暴增的問題,以及該趨勢將對資訊長的職業生涯與持續攀升的失業率所造成之影響。

Gartner的Maverick研究旨在刺激新穎、非傳統的觀點。Maverick研究源自該機構的研究育成中心,可突破Gartner慣用的廣泛共識所形成之程序限制,提供劃時代、創新且具顛覆性的見解,以協助企業走在主流尖端,善用可能影響IT策略及整體企業的趨勢及洞見。

機器正從基礎作業自動化的領域發展到先進的自我學習系統,並且在許多高度專業的領域與人腦互別苗頭。因此,下一波的失業潮可能於未來十年內發生在具有高度價值產出的專業人士身上。

Gartner的研究發現,許多企業執行長尚未意識到直至2020年,智慧機器將帶來之廣泛而深遠的商業影響力。

Brant表示:「基本上,許多執行長正錯過可能於這十年間發展成最重要科技變革的一項趨勢。事實上,即使今日已存在一個孕育『數位勞動力』的多元市場,背後的支持者來自其供給面及需求面的主要廠商。此市場由智慧型代理人、虛擬實境助理、專家系統及內嵌式軟體所組成,以極專業的方式讓傳統機器變得『具有智慧』,此外還有新一代低成本且容易訓練的機器人,以及可能大幅降低數百萬工作人力價值和/或加以取代的專門用途自動化機器。」

Gartner認為,直至2020年,智慧機器的能力和穩定度將大幅提升至對業務及IT功能造成重大影響的程度。其影響之大,將使得至2015年仍未開始制訂「數位勞動力」計劃及政策的企業,於2020年時無法在提升生產力及營業利潤方面達到其所屬產業的前四分位數。其直接的後果是,對於至2015年仍未與高階經理人共同支持數位勞動力計劃的資訊長,其職涯將提前於2023年之前劃下句點。

除外,另有多項因素將共同促使該威脅的實現,尤其是建造大規模與多樣化智慧機器的技術正在整合,而部分「先驅企業」亦正從事這方面的測試。同時,全球經濟疲弱導致營收持續不振的情況,亦將刺激企業採用智慧機器取代人力以降低成本並提高生產力的需求。

Brant指出:「值得一提的是,IT成本通常僅占年營收的4%,而智慧機器所能合理化的勞動成本在某些知識與服務產業卻高達營收的四成。該市場的供應商包含IBM、奇異(GE)、谷歌(Google)、微軟(Microsoft)、蘋果(Apple)和亞馬遜(Amazon),正大手筆下注於智慧機器的成功,而需求者則包括一些高知名度的先驅廠商,將掀起一波爭相採購和/或發展智慧機器的『武器競賽』。」

儘管Gartner 的Maverick研究宣稱,智慧機器直至2020年將帶來廣泛而深遠的影響力,但我們也發現在商業、政治、經濟、社會及科技方面存有以下仍待克服的阻礙:

早期試營運將無法發揮預期效果。
該項科技將無法在這十年結束之前獲得快速進展。
該項科技的價格將無法在這十年結束之前迅速降低。
勞工團體將重組並成功阻擋這類「工作機會殺手」智慧機器的入侵。
民眾會抗議失業情況的進一步惡化及延續,進而選出立法反對智慧機器的政府。
消費者會抗拒這類機器,不論是因為廣為人知的災難,或是出於更微妙、更長遠的人際互動需求。
人們將提供較智慧機器所能替代的更大幅度的生產力提升。
法律方面的挑戰,源自於自動化智慧機器涉及意外事件所突顯的「程式化道德」問題,將使得自動化代理人的市場無疾而終。

Brant指出:「短期內市場當然不會達到大規模失業的狀態,然而,同樣可以確定的是,許多新的科技組合將在這十年內出現並且帶來重大影響,從智慧軟體代理人、專家系統、虛擬實境助理,到智慧型產品中的內嵌軟體系統與全新型態的創新機器人。我們不需在2020年讓智慧機器具備完整的人工智慧,就能徹底改變我們的商業模式、勞動力、成本結構及競爭力。」

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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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