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〈專文〉AI 的速度，不再等人類適應
錄自：銳傳媒
回顧2025年，AI 技術的進步，早已不再是單一公司、單一模型的突破，而是一場「集眾人之智、同步加速」的系統性演化。短短一年之內，整個 AI 產業的技術座標被徹底重畫。若仍以 ChatGPT 剛問世時的理解來評斷今天的 AI，已經不是落後一步，而是站在舊時代的邏輯裡，觀看一個全然不同的世界。
這並非 AI 的第一次加速，而是一次明確的檔位切換——從「工具時代」，正式進入「代理時代」。
從算力底層開始，AI 的演進幾乎以季度為單位推進。NVIDIA 已不再只是訓練晶片的霸主，而是轉型為整合訓練、推論與系統平台的 AI 基礎設施供應者；Google 透過自研 TPU，建立雲端內生算力體系，將模型、服務與硬體深度綁定；AMD 以 MI400 系列主打能效比與開放生態；而 Groq 所發展的 LPU，則直接從低延遲推論切入，動搖長期以 GPU 為唯一正解的產業假設。
這些路線並非互相淘汰，而是同時存在、同步前進。AI 的速度，正是來自多核心競速，而非單一勝負點。
如果說算力是引擎，應用層就是讓引擎無法減速的燃料。以 CapCut、TikTok、美圖秀秀為代表的應用型 AI，並不是靠「最先進模型」取勝，而是把 AI 無縫嵌入一般人的創作與生活流程。數以億計的使用者，每一次剪輯、修圖、發布，都是對模型與演算法的即時回饋。這種「使用即訓練」的模式，使 AI 從工程師的技術，轉化為全民參與的演化系統。
真正標誌產業結構轉折的，並不在這裡，而是在代理型 AI 的出現。
所謂代理型 AI，並不是更會聊天的模型，而是能被授權「完成任務」的數位代理。以 Manus 為代表的新一代架構，其核心並非參數規模，而是工作流編排能力：它能自行拆解目標、規劃步驟、呼叫不同模型與工具、串接外部系統，並在執行過程中依結果動態修正行動。本質上，這是一套可持續運作的任務狀態機，而不只是生成文字的引擎。
這也正是 Meta 併購 Manus 的關鍵所在。當大型語言模型逐漸商品化，真正的差異化早已不在模型本身，而在誰能率先掌握「操作層」與「工作流入口」。這一步，象徵 AI 正式進入企業營運、內容產製、廣告投放與商業流程的核心，而不再只是輔助工具。
與代理型 AI 並行出現的，還有另一個更深層的轉折：AI 如何在現實世界中被正式授權行動。
Google 推出的通用商務協議，其本質並非新功能，而是一套制度化框架。它定義了 AI 如何進行商品搜尋、比價、下單、付款授權、物流追蹤與售後處理，讓「替人做決策與交易」不再是灰色地帶，而是可被驗證、可被審計的標準流程。
這代表一個根本轉變：AI 不再只是輔助決策的工具，而是被正式納入經濟活動的執行者。代理型 AI 負責拆解目標與執行任務，而通用商務協議則提供它與現實商務系統互動的合法通道。兩者結合，意味著 AI 正在進入「工作與交易」的核心層級。
這樣的進展，並未降低算力需求，反而改變了需求結構。代理型 AI 不需要每天重新訓練模型，卻需要全天候、即時、低延遲的推論能力。算力需求從一次性投資，轉為長期、持續、高頻消耗。這也是為何整個晶片與基礎設施供應鏈，至今並未出現所謂泡沫破裂的跡象，反而呈現結構性深化。
回顧這一年，AI 之所以一日千里，並不是因為某個天才橫空出世，而是人類第一次建立了一個能讓集體智慧以機器速度運作的系統。硬體工程師、模型研究者、產品設計師，以及數以億計的一般使用者，他們的行為被即時串接在同一條演化鏈上。
在這樣的時代，用一年前的認知評斷今天的 AI，就像拿功能型手機的標準評論智慧型手機生態。真正的落後，從來不是技術本身，而是仍試圖用舊框架理解新世界的思維。
AI 已經不是線性進步，而是檔位切換。
而這一次，它不會等企業、政府，或任何個人準備好。 |
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