AI唾手可得的果實已消失⋯Google執行長為何認為「生成式AI未來的路更崎嶇」?
AI唾手可得的果實已消失⋯Google執行長為何認為「生成式AI未來的路更崎嶇」?

Google 執行長皮蔡(Sundar Pichai)在近日的《紐約時報》DealBook峰會上表示,生成式人工智慧(AI)到了2025年,不太可能帶來顛覆性的變革,至少不會超過目前所見的變化。

他進一步指出,AI行業的發展已經進入了一個較為緩慢的階段,未來要想再度出現革命性突破,將需要更多的深層技術突破。

皮蔡指出,隨著多家科技巨頭推出競爭性的生成式AI模型,市場的競爭格局已經逐漸明朗。目前像OpenAI的ChatGPT、Google的Gemini以及Meta的Llama等語言模型,將繼續穩步進行改進,尤其在推理能力和序列完成的可靠性方面會有所提升。然而,這些增長將是漸進式的,而不會帶來像過去兩年那樣的「技術爆炸」。

他也說: 「唾手可得的果實已經被摘下,未來的路會更加崎嶇。要想達到下一階段,必須依賴更深層的突破。」 儘管如此,皮蔡仍然對AI未來在商業應用方面的潛力充滿信心,並預見AI在提升企業效率和創造商業價值方面,會逐漸發揮重要作用。

皮蔡預期:全球數百萬人可從事程式設計

儘管目前AI尚未實現大規模商業化獲利,皮蔡強調,AI技術的發展將推動企業在多領域的創新,並助力未來職業市場的變革。他指出,AI領域的一些職業,例如AI訓練師和提示工程師,薪資水準已經較為可觀。據ZipRecruiter的數據, AI訓練師的年薪平均超過64,000美元(約新台幣207萬元),而提示工程師的年薪則超過11萬美元(約新台幣357萬元)。

皮蔡還表示,隨著AI技術的普及,程式設計將成為更多人能夠接觸的職業。未來,程式設計不再僅僅是少數高學歷人群的專屬,而是將成為全球數百萬人可從事的職業之一,這一點對於提升大眾的職業技能和經濟機會至關重要。

AI發展碰壁?奧特曼發文指「並沒有」

不同的業界領袖對AI的未來持有不同的觀點,有的人贊同皮蔡,有的則不。

微軟執行長納德拉(Satya Nadella)表示,技術發展並非線性增長,可能會經歷長期的平緩後再度爆發。他在2024年10月的Fast Company創新大會上提到:「工業革命經歷了70年的平緩期,然後才迎來了爆發式增長,技術發展永遠不會是線性的。」

然而,OpenAI執行長奧特曼(Sam Altman)卻有不同觀點,他在社交平台X上發文,指AI發展「沒有限制」(there is no wall),暗指AI技術仍處於不斷創新的階段。

延伸閱讀:一年營收成長逾2倍!「開店包」把LINE、支付都拉進生態系,台灣大在想什麼?

資料來源:CNBC、紐約時報

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 李先泰

關鍵字: #Google #AI
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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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