聊天機器人與聲控機器人不是救國良藥
聊天機器人與聲控機器人不是救國良藥

聊天機器人(Chatbot)和聲控機器人(Voicebot)潮流大興,台灣方面自然也隨風起舞。

而這類機器人(Bot)的應用也被廣為報導,如Facebook的聊天機器人數量大增;語言學習平台Duolingo推出聊天機器人;而這些機器人相關公司與新創團隊也不斷擴增版圖。同時,大公司如亞馬遜、Facebook和Google也都與創投聯手,開始推出以聊天機器人為主題的創業加速計畫,如這個這個這個。當然,台灣也有不少新創團隊開始議論是否應該趁早切入聊天和聲控機器人領域,也有許多開發者已經動手開發產品。

但是,聊天和聲控機器人真的會翻轉科技業經濟嗎?讓我們一起看下去。

Bot不是一種產業

Bot究竟會不會顛覆現在的App經濟呢

答案是:言之過早。

首先,在討論Bot時,太多評論者犯了兩大謬誤:

第一謬誤就是將Bot與人工智慧搭上線。 事實上,不管是聊天機器人還是聲控機器人,所謂的Bot都只是一個接收訊息(輸入、輸出)的介面罷了,並不代表其真的運用了什麼足以掛齒的「人工智慧」技術。比如說,計算機聊天機器人縮短網址機器人翻譯機器人,都只是將一些稀鬆平常的API透過簡訊的形式呈現,跟人工智慧通常是兩條平行線,沒什麼必要地交集。

第二謬誤就是把Bot本身當作一種產業別來討論,過度神化Bot的價值。 Bot本身就好像是一台載具,這載具並沒有天生的社會和經濟價值,必須要為某種產業服務,才有商業上的意義。

重點來了,科技業其實沒有所謂的「Bot」公司,金融科技依然是金融科技、教育科技依然是教育科技、醫療科技依然是醫療科技,聊天機器人本身並沒有價值,新創公司也不會因為為自己打上「Bot」的標籤馬上就可以無中生有。

同時,聊天機器人疑雲尚未明朗,但是其警訊大部分科技人卻選擇充耳不聞:當許多美國知名創投與加速計畫都專注於產業化,積極與各種民生與傳統產業接軌的同時,亞馬遜和Google卻出手闊綽,合作協辦不少「專注於技術規格,卻沒有具體產業別與商業模式」的聲控機器人新創培育計畫。

在許多科技新創人眼裡,或許會以為為了新的技術規格和通訊介面,大手筆輔助相關新創公司是一件好棒棒的事情。

但事實而言?教育用聊天機器人、醫療用聲控機器人、金融用聊天機器人等新創公司之間除了都有「機器人」的介面以外,商業模式和營運模式都完全不同,把這些公司全部塞到同樣一家加速計畫中其實一點意義也沒有。

這顯示目前整體趨勢而言,聊天和聲控機器人還是相當茫然,而且在短期內恐怕不會得到紓解。

Bot在B2C與B2B的商機盲點

若要討論聊天與聲控機器人的產業應用,我們可以先從B2C(消費者用)與B2B(企業用)兩塊去探討。而不諱言,在兩大市場中,Bot前景的阻力仍多過助力。

先看看B2C。

B2C的Bot概念,一般都是透過Facebook、Twitter、LINE、WeChat、簡訊等訊息平台,以及Alexa、Google Home等聲控平台來與消費者互動。經過一番造神運動,許多人相信這些訊息和聲控平台將會取代現有的手機App,讓人只要用自然語言就可以完成現在呼叫Uber、簡易計算機、查看天氣、訂外賣等工作,一切都會更便利。

有夢是很美沒錯,但不要與現實脫節。B2C聊天與聲控機器人光從作用上就可以看到以下商業上的障礙:

首先,這些機器人所使用的通訊平台,原本就薄利多銷(甚至無利多銷)。 使用者對於付費的意願較低,先天市場條件就不理想。即便是Alexa、Google Home等家用聲控平台,其利潤也是來自於電子商務,而非軟體應用。

第二,聊天與聲控機器人的通訊平台本身設下了不小的商業化限制。 如Facebook對於聊天機器人在置入性行銷上的應用仍有諸多限制;而Alexa與Google Home上的聲控機器人必須透過其平台上的Skills商店才能上架。美其名是「商店」,但Skills商店上發行的Bots都是免費的。

除此之外,若要在金流和資訊上有更高的自由度,Bots仍需使用者在第三方開發者平台上先註冊(例如Nest的Alexa Skill就要求使用者必須要先上Nest網站上註冊才能夠使用Skill),因此不論在上架流程還是商業化過程上,聊天與聲控機器人都面臨極大的阻力。

最後, 聊天與聲控機器人最大的致命傷仍在於其介面。 雖然說自然語言是人類最自然的溝通方式,但大部分的溝通仍仰賴多維度(平面以上)互動,以及多媒體與文字的相輔相成。

目前許多聊天機器人的功能只能說是App的部分功能(如Amazon Alexa的購物功能只是Amazon Shopping App的一小部分),而當大部分的App本身都是免費下載並採用升級付款制度時,功能更蹩腳的聊天機器人,幾乎不可能突然突破各種網路服務平台的商業化困境、創造新產值。

再來,討論到B2B聊天機器人時,其面臨的商業化困境雖然沒有B2C嚴重,但是卻也面臨許多難題:許多B2B的產品對象都是高階使用者(Power User),大多數的B2B軟體不會使用自然語言,反而還會使用更多的圖表、試算表等量化分析工具來輔助提升工作效率。

由此可見,許多現在的聊天機器人新創,不管是金融科技的銀行餘額查詢和投資管理機器人,還是協助管理備忘錄和行事曆的機器人,很快地都將受限於其自然語言的溝通介面,並不適合高效率和高複雜度的企業工作環境。

在B2B環境中使用聊天機器人,只能說是輔助,而難以成為核心。

Bot的成敗關鍵不在Bot,而是在服務

聊天與聲控機器人至今輿論最大的盲點在於其過度專注於「機器人」,卻藐視了「服務」的核心。

說穿了,今天要學習語言,Duolingo的聊天機器人核心仍然是Duolingo;要叫車,其服務核心仍然是Uber和Lyft;若是要線上訂餐,利基仍然是由Seamless Grubhub掌握;論及個人金融管理,前提仍然是銀行與金融機構擁有多元且成熟的服務平台。

整個聊天機器人和聲控機器人的版圖,只能說是網路服務經濟的另一面向出口,而非什麼新產業的崛起。就好像過去的單機防毒軟體、單機繪圖軟體、單機通訊軟體,在2000年後紛紛被搬上雲端,而又在2010年後紛紛在App商店中上架。業務的模式和管道改變了,但是成功的前提還是要有服務的價值核心。

所以說,Bot不會是台灣新創環境的救星。

當大家看到Bot潮流不斷地跟風鼓譟時,請冷靜思考:台灣網路新創不論線上購物、線上訂餐、線上學習,還是線上通訊等領域,在亞洲都已經難以立足,更甭談到世界舞台競爭。服務的核心競爭力都已經疲軟,跟著做聊天機器人、聲控機器人,也改變不了現狀。

最終,聊天與聲控機器人的版圖,仍是世界級網路服務平台的舞台。

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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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