資本支出高、營收未實現，AI危機浮現？

ChatGPT兩週年！吳恩達：AI應用不存在泡沫

2022年11月30日， OpenAI以「研究預覽」為名釋出ChatGPT，迅速席捲整個社群，也開啟生成式AI時代。在ChatGPT問世兩週年，AI科學家吳恩達接受《遠見》專訪，盤點相關效應與趨勢。

文／曾子軒

▲吳恩達指出，基礎模型層的玩家爭相降低訓練成本，讓應用層的開發者受惠，他認為應用層並沒有AI泡沫的狀況。張智傑 攝

吳恩達（Andrew Ng）
出生：1976年（48歲）
現任：AI Fund管理合伙人
學歷：美國卡內基美隆大學數學、電腦科學、資工與經濟三學士；麻省理工學院電機工程與電腦科學碩士；加州大學柏克萊分校電腦科學博士
經歷：史丹佛大學兼任教授
業界經驗：打造並領導Google Brain團隊、擔任百度首席科學家並領導AI團隊
教育創業：共同創辦大型開放式線上課程平台Coursera、AI技術教學平台DeepLearning.AI；創辦提供AI解決方案的Landing AI

「當一種基礎技術改變時，它會帶來很多連鎖反應！」總以電力比喻人工智慧的AI科學家吳恩達，11月初參加「2024遠見高峰會」、帶來精采專題演講；而後，他接受《遠見》專訪，試圖勾勒出AI新時代的各種效應。

的確，在對話式AI應用服務ChatGPT問世兩週年的此刻，生成式人工智慧已宛若伏流，逐漸滲透至世界的每個角落。

在市場熱情和媒體吹捧之外，AI還將以什麼形態，影響企業經營和個人生活？儘管訪問節奏緊湊，吳恩達仍在幾秒思量後，迅速而優雅地回應。

他的回覆延遲時間極短、語速平穩，令人瞬間以為正在和AI對話。然而，吳恩達對技術變革展現出的熱切、致力於弭平教育落差的關懷，總能讓人從幻覺裡抽身，感受他在科技專家身分之外的人性溫暖。

除了分享趨勢預測、討論應用場景，曾是ChatGPT執行長奧特曼（Sam Altman）在史丹佛大學的AI啟蒙老師，吳恩達也試圖在ChatGPT兩週年之際，帶我們回頭釐清生成式AI受到關注後，向外輻射的路徑。

AI發展》探索走向落地，應用降低門檻

就生成式AI而言，如果說2023年，企業還在探索與觀望、個人忙著焦慮與試驗，2024年便是發掘出應用，從小步快跑邁向實際落地的一年。

吳恩達觀察，改進生成式AI技術，並降低其應用門檻，是他見到的一大關鍵趨勢。

「很多人正在打造工具，讓技術更容易為人所用；也有大量研究正在改進生成式AI的不同面向，例如，提升推理能力（reasoning）、解決問題能力、寫作能力、改善安全性，以及提供不同語言的支持。」

除了學界投入研究，包含OpenAI、Anthropic等新創，還有Google、微軟和AWS等雲端巨頭，都在想方設法改進基礎模型，把抽象的AI能力，轉化為創新商務和日常應用。

以吳恩達個人看好的AI代理（AI Agent）或代理工作流程（agentic workflow）為例，便是從一次下達指令、直接產出內容的單點運作，轉化成任務拆分、協作式的流程。AI代理能處理更複雜的工作，開發者和使用者也得到品質更好的內容。

AI競爭》基礎模型大戰，造福應用端

吳恩達曾分享，能用半導體、雲端服務、基礎模型、統籌和應用等五個層次，作為檢視人工智慧的框架。其中，應用層能帶來營收，進而回頭挹注研發，因此是AI能否持續蓬勃發展的關鍵。

儘管AI看似已無所不在，但人們仍舊擔憂，這股熱潮將重蹈千禧年「達康泡沫」的覆徹。

觀察科技巨頭財報，雲端服務商添購晶片、建置資料中心，在在都是形同燒錢的鉅額資本支出。雖然AI加持的服務，如Copilot，已初見成績，但仍呈現出硬體營收好、但軟體營收差的「頭輕腳重」現象。

對此，吳恩達並不悲觀。他認為從投資到產生收入需要等待，「當前資本支出的規模非常龐大，這可能會在收入成長上形成時間差，」大廠和新創爭相投入研發大語言模型便是一例。

OpenAI、Google等企業傾盡全力招攬人才、向輝達執行長黃仁勳與AMD執行長蘇姿丰購買「鏟子」，希望開發出最前沿的模型；不過，基礎模型的訓練成本，正以每年約75％的速度迅速下降。吳恩達觀察，過去僅有少數團隊能訓練最頂尖的模型，但如今情況正在改善。

隨著開發成本降低，基礎模型層和應用層都受到強烈影響。

「當一家公司投入大量資金，兩年後，其他人也能達到相同成就，這讓基礎模型開發的競爭變得更加激烈，」企業一邊追逐模型榜單上的排名，一邊尋求核心商業模式，這讓吳恩達預期「淘汰賽」的出現，將有企業從泥濘中脫穎而出，他也看到整合跡象開始浮現。

反過來說，模型端的纏鬥愈是激烈，對應用端來說愈是好消息。因為技術變得便宜，連帶讓開發者能快速打造原型，應用測試的成本也將大幅降低。

再加上，只要調用不同API（應用程式介面，指介接模型服務的管道），就能切換不同模型，對開發者來說，比較、測試模型變得容易，可以逐成本低或效率好的水草而居，因此創造大量開發新應用的機會，也改變創業風險投資的生態。

此外，值得注意的是，OpenAI和GitHub Copilot在收費上各自取得一定成績，讓吳恩達表達樂觀立場，「我認為在應用層面上，並不存在泡沫。」

▲繼DeepLearning.AI在2022年設立台灣辦公室後，AI Fund也在今年於台灣成立亞洲營運中心。陳之俊 攝

AI投資》辨識應用場景，擁在地伙伴

吳恩達擔任合伙人的AI Fund，已經在台灣設立亞洲營運中心，外界也好奇，AI Fund會如何運作，又會重點關心哪些專案。

吳恩達首先釐清，AI Fund並不是向外投資，而是在內部打造團隊、向外招募執行長，提供資金後快速開發原型。

根據公開資料顯示，AI Fund在台灣的第一項專案，就是發展能在無法使用全球定位系統（GPS）信號環境中運作的無人機，目前正在尋找執行長中。

就實際開展策略來說，AI Fund會與台灣在地重要的企業伙伴合作，目前已展開拜訪；與伙伴討論確定應用場景後，下一步便會讓團隊開發構建基於AI的應用。

吳恩達表示，台灣不僅有硬體優勢，在應用上也有發展機會。考慮到台灣擁有不錯的教育和人才，「這是讓台灣能在應用開發和創新上，占有一席之地的巨大優勢。」

展望未來，吳恩達說，將會持續擴大在地團隊，「期待大家能夠見證台灣在AI領域的成長。」 閱讀完整內容