科技巨頭上萬人的AI戰隊,為何尬不過100多人的OpenAI?勝負關鍵在這裡
科技巨頭上萬人的AI戰隊,為何尬不過100多人的OpenAI?勝負關鍵在這裡

最新數據顯示,亞馬遜、微軟和谷歌都有幾千名甚至上萬名人工智慧專家,但他們仍然趕不上OpenAI的一個小團隊。這主要是因為相對於OpenAI,這些大企業在將人工智慧技術轉化為產品方面更為緩慢和謹慎。

五大科技巨頭,有3.3萬人在拚AI

ChatGPT熱潮引來一連串關於未來人工智慧未來的問題,其中之一仍然在矽谷迴盪:業內那些大科技公司都有世界上最大的人工智慧團隊,卻為什麼無法推出像ChatGPT這種影響力的創新服務?

Glass. ai是來自英國倫敦的一家分析公司,其最新數據顯示,蘋果、谷歌、亞馬遜、微軟、Meta五大科技公司估計有3.3萬人直接從事人工智慧研發工作,其中亞馬遜從事人工智慧領域的員工最多,有10,113人;微軟在人工智慧領域有7133名員工,而谷歌有4970名。 Glass. ai利用機器學習技術遍歷了這些科技公司的網站和招聘平台LinkedIn上幾千名從事人工智慧研究的員工個人資料,從而得到上述數據。這些統計數字可能不包括亞馬遜最近宣布的裁員計劃,但也可能不包括那些實際上也在從事人工智慧工作的軟體工程師。

亞馬遜 Amazon
亞馬遜從事人工智慧領域的員工,有高達萬人。
圖/ shutterstock

這些數字不僅說明世界上那些最大科技公司在人工智慧領域的研究工作是多麼認真,而且也證實這些公司在利用人工智慧技術開發服務方面又是多麼緩慢謹慎。

OpenAI僅僅公開發布ChatGPT幾個月後,這款人工智慧聊天機器人就成為有史以來增長最快的在線服務,結果促使谷歌和微軟競相將生成式人工智慧技術插入到軟體產品之中。與此同時,Adobe公司推出類似於DALL-E 2的人工智慧圖像生成器,Snap公司最近發布了一款類似於ChatGPT的聊天機器人,Facebook母公司Meta也在打造類似的「人工智慧角色」。這些產品中的絕大多數都是因OpenAI人工智慧專家團隊的工作而起。但據Glass.ai稱,OpenAI的團隊只有154人。

OpenAI贏過科技巨頭之處:規模小

人工智慧領域傳言,OpenAI的成功實際上歸結於巧妙行銷。過去兩年,這家公司的確一直在大力宣傳語言模型GPT-3和文本生成圖像系統DALL-E 2等早期項目,但事實上OpenAI的成功還在於最專業的研究人員能夠直接接觸到公眾。

OpenAI不是一家產品公司,而是一家研發實驗室。這意味著,公司在發布ChatGPT時,沒有大批工程師和產品經理參與其中。在不少大型科技公司,這些工程師和產品經理往往會插手產品開發,不經意間製造瓶頸,阻礙新技術的發展。

OpenAI
OpenAI不是一家產品公司,而是一家研發實驗室。
圖/ Cymetrics

亞馬遜在將人工智慧研究轉化為成功產品方面就有這樣的反面例子。儘管擁有業內最大的人工智慧研究團隊,但亞馬遜在將人工智慧研究成果轉化為主流或創新產品的努力成敗參半。

近十年前,亞馬遜將虛擬數字助理Alexa推向全世界,公司通過售價99美元的Echo音箱向用戶免費提供這項服務。但Alexa在某種程度上是個失敗產品,燒掉了亞馬遜幾十億美元的資金。 Alexa的許多客戶只是把它當作音樂播放器或是計時器使用。

為什麼Alexa和蘋果Siri以及谷歌Assistant等語音助理的功能如此有限,而ChatGPT等聊天機器人的功能卻如此多樣?這是因為後者背後的大型語言模型可以根據網路上的龐大數據集自動生成文本。相比之下,Alexa是基於命令數量很有限的指揮控制系統,只能識別出「現在幾點了」等固定命令。

反觀亞馬遜,為何AI之路困難重重?

