跳出迷思迎戰 AI 產業革命 思考覈心能力時納入網路、數位等因素

AI示意圖。（路透）

ChatGPT編寫程式的能力持續提升，無碼No Code時代來臨；美國自2023年以來電腦程式設計的平均就業人數下滑27.5%，Salesforce CEO表示，AI使工程團隊生產力大幅提高了30%以上，該公司在2025年將不再招聘軟體工程師，Meta創辦人祖克柏亦表示，AI今年將大幅取代中級程式設計師的工作。我們在想像AI產業以及AI人才時，還能再像過去一般執著於資訊軟體嗎？

從前一波的數位經濟開始，平臺就已經不是傳統的軟體業在扮演，雖然微軟仍然持續精進，但終究敵不過Facebook、Google和Amazon，在推出AI服務上，更是落後於各類AI新創。而細究各AI「新創」，其來源並非是傳統的軟體公司像SAP、Oracle，而多立基於機器學習（處理大量資料）以及自然語言處理，例如聲名大噪的DeepSeek，其背景是金融投資（大量資料以及模型訓練）、Perplexity和OpenAI則是自然語言，跟傳統的軟體業無論是商業邏輯和產品都完全不同。

至於我們的數位產業發展政策，對於AI產業的想像，目前仍然是半導體爲主，也就是「AI基礎設施供應商」，以及「AI核心技術研發者」，所以談主權AI，但是對於各種「AI應用提供者」，也就是將AI技術嵌入實際應用場景（例如聊天機器人、影像辨識系統、推薦引擎等）的產業卻關注性不足，囿於傳統認知，認爲「AI應用提供者」就是傳統的資訊軟體業者，忽略了這些AI應用產業本身即具備大量資料，例如金融、零售電商、醫療生技、交通物流等。

以前這些產業不像資訊軟體業會養很多工程師來發展軟體，可是隨着網路技術和AI的進展，各種數位服務和系統已經不再侷限於傳統的資訊軟體業來提供，例如之前的Amazon就自己來做AWS，杭州幻方量化就創立DeepSeek，臺灣也有新光三越早在2012年就入主Payeasy（17Life），着眼於其數位服務系統開發能力，迄今，17Life康訊數位整合已經是具備許多大型零售系統整合實績的「系統公司」，而我們的政府卻仍然認爲17Life只是「電商產業」之一。

我國的「AI產業化、產業AI化」的AI政策，將產業一切爲二：包括「AI產業」（資訊軟體業）以及那些「需要被AI化的傳統產業」（金融、零售、醫療等），卻忽略了AI讓各種知識輕易取得以及無碼No Code的趨勢，已經顛覆了傳統軟體產業的範疇，從「軟體（code）」本位走向「資料（data）」本位，具備大量資料的產業，像媒體、電商、金融，運用本身資料來發展各種數位系統服務的門檻大爲降低，那些「需要被AI化的傳統產業」本身就可以成爲提供AI服務的AI產業。

世界早就不一樣了，在網路科技、數位經濟、AI的接力推波助瀾之下，沒有任何一個產業可以不革自己的命，必須在思考覈心能力時將網路、數位以及AI納入，身處於AI風暴核心的資訊軟體業怎能例外？我們的數位產業發展政策，又怎能無視革命的大趨勢，將21世紀的「AI產業」圈囿於40年前的「軟體資訊業」，忽視從各種資料豐沛領域所不斷冒出的創新泡泡，只認爲其他傳統產業都是「AI黑暗世界、蠻荒之地」？（作者是商業發展研究院國際數位商業研究所所長）