摘要
全球已有39%的組織導入AI Agent，企業AI應用正從提升效率走向自主創造商業價值。專家指出，AI Agent未來可獨立完成交易，催生以少數人力創造高價值的AI原生企業。隨企業付費意願提升，地端AI、專屬模型與AI PC需求也將成長，未來運算將由AI PC、桌面級AI及雲端分工，競爭關鍵轉向資料治理與軟體整合。
對愈來愈多企業而言，導入人工智慧（AI）已是一條回不去的路。根據資策會產業情報研究所（MIC）彙整的國際數據，目前全球已有39%的組織開始使用AI代理（AI Agent），23%的企業更進一步在內部環節擴展AI Agent的應用範圍。
至於生成式AI，高達53%企業看好其在3年內普及，若新模型能夠創造更高的工作價值，企業也多表達願意買單。
AI Agent具備議價、交易能力，可望成自主賺錢的經濟主體
在資策會MIC於9月上旬舉辦的《躍進AI Leap》研討會上，副所長楊中傑指出，AI已是現代人不可或缺的生產力工具，如今正從單純輔助人類做事，走向能獨立完成任務。他分析，過去企業導入AI，多半著眼於降低成本、提升效率；但隨著模型平價化、算力普及，AI已能進一步自主創造商業價值。
他形容，未來的AI Agent將能獨當一面，從察覺需求、比價議價，到拍板交易、交付成果，乃至累積自身信用評價，全都能一手包辦，成為可自主參與市場、賺取收入的經濟主體。
此一發展也將催生出新型態的「AI原生企業」，它們憑藉AI Agent處理大量工作，僅以極少數核心團隊，就能創造極高的商業價值，翻轉了傳統企業以人力擴張換取規模成長的邏輯。
楊中傑預測，當AI Agent愈來愈普及，人與機器分工協作、共創價值的代理社會，也將逐漸成形。
企業願為高價值模型掏錢，閉源模型支出比重快速攀升
值得注意的是，企業對AI的付費意願正在轉強。MIC觀察，企業願意為能創造更高工作價值的模型掏錢，帶動新一代閉源模型（編按：指不對外公開原始碼、多採付費授權的AI模型）的支出比重快速攀升。
不過，開源模型的能力也逐漸逼近閉源模型，當兩者泛用能力相近，企業挑選AI方案時，將更看重推論成本、部署自主性、資料治理、可靠度與應用整合等面向。
在地端打造專屬AI大腦，AI PC角色吃重
此外，相對於把資料送上雲端，將AI模型留在自家設備運行的「地端AI」，也在重塑企業的工作模式。
楊中傑說明，基於資料安全與隱私考量，愈來愈多企業把開源模型結合內部資料庫與檢索增強生成（RAG，編按：指AI回答前先從企業內部資料檢索相關內容，以提高正確率）技術，訓練出貼近自身產業的「專屬AI大腦」。舉例而言，金融業可把開源模型微調為授信專家，醫療業用來處理敏感病歷，石化業則訓練出專屬的工安與原物料預測模型。
在這套架構下，負責承接即時、個人化任務的AI個人電腦（AI PC），重要性也水漲船高。過去AI PC多半只具備單點功能，如今逐步升級到能理解使用情境、跨應用協作，甚至持續執行任務，可望帶動新一波換機需求。
運算資源重新分工，AI PC、桌面級AI與雲端各司其職
資策會MIC進一步指出，隨著AI工作負載日益多元，運算資源會依算力、隱私與治理需求重新分工，形成AI PC、桌面級AI與雲端AI各司其職的分層架構，市場競爭也從比拼模型，延伸到軟體與服務的整合能力。
展望下一階段，待企業AI基礎建設逐漸到位，具備治理與跨域協作能力的AI Agent，將串連不同組織間的服務與交易，編織出全新的數位價值網路。