黃仁勳、馬斯克達沃斯論劍！一次整理AI六大首腦觀點：哪些趨勢必然發生？哪些錯不能犯？|數位時代 BusinessNext

黃仁勳、馬斯克達沃斯論劍！一次整理AI六大首腦觀點：哪些趨勢必然發生？哪些錯不能犯？

2026 年開春，科技界的目光聚焦在瑞士達沃斯（Davos）世界經濟論壇。這不僅是一場政經領袖的聚會，更演變成一場關於人類未來的「AI 巔峰論戰」。

2026 年 1 月 19 日至 1 月 23 日，科技界的目光聚焦在瑞士達沃斯世界經濟論壇（WEF）。這不僅是一場政經領袖的聚會，更演變成一場關於人類未來的「AI 巔峰論戰」。

全球最具影響力的六位大腦齊聚一堂：從 NVIDIA（輝達）創辦人黃仁勳、特斯拉執行長馬斯克（Elon Musk）、DeepMind 創辦人哈薩比斯（Hassabis）、Anthropic 共同創辦人阿莫迪（Amodei）、《人類大歷史》作者哈拉瑞（Harari），和科技專家泰格馬克（Tegmark ），先後分享關於奇點、通用人工智慧（AGI）和超級人工智慧的發展情況，以及提醒注意事項。

針對六位領袖在達沃斯世界經濟論壇上分享的核心觀點，以下內容為《數位時代》總編輯王志仁的重點整理，解析 2026 年一定會發生的趨勢，以及人類必須避免的最後決定。

黃仁勳：能源是算力金字塔的底座

黃仁勳提出了一個「AI 產業金字塔」模型（或稱 AI 蛋糕），將發展分為五層：

能源（底層）： 這是今年新增的層次。黃仁勳強調，AI 算力極其耗電，能源轉型與電力供給已成為 AI 發展的最關鍵基礎。馬斯克也呼應，若無能源支撐，再強的晶片也將失去價值。
基礎設施： 包含晶片、伺服器與相關通訊裝置。
雲端服務： 提供頻寬、儲存與軟體支援。
語言模型： 處理文字、影像、聲音的核心模型。
應用端（頂層）： 也就是我們熟悉的生產力工具與 AI 助理（AI Agent）。

關於工作取代論，黃仁勳維持他一貫的樂觀。他認為 AI 帶來的生產力提升將轉化為企業獲利，進而促使公司聘僱更多人。以放射科醫師為例：十年前大家擔心 AI 取代醫師看片，但十年後，放射科醫師的人數反而增加，因為 AI 分擔了繁瑣的工作，讓醫師能專注於診斷、病人溝通與制定治療方案。

他也提到 NVIDIA 內部已廣泛使用 Claude 等 AI 工具協助編寫程式，這不僅沒讓員工人數減少，反而隨著獲利增長，持續擴大招募。

馬斯克：2026 是 AGI 落地元年

馬斯克定義 2026 年將是 AGI 落地之年，這比大多數專家的預測都要早；而 2030 到 2031 年，超越全人類智力的「超級人工智慧」就會出現。

馬斯克的未來藍圖包括：

人形機器人 Optimus： 預計今年開始對企業出貨，2027 年底前賣給一般消費者。他認為未來機器人數目將超過人類，帶來物質的極大豐盛（Abundance for All）。

通貨緊縮與物質零成本： 當生產力因 AI 極大化，貨物生產速度遠超貨幣增發速度，未來物質成本將趨近於零，人類甚至不需要為了養老而存錢。
太空資料中心： 地球的能源與散熱能力終將無法負荷龐大算力。馬斯克計畫利用 SpaceX 將資料中心送往太空，利用太陽能板發電，並在低溫環境中天然散熱，再透過 Starlink（星鏈）傳回地面，形成能量與資訊的自給閉環。

而在馬斯克的觀點中，他認為寧可做一個樂觀但最後出錯的人，也好過做一個正確但悲觀的人，因為樂觀能讓當下的生活品質更好，對未來懷抱熱情。

Hassabis 與 Amodei：當 AI 開始自我進化，將迎接變動最劇烈的轉型陣痛期

Hassabis 與 Amodei 座談的主題為「The Day After AGI」。兩者雖然對時間點有細微落差：前者較為保守，認為具備綜合能力的 AI 雛形要到 2030 年左右才會出現；後者則認為在 6 到 12 個月內就會出現。但兩者對此定義卻有高度共識。

Hassabis 指出，真正的 AGI 必須形成一個「AI 閉環（AI Closed Loop）：當 AI 接受指令後，能自主尋找工具、遭遇困難自我修正、最終交付成果，且整個過程無需人類參與。然而現階段我們還在與 AI 協作；而當未來 AI 能自主設計與維護 AI 系統時，我們需要重新定義工作的「意義」與「目的」，人類與 AI 的關係將從「協作」轉向更深層的「共存」。

Amodei 引用了他最喜歡的電影《接觸未來》（Contact）中的觀念。人類目前正處於「科技青春期」，這是一個躁動、不安、短期內會造成大幅變動的時期。他預測，未來大學畢業生的入門級工作可能有一半會消失，因為 AI 處理這些任務的效率更高。

Harari 與 Tegmark：超級智慧與人類的最後決定——避免賦予 AI「法人地位」

Harari 與 Tegmark 關注的是技術之外的社會風險。

AI 移民： 未來可能出現 AI 醫師、AI 老師，人們可以跨越國界接受國外的 AI 診斷，這種「虛擬移民」將使國家難以控管。
金融泡沫危機： 就像 2008 年的 CDO（債務擔保證券），未來 AI 可能創造出人類無法理解的複雜金融產品。當泡沫破裂時，規模將是數十兆甚至百兆等級，人類根本無法消化。
情感依附經濟： 我們正從「注意力經濟」轉向「依附經濟」。當小孩從小與 AI 約會、跟 AI 學習，甚至問 AI 宗教問題，AI 是否會演變成一種新的「超人類宗教」？

Harari 強烈建議，絕對不能給予 AI「法人地位」。目前的公司或組織背後仍有人類（董事會、信託人）負責，但若賦予 AI 法人權利，它將能開戶、轉帳、告人，且完全超脫人類控制。因此，在超級智慧來臨前，我們最該投資的不是工具，而是自己的「心智」。舉例來說，衣服髒了可以找人洗，但心智被資訊干擾而混濁時，只能靠自己清除。我們了解 AI，卻往往不了解我們自己的心智，這才是未來最大的挑戰。

Tegmark 與 Harari 共識認為：「賦予機器人法人權利，將是人類做過最愚蠢的決定，而且可能是最後一個決定。」

完整收聽 Podcast｜EP271. AI 六大佬論劍達沃斯，2026一定會發生和一定要避免的是什麼？）

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

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。

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。