稱AI推理成本「每年降10倍」！李開復：開發價格親民的LLM應用是關鍵|數位時代 BusinessNext

稱AI推理成本「每年降10倍」！李開復：開發價格親民的LLM應用是關鍵

零一萬物執行長暨鴻海研究院諮詢委員李開復7月23日受鴻海研究院邀請，分享生成式AI技術和趨勢，李開復強調，必須擁抱AI，才能提升企業和個人的生產力。

什麼是AI 2.0？

李開復說明，AI 1.0的時代指的是「單一領域」的使用，例如專門用來下圍棋的AlphaGo。而到ChatGPT推出後，AI可以回答任何問題，有許多場景可以使用，也就來到了AI 2.0的時代。

現在的AI不只可以做到過去1.0的任務，也能夠幫助處理一些重複性的工作，提升生產力和工作效率，「讓人們從繁瑣的工作當中解放出來。」李開復說。

他進一步提到，人類必須要學會操作AI助手，讓它幫你做事，「可以告訴AI說，太太的生日快到了，幫我買蛋糕和禮物，AI就自動幫你買了，而不是只告訴你要去哪裡買。」

李開復也提到，AI 2.0是每一個人都不能忽視的技術。根據MMLU（Massive Multitask Language Understanding）大型語言模型測試資料級的結果發現，人類平均在這個考試上只能得到34.5分，而AI語言模型能從一年半的測試時間當中，從70分提升到接近90分，「以人類平均智商100的情況下，目前最強的AI模型已經來到智商300的程度，輾壓了人類的智商，」

但李開復也強調，這件事不是說AI能夠取代人類，而是在智商方面是超過的，人類應該要善用這個工具，讓企業或個人的生產力提升，「不只降低成本、增加效率，在未來幾年可以成為企業級大腦。」

【小辭典】
MMLU（Massive Multitask Language Understanding）資料集是一個大規模的、多任務的語言理解挑戰，目的是評估自然語言處理（NLP）模型在廣泛的知識領域和任務類型的理解能力和適應性。

這個資料集包含不同學科的問題，如文學、歷史、科學、數學等，目的是檢驗模型對於各種類型的語言數據和複雜問題的處理能力，2020年由加州大學柏克萊分校研究員提出。

該如何應用AI 2.0成為企業大腦？

李開復表示，零一萬物目前針對企業應用發展出一套訓練模型，能夠將公司內部數據導入進行調校，針對公司需求進行模型訓練，現在仍在測試階段。

但在去年由阿里雲領投的新一輪募資中，零一萬物在成立不到8個月的時間就成為新生獨角獸，估值已突破10億美元。

儘管已經瞄準企業應用這個垂直領域，李開復仍提到有許多技術待突破，像是模型可能會「災難性地遺忘過去所學的東西」，沒辦法真正發揮企業數據的價值，而模型的推理成本，也是新創遇到的困難之一。

開發價格親民的LLM才是重點

在市場不斷競爭態勢下，李開復表示，大模型成本不斷下降，除了OpenAI價格大幅下降，中國的AI應用軟體開發商近期也掀起價格戰，他預估未來AI應用的推理成本，每年將以接近10倍的速度下降。

李開復指出，關鍵不在於推出多少種大模型架構，而是如何推出可用且價格親民的大模型應用軟體，才是重點。

責任編輯：李先泰

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。

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

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。

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。

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