亞馬遜一位發言人表示,公司不認為亞馬遜能力有限。她補充說,人工智慧已經滲透到亞馬遜日常運營的方方面面,在產品推薦、亞馬遜網路服務和倉庫物流系統等諸多領域都有人工智慧參與其中。

亞馬遜網路服務最近與機器學習領域的熱門公司建立了合作關係,Stability AI就使用亞馬遜網路服務的雲計算設施開發部署自家圖像生成工具Stable Diffusion。今年2月份,亞馬遜還與法國人工智慧新創Huging Face開展合作,在亞馬遜網路服務上開發ChatGPT競品。

此前亞馬遜在開發大規模人工智慧服務方面困難重重,但這些合作夥伴關係可能會為亞馬遜開闢一條新的戰略道路。

上週一,亞馬遜宣布將在未來幾週內再裁員9000人,此前公司已經宣布裁員1.8萬人。但多年來,亞馬遜一直在擴展人工智慧員工隊伍,過去五年時間裡還進行了大規模招聘。 Glass. ai的數據顯示,2018年之後,亞馬遜在人工智慧領域僱用了更多員工,遠遠領先於谷歌、微軟、Meta和蘋果。

亞馬遜最近的裁員可能會集中在已經陷入困境的Alexa業務上。據報導,早在2022年11月份,亞馬遜就有大約1萬名員工開發Alexa,但其中可能包括許多銷售和行銷人員。 OpenAI直接將人工智慧技術推向市場的方法也有缺點,那就是向公眾發布了一個基本上未經測試的強大工具。公司將首批幾百萬用戶視為試驗品,有可能造成自己都預料不到的社會危害。據悉,OpenAI最新語言模型GPT-4在發布之前經歷過六個月的安全測試,但目前尚不清楚這些工具傳播錯誤信息、顛覆傳統生計或被不良行為者濫用的可能性到底有多大。

亞馬遜執行長安迪·賈西(Andy Jassy)現在正在精簡亞馬遜,想讓公司流程和OpenAI一樣高效。他可能需要更仔細考慮如何領導旗下的人工智慧專業團隊,但保持謹慎也不見得是壞事。

本文授權轉載自:網易科技

責任編輯:傅珮晴、錢玉紘

關鍵字: #openai
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代理式商務來襲:萬事達卡與NCCC攜手產業打造信任新基礎
代理式商務來襲:萬事達卡與NCCC攜手產業打造信任新基礎

隨著代理式 AI(AI Agent)的快速普及,其在商務交易中的應用也從智慧搜尋、商品比價一路延伸至自主下單,逐步形塑出全新的代理式商務(Agentic Commerce)模式。為因應此一趨勢,萬事達卡攜手聯合信用卡處理中心(NCCC)於 15 日舉辦「 AI 時代支付安全與數據信任高峰會」,匯聚產官學界專家共同交流,深入探討代理式商務下的支付授權與驗證機制,以及 AI 時代金融監理的演進與詐欺防治重點。

萬事達卡台灣區董事總經理陳懿文表示,無論交易是由人或代理式 AI 發起,都應該在安全可信的環境中完成,萬事達卡將持續強化支付安全的把關能力,不僅著眼於風險控管,更期望將「信任」轉化為未來創新的基礎與成長動能。聯合信用卡處理中心董事長桂先農則認為,面對 AI 浪潮,支付安全已不再只是技術問題,更要在消費體驗、數據運用與隱私保護之間取得動態平衡。金融監督管理委員會主任委員彭金隆表示,金管會未來將持續秉持安全與發展並進的原則,致力於打造可信賴、穩健且具有包容性的環境,加速金融 AI 應用的發展。

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金融監督管理委員會主任委員彭金隆特別出席,表示金管會核心理念為「負責任創新」,並於2025 年成立『金融科技產業聯盟』,期待結合金融周邊單位與金融機構的力量,打造可信任及穩健的AI 金融應用環境。
圖/ 數位時代
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萬事達卡台灣區董事總經理陳懿文(左)攜手聯合信用卡處理中心董事長桂先農(右)致詞不約而同提到:面對 AI 浪潮,支付安全將會是如何在消費體驗、數據運用與隱私保護之間取得動態平衡的治理課題。
圖/ 數位時代

AI Agent 重新定義消費旅程,萬事達卡提 4 大要素保障支付安全

Google Cloud 台灣技術總經理林書平認為,代理式商務正在重新定義消費旅程,而 Universal Commerce Protocol(UCP)則是支撐這場變革的關鍵。他表示,UCP 就好像電商界的 Type-C 接口,可以串聯不同代理式 AI 與電商平台後台系統,讓代理式 AI 可以根據消費者需求,自主完成商品搜尋與推薦、比價到下單的交易流程,打造更即時、更個人化的消費體驗。

在此情況下,支付不再只是交易流程中的最後一步,而是串聯個人化服務、授權機制、風險控管與信任的核心環節。萬事達卡數據與顧問服務部資深副總裁戴輝瑾指出,要確保代理式商務下的交易安全,必須具備 4 個關鍵要素,包括可驗證代理式 AI 身份、明確的使用者授權、確保代理式 AI 執行的任務沒有超出授權範圍,以及在發生爭議時,能透過公開透明且可追溯的機制進行處理,確保各方權益。

