【張瑞雄專欄】AI要證明自己有用

這個月，全球科技圈幾乎在同一時間出現兩種截然不同的情緒。一方面，新一代大型語言模型GPT5.2正式推出，官方宣稱其能力已可對齊甚至超越專業人士水準；另一方面，多數使用者的反應卻出奇冷淡，社群上少了過往的驚嘆與狂熱。這樣的反差，本身就成為一個值得深思的時代訊號。當AI的進化已不再稀奇，問題自然從「它能做什麼」轉為「它到底為誰而做」。

從近期的發展來看，AI 的重心正快速由消費端轉向企業端。模型被設計來處理長文件、複雜專案、跨部門流程，並被反覆強調正確性、穩定性與安全性。這樣的改變，對投資人或大型組織或許充滿吸引力，對一般使用者卻顯得遙遠而抽象。當日常體驗沒有質變，熱度自然消退，這並非冷漠，而是一種成熟後的理性反應。

值得注意的是，這樣的轉向並非單純的技術選擇，而是現實壓力下的策略調整。AI的訓練與運行成本極高，算力、能源與晶片供應早已成為真正的門檻。在這樣的結構下，軟體創新再華麗，也難以忽視硬體所主導的利潤分配。有人形容當前市場是「原料比產品還貴」，聽來荒謬，卻精準點出了產業的扭曲現況。

於是AI科技公司不得不面對一個尷尬卻務實的選擇，是繼續在消費市場維持品牌光環，承擔高昂行銷與營運成本，還是轉向企業市場，耐心經營通路、合規與長期合約，用時間換取穩定收入。這兩條路徑所需的能力幾乎相反，也意味著資源的重新配置與取捨。

「真正的創新，不在於把事情做得更炫，而在於把事情做得更對」，放在今天的 AI發展脈絡中，格外貼切。當模型不再只是展示智力，而是被要求融入既有組織流程時，錯誤的代價被放大，炫技的空間反而被壓縮。企業要的不是驚喜，而是可靠。

但這樣的「去浪漫化」，也帶來新的風險。當AI完全以效率與產值為導向，是否會忽略對社會、教育與公共價值的影響。如果技術只服務於少數能負擔高額成本的組織，數位落差是否將進一步擴大。這些問題，並不會因模型能力提升而自動消失，反而會因應用規模擴大而更加尖銳。

更現實的是AI競爭已不再只是模型之爭，而是基礎建設與生態系的全面對抗。雲端平台、晶片供應、能源調度、法規環境，彼此緊密交織。誰能撐得久，往往取決於誰能承受長期投入而不立即獲利。這是一場耐力賽，而非短跑。

因此當我們回頭看近期的冷淡反應，或許不該解讀為失敗，而是一個轉折點。AI正從舞台中央的魔術師，走向後台的工程師。它不再需要掌聲，而是需要被信任。這樣的轉變，對產業而言是成長，對社會而言則是一場考驗。

「科技本身並不邪惡，問題在於它被用來做什麼」，當AI被迫回答「有沒有用」這個問題時，真正被檢驗的，其實是人類對方向與價值的選擇。在炫技退場之後，留下的才是真正的考驗。