生成式AI的崛起，逐漸讓許多新企業的營運建立在相同的技術基礎之上，這導致差異化難以實現。我們分析未來可預見的3個趨勢，並及早提出對應之策：企業將仰賴商業模式來取得成功、主流產品的同質性將變得更高、運用AI的工作者將有高流動率。

米蘭．米里奇 Milan Miric

在高利率的背景下，創投的資金流動已經逐漸減少到零零星星的程度——只有人工智慧（AI）領域除外。

2023年上半年，投資人在AI企業投入了超過400億美元。著名新創公司加速器Y Combinator的最新一批企業中，有超過三分之一是AI新創公司。幾乎每個人似乎都在追隨AI浪潮，深怕錯過參與的機會。

AI新創公司在數十個產業的爆炸性成長，掩蓋了許多這類公司的某個共同點：它們日益建立在相同的基礎技術上。以往，企業通常必須建立和開發自己的系統；而如今，大多數以AI為基礎的新企業都建立在OpenAI、Google和Meta等少數AI巨擘的標準化技術上。

我長期以來一直在研究標準化如何影響創造力和競爭力。從電玩遊戲到蘋果公司的應用程式商店（App Store），我持續發現，當每個人都以相同的工具箱進行建構時，僅僅使用稍大的錘子並不會造成太大的區別。幫助一家企業脫穎而出的，是願景和策略，而非技術。

在這個生成式AI領域，基於技術日益標準化的性質，我們可以預期3個趨勢：

1.企業將仰賴商業模式，而非專有技術來取得成功

平台模型提供強大資源的共同存取權，這有助於孤軍奮戰的開發人員，或鬥志旺盛的新興公司與大企業競爭。例如，蘋果應用程式商店生態系統中的開發人員，不須從頭開始建構產品，而是利用蘋果提供的精選工具，將本身的責任減少到原本繁瑣的技術流程中的一小部分，並為我們今天看到的各種應用程式鋪路。

以一套標準化工具為基礎而建立的公司所面臨的挑戰是，其他公司也可以使用相同的工具。如果你有一個有趣的構想，這會讓其他人很容易複製它，至少在技術層面上是如此。大多數新功能都可以被複製。當某款應用程式取得突破並找到競爭優勢時，這種競爭優勢通常是短暫的。我的研究發現，維持較長期競爭優勢的公司有更好的策略，但不一定有獨特的產品。

例如，Rovio Entertainment在嘗試推出產品失敗了51次後，最終憑藉《憤怒鳥》（Angry Birds）獲得了勝利。這款遊戲在技術上沒有什麼獨特之處，但Rovio投入打造品牌並專注於遊戲中的角色，很像迪士尼將米奇和米妮變成家喻戶曉的角色。《憤怒鳥》品牌與遊戲本身不同，它是其他人無法複製的（儘管《憤怒鳥》狂熱在幾年內就消退了）。

生成式AI新創公司必須深入思考如何在核心產品功能之外建構價值，無論是透過強大、知名的品牌，或是簡化的顧客服務體驗。聘雇AI技術人才的競賽雖然重要，我們卻不能忽視策略性人力資源基礎設施的建構。其他員工（從產品經理到行銷專家）可能會找到在標準化市場中脫穎而出的祕訣。

標準化技術也意味著OpenAI、Google、Meta等AI巨擘擁有很大的議價能力（bargaining power）。當企業的整個業務建立在另一家公司的產品上時，供應商可以施加嚴格的條款。不妨想想蘋果公司如何從每項應用程式購買中收取30％的費用，並禁止應用程式引導用戶在蘋果應用程式商店生態系統之外購買。與其他平台一樣，標準化對那些提供工具的公司最有利。

2.主流產品將更加同質化

電玩遊戲曾經必須從頭開始製作。創造一個遊戲世界就像在沒有任何供應商的情況下建造房子一樣：你必須自己取得或重新創造最基本的組件。然而，在1990年代末，Epic Games的遊戲引擎Unreal Engine推出了，隨後在2005年，Unity Engine問世了。

這些技術使開發人員能夠在現有技術架構之上運行模擬、製作動畫和創作，進而減少了電玩遊戲的製作時間和成本。

我的研究發現，開發人員若採用這些標準遊戲製作工具，可以節省資源，並獲得更高的銷售額，因為他們可以將心力集中在改進產品上，而非在開發基本功能上。但他們的新產品較不新穎，而且看起來與使用相同工具的其他產品相似，這顯示出效率和創意之間潛在的權衡取捨。

同樣的情況也可能發生在生成式AI 上。使用ChatGPT 等大型語言模型（LLM）建構的產品可能看起來很相似，都是由共同的數據和LLM處理流程引導到相同的地方。

同時，當新技術變得更便宜時，許多公司就有能力嘗試一些具有風險的構想。原本不會成為創業家的人們會覺得有勇氣嘗試新事物。例如，電商平台Shopify負責處理店面、運送和分銷而使線上銷售產品變得比以往更簡單，因此賣家可以更容易地進入市場。

特定領域的AI應用偶爾會突破並取得成功，而由於標準技術降低了成本和進入的障礙，小型企業在探索這些構想上處於更有利的地位。但標準化技術可能會讓主流的AI產品更加同質化。

3.那些打造或管理AI產品的員工，將會出現高流動率

我的研究發現，標準工具普及後，勞動力流動性會提高。其他學者認為，一旦微軟Excel等電子試算表軟體成為許多會計作業的標準，算術等技能的價值就會降低，而電子試算表熟練度的價值就會提高，使嫻熟該程式的員工能夠輕鬆地換工作，因為市場對他們的技能有了更大的需求。我們在今天的Salesforce等程式中看到類似但規模較小的情況，Salesforce程式受到廣泛使用，所以該公司提供認證，向雇主顯示員工知道如何運用Salesforce程式。

如果大多數AI產品都建立在相同的基礎上，員工在跳槽時就不必從頭開始學習新程式，這為他們在勞動力市場上提供更大的自主性，同時也將改變哪些技能是重要的。未來市場需求殷切的工作者可能是那些能夠有效運用GPT 或Bard的人，而不是從頭開始建構AI系統的人。

從人力資源的角度來看，公司必須制定策略來留住員工，並為技能與AI能相輔相成的員工更高的流動率做好準備。標準化的工具降低公司為了讓員工很快上手所需要的投資，但也可能增加用於聘雇和留才的資源。

思考如何做出差異化

隨著AI產品日益建立在一套標準化工具的基礎上，這使得策略比專有技術更重要。使用這些工具的公司將必須思考，如何在他們提供的技術功能之外創造價值，以及如何才會脫穎而出。此外，他們也必須為更高的員工流動率做好準備。

生成式AI領域將持續演變發展。開放原始碼LLM可能會取得進展。圍繞著AI的資金泡沫可能會破裂，但從頭開始建構生成式AI模型所需的大量資源意味著，大多數公司將依賴某種形式的標準技術。存在著如此多的不確定性，幸好我們已經稍微了解標準化會對公司、產品及員工帶來什麼影響。 閱讀完整內容