近來，AI（人工智慧）的發展速度，簡直是快到令人瞠目結舌！過去，網路剛興起時，常有人說「網路一年等於人生七年」來形容變化之快。但現在呢？AI的使用者和應用擴展速度，竟然比當年的網路還要快上許多！這份報告將帶您深入了解這股「擋不住」的趨勢，看看AI是如何在技術、金融、社會，甚至地緣政治層面，全面改寫我們的世界。

AI 發展速度：真的超乎想像！

AI的進化，就像運動員不斷突破紀錄一樣，背後有著更好的數據、輸入和訓練來支持。從我們日常使用的各種服務，到企業內部運作，這波變革的速度真的是「前所未有」。

• 使用者與使用量：

  • ChatGPT： 這個由OpenAI推出的生成式AI，在短短17個月內，全球用戶數就飆升到8億，這種普及速度在科技史上是「史無前例」的！它甚至在推出後兩年內，年度搜尋量就達到3650億次，比Google當年達到同樣里程碑快了5.5倍！

  • 全球普及： 就像當年的網際網路1.0浪潮是從美國開始，然後逐步擴散到全球，但ChatGPT不一樣，它幾乎是「同步」在全球各地爆紅，用戶快速成長。

  • 用戶黏著度： 以ChatGPT App為例，美國用戶的每日平均使用時間在21個月內成長了202%！即使面對Google搜尋的競爭，ChatGPT的用戶黏著率（Retention Rate）也高達80%，比Google搜尋的58%還高。

• 資本支出大爆發：

  • 科技巨頭搶蓋AI工廠： 為了支撐AI的巨大運算需求，全球六大科技公司（包含Apple、NVIDIA、Microsoft、Alphabet、Amazon、Meta）的資本支出在過去十年中每年成長21%，尤其在2023到2024年，更是加速成長了63%！NVIDIA執行長黃仁勳甚至稱這些大型資料中心為「AI工廠」，因為它們消耗大量能源並產生巨大價值。

  • 資料中心建設速度： AI驅動的需求，讓資料中心建設達到歷史新高。以xAI的Colossus資料中心為例，從空廠房到全面運作，只花了122天，比一般美國房屋的建造時間還快了一半！

  • 電力消耗： AI和資料中心都是「吃電怪獸」。2024年，全球資料中心就消耗了全球1.5%的電力，而且每年約以12%的速度成長！

AI 技術經濟學：訓練成本高、應用成本降

AI模型的發展，也呈現出有趣的成本兩極化現象。

• 模型訓練成本「貴」到吃手手： 訓練最頂尖的大型語言模型（LLM）已成為人類歷史上「最燒錢」的投入之一。目前，單一模型的訓練成本常常「超過」1億美元，預計2025年可能出現10億美元甚至百億美元級別的訓練成本。

• 推論（Inference）成本「降」到谷底： 相較於訓練，AI模型的「推論」（應用）成本卻在快速下降。這得益於硬體（例如NVIDIA的GPU效能大幅提升，Blackwell GPU每處理一個Token所需能量比2014年的Kepler GPU低了105,000倍）和演算法效率的進步，讓AI服務的單位成本「直線下滑」。這就像科技界的一個「永恆定律」：成本下降，性能提高，然後應用和使用量就跟著爆炸式成長。

• 性能趨於收斂： 頂尖AI模型之間的性能差距正在快速縮小。這意味著開發者不再需要為最頂級的模型支付高額費用，也能獲得可靠的輸出。

地緣政治與競爭格局：全球AI「太空競賽」

AI的發展，早已不單純是科技或經濟議題，更上升到國家戰略層面，成為一場「AI太空競賽」。

• 中美競爭白熱化： 美國和中國在這場競賽中居於領先地位。雙方都將AI視為提升國家韌性和地緣政治影響力的戰略槓桿。AI領導地位，未來很可能就是地緣政治的領導地位。

• 中國的崛起： 中國在AI領域的進步速度「驚人」。在開放原始碼大型AI模型數量上，中國在2025年已領先，例如DeepSeek-R1、阿里巴巴的Qwen-32B和百度ERNIE 4.5等。中國的AI用戶，也傾向使用本土AI平台，例如DeepSeek、Kimi、ERNIE Bot等，這些應用在中國擁有數千萬用戶！此外，中國公民對AI的益處也比美國人更樂觀。

• 開放原始碼的崛起： 過去AI模型多為閉源（專有），但隨著AI模型成熟和競爭加劇，開放原始碼模型再次「捲土重來」。它們成本較低、功能日益強大，讓全球的開發者、新創公司和學術機構，都能在不需要數十億美元預算的情況下，取得尖端AI技術。Meta的Llama系列模型下載量在8個月內增長了3.4倍，Hugging Face平台上的AI模型數量也增加了33倍。

