當技術變成產品,ISV/SI 業者如何卡位生態系?
在高通上週舉辦的生態共創論壇上,很榮幸應邀主持一場對談。幾位對談專家的觀察頗為一致:面對持續快速發展、全新的 AI 生態系,沒有任何一家企業能夠完全掌握一切;特別對資源有限的國家如台灣而言,必然需要在全新生態系中找到自己的位子;甚至應該借力使力,創造出屬於本土產業的微型生態系。
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在高通上週舉辦的生態共創論壇上,很榮幸應邀主持一場對談。幾位對談專家的觀察頗為一致:面對持續快速發展、全新的 AI 生態系,沒有任何一家企業能夠完全掌握一切;特別對資源有限的國家如台灣而言,必然需要在全新生態系中找到自己的位子;甚至應該借力使力,創造出屬於本土產業的微型生態系。
除了與產業專家合作之外,AIF 也持續與不同學術單位合作,並且得到相當令人振奮的成果,例如「AI 算得越準,通常也越昂貴」的限制,似乎已經開始有些改變。還有,由於 AI 的影響,行銷界紛紛嘗試以 GEO 代替 SEO;GEO 的成敗關鍵,也是看誰能快速改變思維,整合最多的資源、串聯最多的人才。
上週我們介紹零售業詠鑠生活自行開發的多種 AI 工具,本週,台灣德國北德技術監護永續長黃國寶分享,如何借助 AI,做出一套 CBAM(碳邊境調整機制,俗稱碳邊境稅)的快速估算工具,解決中小企業出口歐盟最常卡關的三件事。
很多人說,台灣資訊產業軟體發展實力遠不及硬體;如果談到制度、系統以及標準的訂定,比軟體更加落後。這個現象或許跟台灣教育從小習慣背公式、背答案,只知其然(是什麼)而不知其所以然(為什麼)有關係;但影響所及是面對新產業、新賽局出現時,往往只能「因應」其他國家訂好的遊戲規則,而缺乏參與定義遊戲規則、找尋有利位置的機會。
面對 AI 對產業大環境的衝擊,沒有人知道哪條路是正確的,而且變化遠遠快於過去我們所習慣的速度,更加難以捉摸。不過正如《泡麵之王》裡引用愛迪生的話:我們不是失敗,而是發現了許多不能成功的方法(大意如此)。換一個觀看的視角,失敗就有了不同的意義;對信念的堅持,也更有價值。
這星期的電子報分享了很多「風險」,表面上看來都是大家很長時間的疑慮:如果 AI 繼續按照目前的路徑發展,到底會發生哪些可能的風險?AI 擔任企業面試第一關篩選履歷時,是否會有偏見?
本週電子報的書摘《點擊成長》正是在探討這件事情背後真正的關鍵:工具會演進,但原則恆久遠。就行銷領域來說,無論是簡訊、電子報或社群媒體廣告,載具跟通路可能會變,但終究是在做行銷,背後的底層邏輯是不會變的。
本周電子報正是從不同角度,回應這個老問題。像是當大家都熱烈投入發展具身智能(Physical AI)的此刻,實際上稀缺的並非模型能力,而是無法從網路取得、只存在於工廠等封閉場域的實體操作數據,這才是關鍵資產,可能也是精於製造業的台灣的機會。而全球重機具巨頭 Caterpillar 的案例則說明,資料的價值不在於數量多寡,而在於能否跨部門重複流動、被 AI 靈活調用的「資料流動性」。而產業 AI 化的成效說到底,也就是能不能把技術轉換成看得見的價值。
Anthropic 在 6 月底發布的最新一期經濟指數報告特別吸引我,因為主題正是《Cadences》(節奏)。報告裡首度用小時等級的顆粒度,描繪人們與 Claude 互動的生活節奏:幾點看新聞、幾點問食譜、報稅季節前後使用量的暴起暴落。有趣的是,報告發現,越習慣把整個任務放心交給 AI 處理的重度使用者,反而對自己未來的薪資、工作保障與工作意義,抱持更樂觀的看法。