Google I/O表現「不令人興奮」，為什麼反而讓分析師大加分？|數位時代 BusinessNext

Google I/O表現「不令人興奮」，為什麼反而讓分析師大加分？

Google I/O雖然未能帶來部分投資人期待的「驚艷感」，但對分析師而言，反而可能是最大優勢，因為這提供了Google急需的 AI變現能力。

Google導入業務場景，傳達AI變現能力

不過，對許多華爾街分析師而言，Google 把 AI 導入各種「不那麼令人興奮」的既有業務場景，反而可能是最大優勢。因為這提供了 Google 急需的 AI 變現能力，以合理化龐大的 AI 投資成本。Google 預計光是 2026 年，就將投入高達 1,900 億美元推進 AI 布局。

瑞穗 (Mizuho) 總經理 Daniel O’Regan 周三在報告中指出，「市場仍認為 Google 站在 AI 模型技術最前端，但 Gemini 的市場認知已落後 ChatGPT 與 Claude。」

加深這種觀感的原因之一，是《彭博》近期報導指出，Google AI 研究團隊正面臨內部算力資源吃緊問題，因為他們必須與 Anthropic 及 Meta Platforms 等外部雲端客戶競爭運算資源。

Google 則回應表示，「我們擁有嚴謹且持續進行的資源分配流程，能在滿足當前客戶與使用者需求的同時，也兼顧長期研究與創新投資。」

Google 發言人也強調，公司周二推出了多模態 Gemini Omni 模型，以及一系列面向科學研究社群的新 AI 工具，顯示 Google 仍高度重視 AI 研發。

不過，市場上偏多的 Alphabet 投資人，目前更關注 Google 自研晶片業務與 Google Cloud 成長，而非單純 AI 研究競賽。

Google Cloud 上季營收年增 63%，且成長動能仍未放緩，目前累積訂單高達 4,620 億美元。

此外，Google 搜尋也成為本次 I/O 大會的重要焦點之一。這顯示 Google 正認真推動 AI 全面強化搜尋業務。

Google 希望讓搜尋成為 AI 功能的入口，如今使用者已能透過多模態輸入與 AI 建議來優化搜尋內容。搜尋代理 (search agents) 甚至能持續監控不同類別資訊，並在有更新時主動通知用戶。

美銀 (BofA) 分析師 Justin Post 周三指出，Gemini 快速成長，代表 Google 正成功轉向「AI 原生體驗 (AI-native experiences)」。這類體驗讓用戶能幾乎無障礙的把 AI 融入既有工作流程。Google 表示，Gemini 目前月活躍用戶已達 9 億人，較一年前的 4 億人大幅成長。

Google 周二也強調，Gemini Spark 將推動消費級 AI 代理普及化，並可在 Google 整個生態系中無縫運作，包括 Gmail、雲端硬碟 (Drive)、Google 日曆、Chrome 及第三方應用程式。

目前市場仍不確定，AI 搜尋查詢能否比傳統搜尋創造更高收益。但 Post 認為，「更深入的 AI 互動與更多廣告空間，有機會提高資訊型搜尋的變現能力，進一步支撐搜尋業務營收成長。」

本文授權轉載自鉅亨網

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。

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。

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。

「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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