此外,他也強調,風險管理不應侷限於付款當下,需從交易前、交易中、交易後到持續性的監控,建立端到端的治理架構。為此,萬事達卡推出多元解決方案強化整體防護能力,包括以 Identity Solution 強化數位身分驗證、以 Decision Intelligence Pro 提升即時風險判斷能力、透過 Ethoca 優化爭議處理流程,以及藉由 Recorded Future 提供即時網路威脅情報,全面覆蓋交易生命週期,打造更完整的支付安全生態系。

AI 監理邁入新階段,以信任為核心的監管新框架

從監理角度來看,AI 所帶來的變革也同步改寫治理思維。金管會銀行局局長童政彰指出,監理機關不僅要加強國際合作,更應深化與金融業及科技業的對話,建立更開放且具前瞻性的監理模式。進一步針對代理式商務來看,政大金融AI創新中心主任王儷玲認為,金融監理重心應由模型與資料管理,轉向代理式 AI 安全,尤其當 AI 可以代理消費者進行支付時,如何確保代理式 AI 在授權範圍內執行交易,將成為未來的監理重點。

在國際監理趨勢方面,萬事達卡數據與顧問服務部副總裁 Audrey Wong 分析亞太與全球支付生態並指出,AI 時代的監管核心已轉向「以信任為基礎」,金融業在應用 AI 時,必須具備可解釋性、可問責性與可稽核性,確保決策透明且可追溯。同時,隨著詐騙與洗錢行為跨境化,監理機制也應向外延伸,確保跨境一致性,並透過如 ISO 20022 等標準強化資料透明與治理能力。

回到金融機構實務面,國泰世華銀行數據長梁明喬表示,代理式 AI 將對既有支付與風控機制帶來結構性改變,以信用卡支付為例,過往的驗證重點在於是否為本人,但在代理式 AI 情境下,則轉變為驗證 AI 的身份、授權來源與行為意圖。未來,隨著代理式 AI 的普及發展,授權與權限管理將變得更加重要。

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關鍵對談以「AI 時代的資安監管趨勢與企業應對策略 」為題,左起邀請:數位時代總編輯 王志仁主持及重磅與談人國立政治大學金融 AI 創新中心主任 王儷玲、國泰世華銀行數據長 梁明喬及萬事達卡數據與顧問服務部副總裁 Audrey Wong與會。
圖/ 數位時代

AI 詐騙升級,聯防機制成新關鍵

最後,本場研討會亦聚焦討論 AI 造成詐欺風險升級的議題。台灣大哥大資訊長蔡祈岩觀察,詐騙已從單一管道演變為跨平台、跨場景的複合型攻擊,尤其是假冒「代理式 AI 」的詐騙手法,透過對話引導消費者提供個資與支付資訊,正成為新興且高風險的威脅來源。

萬事達卡 Franchise Innovation 副總裁Dennis Koh 進一步歸納出 3 大詐欺發展趨勢。第一,Deepfake 服務化使詐騙門檻與成本大幅降低。第二,詐欺行為跨境化與遠端化,已經突破地理限制、走向全球攻擊。第三,社交工程從大量投放釣魚信件,轉為高度個人化、難以辨識的精準攻擊。

面對詐欺手法持續演進,聯合信用卡處理中心風險管理部資深協理李錦堯表示,聯卡中心正透過區塊鏈與FIDO生物識別技術,打造無密碼的數位身分認證系統,並結合AI數據模型提升TRACE風險預警系統的效能。未來,聯卡中心將持續優化模型,並建立跨機構資料共享的聯防機制,整合發卡機構與國際組織資源,以提升整體防詐能力,對抗日益複雜的詐欺攻擊。

代理式商務將為消費者帶來更好的消費與支付體驗,但同時也對安全、治理與信任造成更大的影響,促使產業必須從單點防護走向跨機構、跨生態系的整體治理思維。在此趨勢下,萬事達卡將持續扮演關鍵推動者角色,攜手監理機關與產業夥伴,強化支付安全標準,推動台灣支付產業的監管框架與創新發展,打造兼顧效率與信任的數位商務環境。

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回應AI 代理經濟下的詐欺防制與個資挑戰,本論壇特別邀請台灣大哥大資訊長 蔡祈岩、聯合信用卡處理中心風險管理部資深協理 李錦堯、萬事達卡Franchise Innovation副總裁 Dennis Koh交流趨勢觀點。
圖/ 數位時代

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