為什麼AI不太可能是泡沫?一張圖看懂全球算力「指數級成長」背後:智慧通膨來了!
為什麼AI不太可能是泡沫?一張圖看懂全球算力「指數級成長」背後:智慧通膨來了!

智慧通膨(Intelligence Inflation)。

全球算力需求 7 個月就倍增一次,從第一性原理來思考,AI 泡沫的機會真的很低。

過去幾個月一直被問到這個問題,我的回答都是一樣。

為什麼AI像智慧通膨?

智慧(算力)供給與需求都在指數成長

Epoch AI 於 1 月 9 日發表了我在等的一個數據:全球算力規模的增長

結論是截至 2025 年,每年增加 3.3 倍,這是指數級成長,而且超過摩爾定律的速度,所以算力還是會繼續吃緊,現在不是沒需求,是產能根本跟不上。

智慧通膨.jpg
圖/ Epoch AI

算力的需求就是反映最紮實的消費者需求,硬體商在未來滿長一段時間,會繼續賺走 AI 產業當中所有的錢,因為供不應求。

你用的「白菜價」AI,不是因為不值錢,而是「價值轉移」!

而最大的買盤是有雲端平台的大型科技公司,這些公司買走算力,把 AI 用白菜價提供給終端的使用者。老黃前幾天才說全球算力還缺 100 倍,他講的是真的,按照算力每年要增加 3.3 倍的速度,到了 2029 年末,全世界得想辦法擠出大約是現在 120 倍的算力。

之前紅衫資本曾經警告這樣的市場結構很畸形,有 6,000 億美金以上的價值創造缺口,質疑最終端創造出來的價值到底有多少?但我認為紅衫資本搞錯整個市場本質了。AI 硬體廠商不但會繼續賺大錢,而且下游的 Big Tech 也不介意繼續用龐大的資本支出和補貼的方式先搶使用者。

原因很簡單。

AI 市場的目前本質是在於「基礎設施」搭配「價值轉移」,而還沒有到「價值創造」的階段(這要一段時間之後才會發生)。

什麼意思呢?簡單來說,就是 Big Tech 現在是要把人類解決認知型任務的價值,轉移到白菜價的 AI 手上來解決,原本解決這些認知型任務需要付給人類不少薪水,現在不如用 GPU 解決比較划算。

所以現階段 Big Tech 其實是在抽換人類經濟運作的底層邏輯,Big Tech 在告訴全世界的企業客戶和消費者: 請把你原本要付給人類的薪水或是外包費用,拿來租用我的 AI 就好,我保證一直提供白菜價,到幾乎免費。

被價值轉移走去支撐 Big Tech 繼續增加獲利、滿足資本主義機器的,是人類解決認知型任務的價值。

所以這一切的重點,首先是在於 AI 已經往跟水電一樣的基礎設施在走,成為人類文明第 3 大最重要的基礎設施。

再來,AI 市場的現階段是價值轉移大於價值創造,價值快速從人轉移到機器上面去。套句通俗的,是在「降本」,但還沒到顯著的「增效」。

強者越強、弱者越弱的「K型經濟」上演

很多經濟的規則正在無聲當中改寫:例如,當與人類的溝通成本大於與 AI 的溝通成本,「公司」本身還有存在的必要嗎?

答案不是 0 或 1,而是在組織和個人生產力層面,都會出現極端的兩極化:強者越強、弱者越弱。以及只剩超大型大企業跟擁有超級生產力的一人或小型公司,中型企業則是開始萎縮。

這是所謂的 K 型經濟,AI 將把文明各個層面的兩極化加速。

所以,先不管下游的新創軟體廠商如何靠著資本市場輸血來競爭,當這個生意的本質是佈建人類文明第 3 個基礎設施的時候,為什麼你還覺得會泡沫化?

我認為,在生成式 AI 出現至今,已經風起雲湧的現在。大家其實還遠遠低估了 AI 未來幾年將會帶來的變化。

本文授權轉自程世嘉臉書

關鍵字: #AI
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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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