【圖解】Google秀25項AI肌肉、改組應戰!有成功反擊微軟嗎?AI一哥如何奮力出招
【圖解】Google秀25項AI肌肉、改組應戰!有成功反擊微軟嗎?AI一哥如何奮力出招

這是Google最沉重的一次跳躍,就連往年「大秀肌肉」的I/O開發者大會,今年都像是一場令人緊張的大考。

出卷的是被AI撼動的市場,考題則是對手微軟和OpenAI同盟的強勁挑戰,短短幾個月內丟出ChatGPT、Bing、Copilot等一連串產品進攻,讓Google首次感受到「紅色警報」等級的威脅,緊急推出聊天機器人 Bard 應戰,卻在發表會中誤答,導致市值暴跌1,000多億美元。

兵荒馬亂之下登場的I/O,一口氣端出25項導入AI的新功能,橫跨搜尋引擎、Workspace、Google Cloud全生態系,奮力宣告「大哥沒有輸」。活動隔天市值單日增長 560億美元,2周就將ChatGPT登場後的失土收復。

Google早在 2014 年耗資 5 億美元買下 AI 新創公司DeepMind,執行長桑德爾.皮蔡(Sundar Pichai)更在2017年I/O大會上直接定義Google是「以AI 為核心的公司」,並一路推出BERT、T5、兩代LaMDA等大型語言模型,領先業界,就連對手的ChatGPT都是建構在Google開發的Transformer模型之上(GPT中的T源自於此)。原本資源、技術、數據庫都在 AI 領域最前端,如今產品市場卻差點被整碗端走,Google怎麼反擊?

GOOGLE 生成式AI
今年登場的I/O大會,一口氣端出25項導入AI的新功能,橫跨搜尋引擎、Workspace、Google Cloud全生態系。
圖/ 隋昱嬋攝影

張臂擁抱AI,直面「創新者兩難」

皮蔡的答案是 「大膽且負責任的AI」(Bold and responsible AI),其中的「大膽」,展現在產品和組織改革2大面向。

曾在微軟任職的台灣AI實驗室創辦人杜奕瑾認為,Google這次推出的產品雖然沒有展現太多獨特的應用,但已足夠讓人覺得 「巨人醒過來了,而且還能跳舞。」 在短時間內讓 AI 覆蓋全線產品,證明團隊技術不落人後,更不可能讓競爭對手獨領風騷。

直接在搜尋中導入 AI 更展現「自我破壞」的決心。Google 在搜尋引擎具有 93%市占,根據母公司 Alphabet 第1季財報,光是搜尋廣告1項就賺進 403 億美元,占總營收約57%。2022 年,Google 創造了2,822 億美元收入,其中1,625億美元都來自搜尋廣告。

搜尋模式的改變,將直接衝擊到搜尋廣告的收入,然而在 I/O 中發布的生成式 AI 搜尋功能「Snapshot」就是這樣撼動根本的產品。未來用戶搜尋時,會根據結果整理出一段 AI 生成的文本,在頁面最上方直接回答用戶的問題。這代表需要繼續往下滑,或點進附帶連結,才能看見品牌購買的廣告版位和其他網頁資訊。不只影響用戶使用習慣,導致廣告觸及率降低,更影響到 SEO(搜尋引擎優化)規則和計算方式,形成不透明的廣告生態,勢必影響 Google 與廣告主的關係,以及本身最仰賴的廣告收益。

增加的成本,也是考驗Google「AI決心」的一環。摩根士丹利分析師估算,Google去年共計3.3 兆次搜索,若投入ChatGPT同等演算力,到 2024 年可能面臨 60 億美元的支出增長;晶片技術諮詢公司 SemiAnalysis 也認為,聊天機器人加進搜索引擎將導致 Google 多花 30 億美元在晶片研發上。

知名數據分析公司GlobalData高階主管Cyrus Mewawalla曾受訪指出,他認為Google在AI 領域正面臨「柯達時刻」。柯達公司曾是市占8成的影像服務供應商,當數位相機殺進市場,儘管柯達在1975年就掌握相關技術,卻因擔心衝擊到營收核心的底片業務,未積極投入研發,導致公司沒落。許多評論中都以此解釋Google在AI 領域遭微軟挑戰的主因。

