AI產業鏈興起，生成式AI帶來「賦能」與「創新商模」兩大新助力

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隨著第四波人工智慧熱潮的興起，愈來愈多的產業將資金投入到人工智慧的研觀察2020、2021年的AI 100企業名單，從AI運算時需要的AI處理器（Artificial Intelligence Chip）、AI模型的開發（AI Model Development）、自然語言處理及電腦視覺（NLP, NLG, & Computer Vision）、語音辨識（Speech Recognition）、深度學習加速器（Deep Learning Accelerators）、特徵與AI營運平台（Features stores and MLOPS Platforms）、IT營運自動化（IT & DevOps Automation），以及到最末端的開發營運監控（DevOps & Modeling Monitoring），整條AI應用的產業鏈都有相關企業入選，可以看出產業與AI間緊密的雙向互動。

科技專家著重於AI技術研發，產業企業透過應用這些AI技術，解決企業問題，兩者的互動讓AI產業化的趨勢更加明顯，這也代表著產業已從「產業AI化」發展到「AI產業化」。

Gartner在2020、2021年十大科技趨勢指出，透過增進人類賦能（Human Augmentation），讓人們更易使用智慧應用來提升解決問題能力，企業需要具備隨時隨地接受顧客決定的通路進行互動，這就是隨處營運（Anywhere Operation）的能力。在管理角度上提出AI工程概念，在資料、模型、應用的營運管理能在企業內更有效地被運用、管理與發展，而AI安全（AI Security）議題，將是未來AI技術發展與應用過程需要注意的，尤其是要能透明化與可追溯性（Transparency and Traceability），這些科技趨勢提出產業發展與智慧應用指引，讓產業在應用AI科技有更多角度來思索更好的發展。

AI技術不但促使許多產業AI化，也能實際被各項產業應用，產業需求變大。為加速服務產業，AI公司也漸漸形成專門提供AI技術服務，然後由有能力整合產業需求的公司，來提供完整產業智慧應用，而逐漸形成具有上下游的AI產業鏈，此稱之為AI產業化。

2022、2023年CB insights更進一步將AI 100入選的企業分成三大類，分別是跨行業應用，行業特定應用及AI開發工具。這表示有愈來愈多智慧應用具備支援跨產業能力，如銷售與客服、回饋分析、工程設計、AI助理與人機介面、味覺科技等。從這樣的變化可以發現，智慧應用也將具有在各個行業提供服務的能力，加速產業的智慧應用發展，造就AI跨行業應用的趨勢。

2023年，生成式AI快速崛起，AIGC（AI Generated Content）人工智慧應用所產製的內容也成為企業的發展助力，且與以往AI不同的是， 生成式AI能自行創造出全新且未曾有過的內容。

生成式AI帶來兩大助力，其一是「賦能」，也就是能快速增強生產力，就好比一位不擅長寫作的求職者，只要將想要表達的主旨和目的告訴ChatGPT的生成式AI工具，就能完成一篇完美的履歷。生成式AI已可以協助生成行銷文稿、推廣文宣、顧客回函等，大幅提升工作效率，減輕工作負擔。

其二是「創新商模」，在生成式AI的幫助下，催生出前所未有的全新商業模式。例如，有餐廳業者希望在官網上建立智能機器人，用以回答客戶對於營業時間等相關問題、協助訂位或預定餐點，除了有效減少服務客戶的人力，也能因提早獲知顧客欲訂餐點，事先準備適當食材。而若預估當日食材可能有剩，就可以透過智能機器人發送優惠訊息給其他潛在顧客，提高他們前來消費的意願，降低餐廳食材的浪費。

從上述情境可以發現，透過智能機器人與顧客互動，可以進行行銷、推廣、服務客戶，提升消費意願，在必要時才由人力介入處理。此種新樣態的企業經營方式，將整合更多科技應用，讓企業發展得以迅速成長。

從2018年的AI智慧應用發展，2019年的產業AI化、2020年開始AI產業化、2021年AI產業形成、2022年AI跨產業應用、2023年生成式AI崛起、2024年客戶價值提升的發展。可以說，這幾年AI與產業間的發展相輔相成，AI技術更成為各產業發展的關鍵，並同時帶來產業變革。（摘自本書第3章）