再次面對AI無用論
最近美國麻省理學院（MIT）發表了報告《GenAI鴻溝：2025年商業AI狀況》，說9成5的企業從生成式AI得到的回報是零。此話一出，馬上引發美國科技股暴跌。實際上你去看這個報告，內容倒是沒有很聳動，非常平實，講企業在什麼情況下導入AI成功，什麼情況失敗。其實，這種報告文件我感覺這3年所在多有，只是市場此刻已經感覺得到有點泡沫了，所以一有風吹草動，馬上引發股災。
最近會引發這些風吹草動的除了社會學研究報告，另一個是主要AI公司似乎也在盤整期。GPT-5千呼萬喚出來之後，對於很多覺得GPT-5應該就是通用人工智慧（AGI）的人來說，恐怕都非常失望。另外GPT的AI代理功能雖然是主打，但實作上感覺要解決很多問題還離得很遠。
這導致很多AI無法回收論者又跑出來大肆嘲笑一番，比方說一直被引用的經濟學家達龍．艾賽默盧的看法：「AI未來10年只能增加0.5%GDP」再度被提起。（要知道樂觀的看法比方說IMF是「每年」增加0.5%）。
我認為AI投資無法回收論是一種在現實中不證自破的事情。AI早就影響到AI創建的行業，寫程式本身。基本上去年到今年寫程式AI Agent（AI代理）就大爆發。最近有一篇文章大家在講美國的資訊工程人員沒辦法找到工作，因為初階工作已經被寫程式的Agent代理取代。
美工程師失業潮 反映AI替代效應加速
過去程式開發的成本很難節省，因為你怎麼說都還是要靠工程師一行一行寫，這些人必須經過高訓練才能去一行一行寫。AI只要能取代30%，都是天文數字的人與費用，而且還是高薪的人。所以程式是AI Agent集中大力量入侵的領域。
AI Agent立刻的影響範圍，一般認為會影響到的是初階人力，這點也是寫程式的資訊業界先示範了。資深工程師用AI強化與補強資淺工程師的成本結構完全不一樣。一個是直接強化即戰力，一個還有內部溝通成本增加的問題，1加1不等於2。所以，資淺資訊系所畢業生開始會很難找到工作，因為企業傾向用AI Agent取代資淺人力。所以，AI是個泡沫與騙局在寫程式工作現場根本不成立，要假裝AI不存在，你去跟那些資訊科系失業的人說吧。
相較於大模型進展，今年開始的新趨勢，就是AI Agent變成主要的觀察重點，因為比較底層的大模型開發與算力資源集中性，已經不太可能使用小團隊。很多的團隊轉往AI Agent的方向。
AI價值遠超零效益論 時代革命正起步
但這方向也不好做，因為大廠也是沒事會搶來做。6月到7月的AI程式公司併購重整新聞，就是這個最新趨勢的一個明證。AI Agent目前影響與估值比較大的，一個是寫程式，另一個是法律。這兩個都屬於必須一行一行寫文件、看文件的高訓練人力行業，降成本需求很大，因此企業有驅力取代。對這類產業來說，AI產生的效益是現在進行式，不是95%零效益這樣一句話可以打發的。
在大模型的領域，目前谷歌擁有企業用戶，OpenAI擁有一般用戶，Anthrophic擁有工程師。目前大模型大概大勢已定，所以感覺上這些AI大廠動作都慢下來，用比之前慢的步調做它們優先想做的功能。目前底層AI推進變慢，有一個主要因素是必須投資更多算力。比方說DeepSeek的困境，已經算是肉眼可見的算力門檻實際案例，現實就是大模型的算力門檻非常高，不管用怎樣的技術手段都避不開。
目前只有谷歌能相對有效地在輝達體系外搞一整套體系，但也只是在一定範圍內。在幾乎所有情況，大家都還是要遇到輝達晶片與輝達的開發環境創造的程式壁壘。目前繞過輝達的嘗試非常多，但多數在商業上不成功，甚至讓人感覺這些團隊是在證明哪些路徑無法繞過輝達。所以很長的短期內，輝達表現還是不可能太差。
但長期來說，小型AI Agent是不是需要高算力支撐，這還是眾說紛紜。因為很多的小型AI Agent融資是跟投資人說，他們可以在小的晶片或少的算力上運行，如果這些Agent不用做很多的推理，那似乎也不需要高算力，如果這樣的應用方向成熟，非輝達路徑就有可能另外走出一條路，但是還要較長時間。
說9成5的企業沒用好生成式AI似乎已沒錯，但因為這樣就覺得AI沒有搞頭，AI企業都估值過高，這種看法似乎也太妄下定論。目前這波AI革命才剛剛開始，股價也許有高有低，但AI應用是扎扎實實地正在廣泛被使用與導入，我們現在才在非常開始的階段而已。
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