「Google 這次傳達出一個訊息,宣告自己未來在人工智慧領域會和其他國際大公司腳步一致,也就是全力擁抱它。」杜奕瑾說。針對搜尋引擎端出 AI 產品,就是對這場「創新者兩難」提出的回應,為了創新不惜破壞核心事業,同時投資未來產業找新出路。

Google 在 I/O 結束不久,緊接著宣布推出廣告文案和企畫生成工具,加入AI的功力後,可以製作和廣告公司同等級的複雜計畫,以目標客群、業績目標等進行客製化。加上今年首度轉虧為盈的 Google Cloud ,也加入多項協助生成式 AI 應用的工具,透過商業模式調整,期待獲得更多企業客戶青睞。

「逼婚」組織,催生克敵殺手鐧

在組織方面,Google今年4月大動作將AI研究部門Brain和子公司DeepMind合併為 Google DeepMind,由DeepMind創辦人德米斯.哈薩比斯(Demis Hassabis)擔任首席執行官。新部門在財報中將不再列入其他押注(Other Bets)的範疇,而是直接隸屬Google的事業體。

皮蔡受訪時指出,「2個團隊會有更多、更緊密的合作,因為有些工作需要更強大的計算能力,所以共同合作具有重要意義。」《The Information》則直白形容,這是一場「被迫的婚姻」,過去2個團隊很少共享技術知識,長期以來都被視為獨立單位營運,但是在 AI 研究領域中有明顯的重疊問題,容易造成資源競爭、關係緊繃,DeepMind 也頻傳尋求獨立。

Sundar Pichai
Google今年4月將AI研究部門Brain和子公司DeepMind合併為 Google DeepMind,皮蔡指出,2個團隊會有更多、更緊密的合作。
圖/ 路透

資誠創新諮詢公司董事長盧志浩指出,對Google來說,這場整合確實是有效的突圍方式,讓成效、目標的管理都更統一,不再有子公司和部門之間開發不同調的問題,也能傾注所有資源,讓AI在新部門中加速發展。

如今這對「歡喜冤家」,將會共同建立下一代大型語言模型「Gemini」—— 被視為叫戰 OpenAI大型語言模型GPT-4的重要產品,兩者有相仿的參數量,但GPT-4目前仍只能回應純文本,而Gemini將是「多模態」(Multimodel)的,意味著可以理解和生成文本、程式和圖片等多種型態的內容,是Google AI產品未來的重要心臟。

至於「負責任」,則是直面用戶信任和倫理問題。Google在2015年曾因AI把相簿中的黑人照片歸類為大猩猩,在科技倫理方面的聲譽受到打擊。被稱作AI教父的傑佛瑞.辛頓(Geoffrey Hinton)在I/O大會前10天宣布從Google離職,直指現今AI發展過快,將帶來威脅,更擔心一直扮演「合適管家」角色的Google,會在激烈競爭下放寬對AI的約束。

不比「有毒」賽!確保資安倫理

面臨龐大的社會倫理壓力和信任問題,Google多項新產品都選擇先以「實驗產品」的形式上線,開放民眾申請測試,皮蔡在I/O大會現場也 承諾會謹慎實驗調校,確保資料安全可用,沒有「有毒」偏見後才會推向上億用戶。 他反覆強調,即使Google對 AI野心勃勃,「但這不是一場比賽,我們只想把它做對。」

2004年,Google股票上市,結束了當時全球長達4年的網路泡沫期,而其快速成長的關鍵字廣告營收,也對在瀏覽器、入口網站及搜尋技術都未取得成功的微軟,帶來重大威脅。Google成立之初頒布的10條守則裡,其中1條「賺錢不必靠作惡。(You can make money without doing evil.)」就被解讀是針對微軟而來。

2014年,上任不久的微軟執行長薩提亞.納德拉(Satya Nadella),將公司產品重心從桌面轉向雲端,讓微軟再次強大,能與Google在軟體和網路服務收入上分庭抗禮。

在又一個新的十年、2024年到來前,微軟搶先出招,藉GPT之勢全面布陣搶斷Google前路。後發的Google也是一舉反攻,和對方硬拚。勝負大概很難在短期內分出,但雙方all-in籌碼注定是場史詩級戰役。

責任編輯:蘇祐萱、蘇柔瑋

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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