新聞速讀｜樂天轉向低成本 AI 路線，改寫企業導入生成式 AI 的競爭邏輯
新聞速讀｜樂天轉向低成本 AI 路線，改寫企業導入生成式 AI 的競爭邏輯
當大型科技公司持續堆疊算力與資本，樂天選擇以「可負擔 AI」打開企業市場的新入口
InfoAI 編輯部
這則新聞改變的是我們理解 AI 競爭的視角，焦點不再只是「誰的模型最大」，而是「誰能讓更多企業真正用得起」。
真正的關鍵不在於模型規模的軍備競賽，而在於誰能把 AI 從資本密集型技術，轉化為可持續導入的營運工具。
真正的關鍵不在於模型規模的軍備競賽，而在於誰能把 AI 從資本密集型技術，轉化為可持續導入的營運工具。
01｜理解事件
日本電商與金融集團 Rakuten（樂天） 的 AI 負責人近日公開表示，樂天在生成式 AI 的策略上，刻意與美國大型科技公司拉開距離，選擇優先追求低成本、可規模化部署的 AI 路線。相較於 OpenAI、Google、Microsoft 持續投入巨額資本建置最先進的大型模型，樂天更關注的是「企業是否負擔得起、是否真的能用」。
根據彭博社報導，樂天內部大量導入 AI 已有多年經驗，應用範圍涵蓋電商搜尋、行銷推薦、客服自動化、內部營運流程等。樂天的做法並非一味追求最強模型，而是在既有模型基礎上進行優化與整合，降低推論成本與基礎設施需求，使 AI 能在實際業務中長期運作。
值得注意的是，樂天的 AI 團隊強調，生成式 AI 若只服務少數資本雄厚的企業，市場規模將受到限制；反之，降低成本、提高穩定性，反而能加速 AI 在中大型企業與跨國營運場景的擴散。在全球企業開始重新審視 AI 投資報酬率的背景下，樂天的選擇顯得格外務實。
從公開資訊與產業共識來看，樂天的 AI 投資屬於「數億美元等級以下、分年投入」的規模，主要集中在內部應用、資料整合與特定任務模型，相較之下：
OpenAI 的年度營運與訓練成本已達 數十億美元等級，高度仰賴外部資本與雲端夥伴支撐
Google（Alphabet） 每年在 AI 與資料中心的資本支出屬於 數百億美元等級
Microsoft 則持續以 每年數百億美元的資本支出，同步投向 Azure 雲端、AI 模型與資料中心擴建
從公開資訊與產業共識來看，樂天的 AI 投資屬於「數億美元等級以下、分年投入」的規模，主要集中在內部應用、資料整合與特定任務模型，相較之下：
OpenAI 的年度營運與訓練成本已達 數十億美元等級，高度仰賴外部資本與雲端夥伴支撐
Google（Alphabet） 每年在 AI 與資料中心的資本支出屬於 數百億美元等級
Microsoft 則持續以 每年數百億美元的資本支出，同步投向 Azure 雲端、AI 模型與資料中心擴建
在這樣的對比下，樂天的選擇並非「能力不足」，而是刻意不參與一場資本密度極高、回收期不明的競賽。
02｜解讀新聞
第一，從技術路線來看，樂天並未否定大型語言模型的價值，而是刻意避開高昂算力與頻繁升級的依賴關係。這代表一種「工程導向」的 AI 思維：模型夠用即可，關鍵在於穩定度與成本結構。
第二，從商業策略角度，這是一種與 Big Tech 明顯區隔的定位。當多數公司將 AI 視為品牌與技術領先的象徵，樂天選擇把 AI 當成營運基礎設施的一部分，優先服務既有客戶與內部效率，而非對外炫技。
第三，對企業用戶而言，這種路線直接回應了目前市場的集體焦慮：AI 很強，但導入後的長期費用、算力鎖定與不可預期成本，才是真正阻礙決策的原因。
03｜延伸思考
這則新聞提醒我們，AI 的競爭正在出現第二條主軸：不是誰最先衝到極限，而是誰能撐得最久、誰能被大量企業複製。
延伸來看，有三個層面值得注意：
第一，AI 的核心運作邏輯不只在模型，而在算力、資本與組織決策之間的平衡。
第二，企業理解 AI，不能只看技術突破，還要看財務結構是否承受得起長期投入。
第三，低成本 AI 路線的限制在於前沿能力，但優勢是風險可控、回收期明確，特別適合非雲端巨頭的企業。
InfoAI 的觀點是，未來 AI 不會只有「贏者全拿」的單一路線，而是多條依企業體質分化的生存曲線。
04｜重點提煉
樂天刻意避開高成本 AI 軍備競賽，選擇低成本、可回收的應用導向策略
其 AI 投資量級明顯低於美國雲端巨頭，屬於可分段驗證的內部導入型
美國大型科技公司以數十億至數百億美元規模推進 AI，形成高度資本密集路線
AI 競爭焦點正從模型規模，轉向資本效率與長期營運能力
05｜後續觀察
接下來值得持續觀察：
樂天的低成本 AI 是否能在營運效率與獲利指標上展現可量化成果
是否有更多亞洲或非雲端巨頭企業，公開採用類似的 AI 投資邏輯
當高成本 AI 的回收壓力浮現，市場是否重新評價「可負擔 AI」的戰略價值
參考資料：
Rakuten AI Boss Diverges From Big Tech in Prioritizing Low Cost
版權聲明與授權須知
本內容由 InfoAI 擁有著作權。如有引用、轉載或任何商業用途的需求，請來信聯絡： contentpower688@gmail.com。
用內容建立信任
用洞察塑造品牌
在 AI 時代，真正有力量的行銷不是廣告聲量，而是持續輸出的深度思考。InfoAI 把全球 AI 趨勢與報告，轉譯成清楚、精準、有觀點的內容，讓企業不只是跟上變化，而是成為洞察的提供者，讓品牌變成被信任的決策夥伴。如果你不想只是「談 AI」，而是想「透過 AI 影響市場與客戶」，那就從內容開始。歡迎來信： contentpower688@gmail.com
如果你覺得這篇解讀對你有幫助，歡迎訂閱 InfoAI 電子報，我們將持續為你精選 全球 AI 新聞與趨勢洞察，幫助你看懂新聞背後的真正意義。也別忘了加入透過［QRCode］／［按鈕］加入 Line 社群 ，隨時掌握值得關注的 AI 發展與專業觀點。
AI 協作聲明：
本篇文章由 InfoAI 團隊策劃，並透過人工智慧工具協助資料整理與內容撰寫，最終內容由編輯進行人工審閱與優化。
InfoAI｜讀懂 AI 如何改變世界
在 AI 改變世界之前
助你先讀懂 AI 世界
每日精選全球 AI 新聞
AI 趨勢 + 新聞 + 深度解讀
Content Power ｜賦能你在 AI 時代的專業能力
專注於「AI × 專業 × 工作方法」的知識平台
透過框架、流程與方法
協助你在 AI 時代重建專業能力