• 商業模式的挑戰： 雖然開放原始碼模型廣受開發者歡迎，但對消費者和大型企業來說，閉源模型因其早期性能優勢、易用性和品牌知名度，仍佔據主導地位。這對AI模型提供商帶來了變現和獲利上的挑戰：訓練成本高昂，服務成本卻越來越低，定價權也因此被削弱！

AI 在工作場域的變革：不再是「選擇」，而是「必須」

AI正在從根本上改變我們的工作方式。

• 企業大規模採用： 財報會議中提及AI的美國S&P 500公司比例持續上升，已超過50%。全球企業導入AI，主要目標是「提升營收」和「提高生產力」，而非單純降低成本。

• 真實案例：

  • Bank of America的Erica虛擬助理： 處理了數十億次的客戶互動，成為24/7的數位金融管家。

  • Kaiser Permanente的AI Scribe： 2023年10月開始導入，幫助超過1萬名醫生和員工減少文件工作負擔，提升醫病互動品質，醫生甚至形容它「拯救了我的婚姻」。

  • Duolingo的AI-First戰略： 語言學習平台Duolingo已明確宣布要「AI-First」，將AI整合到內容創作中，讓他們能以「數十年」都無法達到的速度，提供更多學習內容。他們甚至將AI使用率納入員工績效評估和招募條件！

  • Shopify的AI期望： CEO Tobias Lütke在內部備忘錄中表示，AI已成為Shopify所有員工的「基本能力要求」，不學習如何應用AI，將「幾乎肯定停滯不前」。

• 就業市場影響：

  • 職位消長： 過去7年（2018-2025），美國AI相關職位數量「飆升」了448%，而非AI的IT職位卻減少了9%！

  • AI不是取代你，是「會用AI的人」取代你： NVIDIA執行長黃仁勳在一次會議上說得一針見血：「你不會因為AI而失去工作，但你可能會因為會使用AI的人而失去工作。」。他也指出，AI能幫助彌補勞動力短缺，並將AI視為縮小技術鴻溝的「最大機會」。

AI 與實體世界的加速融合

AI的發展不只在數位世界，更深入到實體應用，出現了「實體AI代理」（Physical Agents）。

• 自動駕駛： Waymo和Tesla的全自動駕駛（FSD）已不再是測試項目，而是「產生收入」的商業化部署，累積了數百萬英里的無人駕駛里程。

• 國防應用： Anduril等公司正在重新定義國防，將AI整合到無人機和反入侵系統中，讓智慧不再侷限於指揮中心。

• 農業科技： Carbon Robotics利用AI視覺技術，開發出雷射除草機，能在不使用除草劑的情況下清除雜草，累積處理了超過23萬英畝的土地。

AI 變現的多元途徑與挑戰

雖然AI的應用範圍廣闊，但變現（Monetization）模式仍在快速演進中。

• 新創公司與巨頭的角力：

  • 訂閱與API： OpenAI的ChatGPT提供免費、Plus和Pro等不同級別的訂閱服務，其他如xAI Grok, Google Gemini, Anthropic Claude等也都有類似的消費者訂閱模式。同時，針對開發者，則有按「Token」量計費的API服務。

  • 新創公司快速成長： 許多AI新創公司展現了「驚人」的收入成長速度。例如：

    • Cursor AI： 軟體工程AI工具，ARR在25個月內從100萬美元成長到3億美元。

    • Abridge： 醫療AI，短短五個月內CARR從5000萬美元飆升到1.17億美元。

    • Decagon： 客戶服務AI代理，一年內ARR從約100萬美元成長到1000萬美元。

  • 科技巨頭全面整合： 微軟、亞馬遜、Google、Meta、Apple、Canva、Spotify等科技巨頭，正將AI功能「無縫整合」到現有產品中，如Microsoft Copilot, Meta AI, Google Gemini, Amazon Rufus等。例如，微軟的AI產品收入在一年內成長了175%，達到130億美元！

• 「燒錢」與獲利： 儘管營收快速成長，許多AI新創公司（例如OpenAI、Anthropic、xAI等）都仍處於「燒錢」階段，募集了數十億美元的資金，但短期獲利仍是個謎。這不禁讓人回想起當年Amazon、Google、Tesla等科技巨頭，在初期也經歷了長時間的「燒錢」才能最終證明其商業模式的成功！

總結：AI「遊戲開始」！

AI的發展，正以前所未有的速度和廣度，重塑著我們的世界。它不再只是研究室裡的技術，而是深入到各行各業的核心基礎設施，從客戶服務到軟體開發，從科學發現到教育和製造。

AI的「遊戲」已經開始了，而且只會越來越激烈。無論是個人還是企業，都無法置身事外。擁抱AI，學習如何善用它，將是我們在這個快速變化的時代中，保持競爭力、甚至創造全新機會的關鍵！因為這波AI浪潮，就像當年的網際網路一樣，一旦瓶子裡的精靈放出來，就「回不去了」！

資料來源：

• BOND May 2025: Trends – Artificial Intelligence. May 30, 2025. Mary Meeker / Jay Simons / Daegwon Chae / Alexander Krey.