【史丹佛「2025 人工智慧指數報告」】AI 普及飛快，揭露企業該掌握的五個趨勢
在人工智慧進入高速演化與廣泛部署的新時代，企業如何導入 AI 已經不只是單純技術問題，更擴大至企業治理與策略層面的重大抉擇。
近日，史丹佛大學人本人工智慧研究中心（HAI）發表的《2025 年人工智慧指數報告》提供了大量數據與洞察，協助企業重新思考如何有效導入 AI、創造價值，並因應日益複雜的風險與治理挑戰。
根據報告指出，2024 年美國主導開發 40 項指標性 AI 模型，遠超中國（15 項）與歐洲（3 項），領先全球。同時，AI 推理成本在短短 18 個月內下降達 280 倍，象徵 AI 能力已經呈現出高度普及化趨勢。不過，企業導入率雖攀升至 78%，但多數組織的財務效益仍低於預期，這樣的落差也凸顯了企業在應用 AI 時，從導入到創造價值的路徑尚未成熟。
以下整理報告中的五個關鍵見解。
一、從高門檻到全民可用，AI 正快速平權化
報告指出，高品質 AI 正以前所未有的速度變得可取得、可負擔。以 GPT-3.5 級別模型為例，其推理成本從 2022 年每百萬 tokens 20 美元，降至 2024 年的 0.07 美元，降幅達 280 倍；同時，開源模型（如 Llama）與閉源模型（如 GPT-4）之間的效能差距也迅速縮小。（編按：token 是模型處理語句的基本單位，常用於衡量 AI 的使用成本。）
史丹佛大學建議企業應重新檢視採購策略。隨著成本降低與開源模型進步，企業不再只有在資金充足情況下才能使用高效 AI，如今「高品質 AI 使用權」已快速平權化。
二、78% 的企業用 AI，但真正賺錢的不到一半
儘管全球已有 78% 的企業在至少一項業務功能中導入 AI 技術，然而，從產出結果來看，真正實現可觀商業價值的比例卻遠低於這個採用率。
以生成式 AI 為例，報告顯示，僅有 47% 的企業表示在策略制定與財務規劃方面看到收入提升，而這些提升大多僅為 5% 以下的微幅成長——這樣的現象突顯出一個重要的訊號：企業正在「大範圍嘗試」，卻尚未找到「具規模效益的正確落點」。
三、供應鏈省最多！AI 在這些營運場景回報最強
在眾多導入人工智慧的業務部門中，財務策略、供應鏈管理、客服與行銷等核心營運單位，是目前最能從 AI 中實現實質財務成效的領域。
根據統計資料，供應鏈與庫存管理有 61% 的企業表示透過生成式 AI 實現了可觀的成本節省。這些節省多來自於即時需求預測、智慧化排程與物流調度、異常情境預警與風險偵測系統、自動化報價與補貨策略建議。
四、 AI 幫助誰最多？初階員工成長幅度最大
研究指出，AI 對低技能或初階人員的幫助遠高於高技能者。以客服與顧問領域為例，導入 AI 後，初階員工的生產力可提升三到四成，而高技能者僅提升一到兩成。關鍵在於，AI 能即時補充資訊、解答問題，彌補初階工作者的經驗落差，讓他們更快跨過學習曲線、提升基本表現。
五、「負責任的 AI」仍是一種理想
儘管 66% 的企業意識到 AI 帶來的資安與法規風險，但真正落實風險控管的比例仍不到六成。尤其在合規、智慧財產、資安三大面向，治理機制仍明顯不足。
史丹佛大學建立企業不能再拖延擬定 AI 治理框架，包括資料來源審查、風險回報流程、內部稽核與問責制度，應儘早納入企業治理標準。
AI 邁入「普及化、經濟化」的新階段
目前 AI 發展已邁入一個「普及化、經濟化」的新階段。這不僅代表技術門檻與成本快速降低，中小型企業也得以進入過去只有巨頭能參與的競技場，更意味著導入的策略重心必須同步轉變——從追求技術覆蓋率，轉向強調價值創造力。
在這個新階段中，導入的「廣度」不再是勝負關鍵，選對業務場景、設計合理的治理機制、與提升整體人力結構的彈性與效率，才是企業能否長期受益於 AI 的關鍵。
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＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：《VentureBeat》、《TEJ》，首圖由 ChatGPT AI 生成
（責任編輯：鄒家彥）