AI第四波浪潮來襲，企業該如何準備迎接新挑戰？

InfoAI全球AI新聞精選與解讀｜生成式AI已改變遊戲規則，現在是「整合落地」的關鍵時刻

當你聽到「AI第四波」這個說法，可能會先問：到底前面三波是什麼？我們先釐清背景，才能真正掌握接下來的挑戰與機會。

第一波是學術研究與概念驗證階段。大約是2000年以前，AI還停留在象牙塔裡，用於專家系統、象徵推理，少量用於專業領域。

第二波發生在雲端運算興起後。企業開始能透過大數據與雲端運算做預測分析，CRM、供應鏈管理、詐欺偵測等場景率先落地。很多公司投入資料科學團隊、建模型平台。

第三波是生成式AI的爆發，從2022年底OpenAI推出ChatGPT開始，全球掀起熱潮。AI從分析輔助走向「創造內容」，出現了文字生成、程式輔助、影像合成的工具潮。微軟、Google、Adobe、Anthropic等公司紛紛投入市場，形成了新一輪投資與技術軍備競賽。

第四波正是我們此刻面臨的階段。它的特徵不是推出新模型就完事，而是要把這些模型規模化部署到日常業務流程裡，讓AI成為公司營運的「核心能力」。也就是說，從概念驗證走到真正營運環境，成為日常工作流程的基礎設施。

這個階段，難度不在於「能不能接到API」，而在於能不能跨部門、跨系統地整合落地，改變組織的運作模式與競爭力。

01｜生成式AI已經改變了用戶習慣與市場期待

你一定感受到，近年生成式AI改變了用戶的期待：

• 企業客戶開始要求「自動化客服」、「自動產出報告」、「更聰明的分析工具」

• 內部團隊希望用AI減少重複性工作、加快開發週期

• 消費者對「個人化」、「24/7互動」的服務體驗已經習慣

這些期待不再只是「nice-to-have」，而是成為競爭門檻。

根據外媒的觀察報導，微軟已經不再只是賣Office軟體，而是大力推廣「Copilot Everywhere」的策略；Google 不只是做搜尋，而是要把AI嵌進雲端、文件、廣告與開發者平台。OpenAI 也從研究組織變成「API即服務」的商業巨頭。

這種改變說明了一個關鍵訊息：第四波AI的核心，不是工具，而是生態系統。

02｜從「玩具」到「基礎建設」：第四波的真正挑戰

在第三波生成式AI熱潮裡，很多企業做了概念測試，做了Demo，甚至推出了Chatbot。但你可能也觀察到：

• 很多AI專案停在實驗室階段

• 產線或前線部門覺得「不好用」

• IT部門無法安全地把大模型接進內網

• 法務與風控部門擔心合規風險

第四波AI的特徵，就是要突破這些瓶頸，把AI「商品化」成真正可用的營運能力。

國外的報導指出，AI供應商也意識到這件事。他們不再只賣API存取權，而是開始賣「整合方案」、「端到端服務」、「私有部署版本」。這是因為企業需求不只是想要一個聊天機器人，而是要AI能真正幫助：

• 簡化客戶服務流程

• 自動化文件產製

• 生成產品規格

• 強化決策支援

換句話說，AI不再是「錦上添花」的工具，而是期望能「改造流程」的基礎建設。

03｜三大企業導入AI的痛點

想要把AI當成基礎設施，企業需要克服三個挑戰：

（一）資料基礎建設：很多企業在做AI專案時才發現，真正的問題不是缺少大模型，而是缺少好的資料：

• 資料分散在各地，格式不一致

• 沒有清理、沒有標準化

• 註解不足，難以做監督學習

• 權限管理混亂，影響隱私與安全

• AI的效果好壞，取決於資料的品質。若企業沒有投資在資料治理、資料工程、DataOps，就算買了最強的API，結果還是垃圾進、垃圾出。

（二）AI治理與合規風險：第二大挑戰是風險治理。AI帶來的風險包括：

• 模型偏見、歧視

• 不可解釋性

• 隱私洩漏

• 法規合規

像歐盟AI法案（EU AI Act）就要求高風險AI系統必須可解釋、可監管。對跨國企業來說，AI合規已經是董事會等級的風險議題。這意味著企業不能只靠IT部門負責，還要整合法務、風險管理、隱私、資安團隊，制定AI治理政策。

