一位高階經理人在課後這樣寫道：「這堂課，與其說是 AI 科技趨勢，不如說是一場找回自己的練習。」一堂談 AI 領導力的課，最終教的卻是人的價值。授課者是台積電前全球業務、行銷及服務資深副總經理金聯舫。他兼具 IBM 與台積電的資深歷練，橫跨技術、業務與全球視野，堪稱 AI 發展的活歷史。受遠見領導影響力學院之邀，他以「AI 半導體供應鏈及 AI 時代的領導力」為題，為高階經理人帶來一場關於AI的現實盤點。
一組令人清醒的數據
金聯舫開場就直接亮出數字。根據 MIT 研究，約 95% 投資生成式 AI 的企業看不到可衡量的回報，合計燒掉超過 400 億美元。McKinsey 的調查佐證了這個殘酷的事實：超過 78% 的企業已在至少一個環節導入生成式 AI，但其中八成以上對財務毫無實質影響。更耐人尋味的是，《紐約時報》的報導指出，放棄多數 AI 試驗的企業比例，從 2023 年的 17% 一路飆升到 2024 年底的 42%。
換言之，全球 AI 基礎建設已累積近 5 兆美元的投資，要回本需要每年產生 6,500 億美元的收入，但眼下整個 AI 產業的年收入僅有 500 億美元。投資與回報之間，橫亙著一道十三倍的鴻溝。金聯舫真正想說的是：多數企業可能在這場變革中迷了路。
這是泡沫嗎？沒那麼簡單
AI 會不會重演千禧年的網路泡沫？金聯舫的回答很清楚。
相似之處顯而易見：同樣是革命性技術驅動的敘事、同樣有大量資本湧入、同樣是估值遠超實際收入。但差異才是關鍵。網路泡沫時期，大量鋪設的海底電纜最終閒置；如今 AI 資料中心卻是真正在高負載運轉。更重要的是，這次主導投資的不是脆弱的新創公司，而是 Microsoft、Google、Meta 這些坐擁龐大現金流的科技巨頭，他們不需要外部融資支撐。此外，還有一個當年不存在的變數：地緣政治的軍備競賽邏輯。美中兩國都不能輸，資本流入更像國家戰略，而非市場投機。
金聯舫的判斷是：這不會是一次崩潰，而是一次「重新校準」。2026 年可能是高峰，2027 年將開始降溫。
2026 年：從實驗室走向工廠
金聯舫用技術擴散週期的框架定位當下。技術普及通常經歷四個階段：創新突破、應用發展、大量採用、社會滲透。我們正從第一階段過渡到第二階段：從「大型語言模型能不能用」，走向「AI Agent 要怎麼部署」。
他指出 2026 年是 AI 真正開始移動的一年：產品層從大型語言模型走向 AI 代理（Agent）；運算核心從訓練轉向推論；資料中心升級為「AI 工廠」；數位 AI 開始走向實體 AI。
對企業而言，這意味著四件事：將試驗轉為正式營運模式、建立「人加代理」的工作流程、把算力、資料和電力當成戰略資產管理、以及接受短期內 ROI 難以兌現的現實。這是從觀望到落地的轉換點，無論我們準備好了沒有，都得開始。
最大的風險，不是不用 AI，而是太依賴 AI
然而金聯舫花了更多的時間談另一件事：過度依賴的危險。在他列出的八大風險中，最令在場領導者印象深的的有三個。
第一是決策風險。生成式 AI 的核心原理是分析巨量資料的機率分布、預測下一個最可能出現的元素。它本質上就帶著不確定性。一個人判斷錯了，影響有限；但一個組織把判斷外包給同一個模型，錯誤將系統性地放大。
第二是能力侵蝕。人的批判性思維和領域專業，在長期依賴 AI 之後會逐漸退化。這不是理論推演，而是正在發生的組織風險。
第三是差異化消失。當所有公司都仰賴同樣的模型，競爭優勢從何而來？一位學員的課後觀察頗為一針見血：「在凡事先問 AI 的日常裡，我們太習慣那些幾秒鐘就跑出來、看似完美的回應。我們有沒有可能在不知不覺中，把大腦的自主權也一起交了出去？」也就是金聯舫在課堂中強調的：平庸陷阱（Mediocrity Trap）。
「在我懂的領域，我經常覺得 AI 在鬼扯」
金聯舫在課堂上說了一句讓全場笑翻的話：「AI 在我不懂的領域，我都覺得它說得很有道理；在我懂的領域，我經常覺得它在鬼扯。」笑聲過後，大家才慢慢發現自己對 AI 的信任，往往建立在自己的無知之上。你越不懂一個領域，AI 的答案就越像真理。對於必須為組織做 AI 決策的高階領導者來說，這是一個極其危險的盲區。
他半開玩笑提出「金氏成功定律」：好的人才＝能力 × 態度 × 溝通。因為是乘法，任何一項為零，結果就是零。在 AI 能快速補強知識的時代，真正拉開距離的是那些機器複製不了的東西：直覺、想像力、同理心、個人格局與價值觀。
金聯舫最後的總結：企業使用 AI 必須堅持「Human-in-the-Loop (HITL)」，最後的判斷與詮釋，一定要留在人身上。他提出「70-30 法則」——AI 負責不超過 70% 的基礎與常規任務，人類負責不低於 30% 的決策與審查。這條法則定義了人機協作的黃金比例。無論 AI 如何演進，那 30% 正是你作為領導者存在的意義。
本文根據台積電前全球業務及服務資深副總金聯舫之典範課程內容整理，加入作者觀察與詮釋。
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