遠見高峰會 | 李開復：價值遠超PC 企業應當“造風者”迎GenAI
（臺北6日訊）創新工場董事長暨零一萬物執行長李開復今日強調，PC時代是第一個革命，移動互聯時代是第二個革命，現在GenAI（生成式AI）是第三個革命，它帶來的價值，遠遠超過PC時代。
創新工場董事長暨零一萬物執行長李開復在第22屆遠見高峰會專題演講中，以“釋放生成式AI潛能，實現AI普惠”為題，分享AI 2.0時代所帶來的商業新機會，以及企業應如何迎接新浪潮。
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他說，AI時代就像是把“超級天才大腦”放入每一個App當中，扮演大腦的大型語言模型（LLM）所能做的，遠超過聊天機器人，其智力甚至已超過許多博士，將會推動歷史以來最大的生產力革命。
在矽谷，人人談論的“尺度定律”（Scaling Law）和“通用人工智能”（AGI）概念強調，當投入愈多算力，AI智力將不斷提升，最終實現自我學習和發明。李開復指出，這一天有望在7到10年內達到，甚至催生史上最有價值的公司，這也說明為什麼OpenAI等公司正積極爭奪AGI領先地位，同時也帶動了晶片商輝達（NVIDIA）等企業股價飆升。
AI應用崛起才能讓用戶受益
他表示，目前的生態系並不完善，過去在雲、PC、移動互聯的生態中，App創造的利潤最大，基礎建設次之、晶片最末，但AI時代卻顛倒過來，錢幾乎都被輝達賺走。因此，未來勢必要讓應用能夠快速崛起，才能真正讓每個用戶受益。
對此，李開復認為有兩個必要前提：首先，模型要變得愈來愈厲害；再來，推理成本要下降。
他說，模型增強已在發生，從2022年底GPT-3.5問世至今，模型的語意理解能力測評分數已從70%提升至92%，相當於從智商150進步到智商300。另外，成本下降也指日可待，比如從GPT-4到GPT-4o，價錢在短短几個月內就下降20倍。他預期，未來模型價錢將以每年十倍的速度下降。
雖然前景樂觀，但李開復認為企業不該坐等AI App來到。“如果只是來等著別人帶來東風，那你就可能等很久很久，你還不如成為造風者。”
垂直整合至關重要
他舉例，當年賈伯斯正是因整合許多軟硬體技術，與Nokia、黑莓做出差異化，成功壯大iPhone版圖。在AI時代，垂直整合也至關重要，需要整合模型、基礎設施等各方面資源，打造無縫銜接、高效可靠的用戶體驗。
李開復以零一萬物推出的AI搜尋助手BeaGo為例，它整合了搜尋技術、多模態模型，並優化底層技術，如今能針對英文提問，產出圖文並茂的詳盡解答。他也看好未來12年間，更多的AI應用將百花齊放，再進一步，AI Agent（代理）和具身智能（Embodied Intelligence）也將陸續登場。
他呼籲管理者應透過AI技術為公司創造更大價值，“（GenAI）市場潛在規模難以估計──介於所有軟體和所有人類的努力之間。”他引述美國創投公司AndreessenHorowitz所言，為AI 2.0時代的發展做了樂觀的總結。
吳恩達鼓勵企業抱持開放心態，迎接AI帶來的無限機會。（ 遠見高峰會提供）
吳恩達：通用技術用途極廣
“AI就是新電力”
2024遠見高峰會的第一場“專題演講”，由AI Fund管理合夥人吳恩達（Andrew Ng）講述“企業的AI轉型攻略”時，以創投家、創業者和技術專家等身分，鼓勵企業抱持開放心態，迎接AI帶來的無限機會。
他說，AI就是新的電力。
他指出，AI做為通用技術，用途極為廣泛多元，因此，人們總是問他，AI能帶來哪些機會。
他分析，人工智慧可拆分成不同層次，最底層是半導體，通常在臺灣製造；再往上是雲端服務和基礎模型，以及新出現的統籌應用層（orchestration layer）。
新技術成功關鍵在應用
吳恩達表示，像AI這樣的新技術浪潮出現時，媒體和市場熱情都集中在這些技術層面上，不過，新技術若要成功，關鍵還是在於應用，因為應用能產生收入，以便支應發展技術的成本。
他說，AI不只能帶來效率，還能讓生活變得有趣。為此，他現場分享以AI生成音樂服務SUNO產製的音樂，引來臺下觀眾一片歡笑聲。
AI代理發展更重要
觀察接下來企業可以把握的AI趨勢，吳恩達認為最重要的，是AI代理（Agentic AI）的發展。何謂AI代理？
他解釋，眾人使用生成式AI工具，如ChatGPT或Claude時，一般來說，都是直接輸入提示，接著，工具便會從無到有，生成出一篇完整文章。
不過，人們實際寫作時，會反覆編修，與對話式AI服務的線性寫作過程並不相同，想要表現更好，就得將工作流程轉換成AI代理的工作流（Agentic Workflow）。
同樣以寫作為例，可以讓AI在網路上搜尋資訊、展開研究，接著將蒐集到的資訊納入參考，以便撰寫草稿。接著，可以讓AI閱讀初稿，查看有沒有需要改善之處，再進行修訂，讓AI思考、反覆修正，重複這個循環。多次迭代後，將會產生更好的成果。
根據吳恩達團隊蒐集到的資料，儘管大語言模型不斷提升表現，但比較GPT-3.5升級到GPT-4的改進，遠不及引入迭代代理流程的提升效果。
吳恩達也分享其他幾項人工智慧的重要趨勢。
需更強晶片刺激半導體發展
首先，代理工作流程需要不斷迭代，因此需要消耗大量符元（token），為降低成本並增加速度，需要更強大的晶片，他預期半導體將會朝此方向蓬勃發展。
另外，因為生成式AI和大語言模型大幅增強生產效率，企業能更快速打造產品與服務原型（prototype）。吳恩達指出，過往可能需要花費6到12個月打造新系統，但現在可以大幅縮減至10天，徹底改變企業創新的流程。
他也觀察到，就基礎模型的發展來說，除了文字以外，圖像更是接下來的重點，不只是生成圖像而已，分析圖像，運用在工廠、駕駛和安全等領域，都令人期待無比。他認為，資料工程（data engineering）會把更多重點，放在處理非結構化資料（unstructured data）上，包含文字、圖像甚至音樂等，不再侷限於表格和清理乾淨的資料。
吳恩達表示，看好AI在臺灣的發展。他旗下的AI課程平臺Deeplearning.AI在臺灣設有辦公室，上週更宣佈新創工作室AI Fund在臺灣設立拓展亞洲業務的基地。他也說，AI替臺灣企業帶來很多機會，讓他在這個領域愈待愈久。企業能否把握這波浪潮，就看願不願意敞開心態進行改變。
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