（三）組織文化與人員抗拒：AI落地還有一個常被低估的挑戰，組織文化。如果AI要改變工作流程，可能需要：

• 部門間的協作

• 角色職責重新設計

• 員工技能再培訓

沒有高層支持、沒有變革管理，AI專案常常會卡在「部門各自為政」、「害怕被取代」、「缺乏共識」等問題。AI技術再好，如果不能真正融入日常作業，就無法發揮價值。

04｜雲端與AI供應商的競爭戰場

第四波AI還有另一個重要面向：供應商之間的競爭格局正在重組。

OpenAI、Anthropic、Cohere、Mistral 等AI新創，專注開發更強大的基礎模型，想成為企業買模型存取權的首選。

微軟、Google、AWS、Salesforce 等雲端巨頭，則希望把AI深度整合到自己的平台裡，賣的不只是模型，而是：

• 資料雲

• 工作流工具

• 部署監管

• 整合服務

同時，系統整合商（SI）、顧問公司、在地雲端廠商也積極加入戰場，要幫客戶打造專屬解決方案。

這個生態系的競爭，對企業來說是機會也是風險：

• 好處是選擇變多，有機會找到符合自身需求的方案

• 風險是被鎖進特定供應商的生態系，失去彈性

05｜AI即服務（AIaaS）：下一代企業競爭力

AI第四波的趨勢，也催生了所謂的「AI即服務」（AI-as-a-Service, AIaaS）。想像一下，你的公司不需要養一大群AI博士，而是訂閱專業AI服務，就能：

• 呼叫生成式文字、圖片、程式碼

• 部署私有的大型語言模型

• 透過API整合進CRM、ERP

• 即時監控AI輸出、管理偏見與風險

• 這種模式降低了技術門檻，讓中小型企業也能用到先進AI技術，但同時也挑戰你對「供應商風險」的管理能力。

06｜企業需要的長期策略：從專案到能力

VentureBeat的專家觀察提醒，企業如果想在第四波AI浪潮中成功，不能只做一次性專案或POC，而是要培養長期能力。

幾個重點建議：

資料治理：建立一致的資料架構與品質管理流程

風險治理：制定AI倫理與合規政策

人才培訓：投資跨部門AI專案經理、資料工程師、法務合規專家

組織協作：打破資訊孤島，建立跨部門工作流

技術策略：決定自建、雲端、混合的AI部署方案

這不只是技術轉型，更是管理與文化的轉型。

07｜台灣企業該怎麼看？

對台灣的企業來說，這篇國際分析絕對不是紙上談兵。台灣的科技製造業要在供應鏈裡維持競爭力，就需要更高的效率、更好的客製化能力、更快的產品開發流程。台灣的金融業、零售業、服務業，也都在面對全球AI變革壓力，客戶已經開始期待：

• 智慧客服

• 個人化行銷

• 自動化文件

• 風險監管自動化

在台灣本地，政府也在推動AI行動計畫，期待強化產業AI應用的能量。但真正能否落地，取決於：

• 資料基礎建設：避免各部門數據各自為政

• AI風險治理：符合個資法、AI倫理規範

• 內部文化變革：跨部門合作、員工再培訓

• 供應商策略：選擇合適的技術夥伴

08｜結語：第四波AI是機會也是考驗

「第四波」AI浪潮不是「要不要用AI」的問題，而是「要用到什麼程度、用得多好」的問題。企業不能只想著買最強的模型、最便宜的API，而是要問：

• 我們的資料是否準備好了？

• 我們的流程是否能接納AI？

• 我們的人才與組織是否能支持AI？

• 對管理層來說，AI已經不只是IT部門的話題，而是企業核心競爭力的重構。

未來幾年，誰能把AI從試驗室搬到產線、從概念落到日常，誰就能在市場上贏得真正的優勢。

參考資料：《AI's fourth wave is here. Are enterprises ready for what's next?》

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