AI 作為成長引擎：超越成本節約

人工智慧（Artificial Intelligence，AI）常被框架為一種提高效率的工具，用於縮短任務時間、自動化重複性工作、減少人力，以及普遍降低營運成本。雖然這些好處確實存在且具成本效益，但這種狹隘的觀點可能會低估 AI 在促進成長方面的變革潛力。 

AI 不應僅被視為節省成本的機制，而應被視為成長引擎，能夠推動創新、創造新市場並重新定義競爭優勢。在麥肯錫（McKinsey）2025年 AI 狀態報告中指出，2025年核心領導力轉變是將 AI 視為創造市場的能力。

對於旨在利用 AI 創造長期價值的政策制定者、投資者和企業領導者來說，這種轉變至關重要。

節省成本的敘述將 AI 定位為一種防禦策略，可能帶來短期收益，但很少能創造可持續的差異化。競爭對手可以複製成本效益，從而削弱優勢。

此外，僅專注於節省成本往往導致對 AI 能力的投資不足，而這些能力本可以開啟新的收入來源。希望在市場上擁有優勢的高績效公司必須在降低成本的同時，也要專注於成長和創新。

透過 AI，成長機會是巨大的。MGI 估計生成式 AI 可以在客戶營運、行銷、軟體工程和研發等用例中每年增加 2.6-4.4 兆美元的價值，這可以直接擴大收入能力。這種方法與歷史上的技術顛覆模式如電力、網際網路和雲端運算相符，它們都通過實現全新可能性而非僅僅降低成本來推動指數級成長。

在實際應用中，AI 可以通過創造市場需求來推動成長，將網際網路搜尋轉變為發現，從而增加平均訂單價值和轉換率。據報導，Amazon 的推薦系統推動了 35% 的銷售額，這表明個人化如何創造需求，而不僅僅是優化漏斗。

雲原生個人化平台（例如，Amazon Personalise with Bedrock）現在讓企業能夠為明確的成長目標重新排序內容。

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Netflix 使用 AI 驅動的推薦引擎不僅是為了改善用戶體驗，還為了擴大全球觸及範圍。通過分析觀看模式，Netflix 識別區域內容偏好，推動對本地製作的投資。這一策略將 Netflix 從以美國為中心的服務轉變為全球娛樂巨頭。AI 使公司能夠通過降低個人化和本地化的障礙進入新市場。 

在產品創新方面，AI 使公司能夠更快地推出全新產品。在 COVID-19 疫情期間，Moderna 利用 AI 加速疫苗開發。機器學習模型預測了高效的 mRNA 序列，將研發時間從數年縮短到數月。這不是節省成本；這是創造市場和革命性的，使 Moderna 能夠獲得前所未有的成長。

另一個例子是 AlphaFold 的演進（AF2→AF3）如何從單一蛋白質結構轉向複雜互動，拓寬了藥物設計和生物工程。通過 AI，製造和商業化將靈活性轉化為收入。BMW 在工廠中使用工業 AI 進行質量保證、物流和預測性維護，為高度靈活的生產網絡做出貢獻，該網絡可以在共享生產線上切換驅動系統；這是滿足電動車動態需求而不犧牲產能的關鍵。

AI 可以通過個人化實現實時成長，增加客戶終身價值並開啟交叉銷售機會。Sephora 的 AI 驅動虛擬試用工具和聊天機器人增強了客戶參與度，推動更高的轉換率和忠誠度。這些創新創造了成長循環，更好的體驗帶來更多數據，進而改善個人化。

考慮 PepsiCo 如何在眾多 AI 驅動成長的例子中，與 AWS/Salesforce 合作建立 PepGenX，將洞察轉化為更快的產品發布和擴大銷售執行，這是正確的。這是一個成長論點：更少的試點，更多的平台化能力。

將 AI 部署為成長工具無疑會對政府、具有行政瓶頸和複雜組織結構的大型公司，以及實際上商業領域中的許多參與者產生政策、投資和實施影響。 

政府應該激勵 AI 採用以促進創新，而不僅僅是自動化。稅收抵免和補助金應優先考慮創造新能力或市場的項目。監管框架必須平衡風險和靈活性，使醫療保健、技術和金融等領域能夠進行實驗。

更新的 OECD AI 指導（以及相關的 G7 框架）嵌入了通用模型的風險管理，旨在實現互操作性並超越早期採用者領域的擴散。監管機構通常應鼓勵資助共享數據集並增加中小型企業的發現能力的政策。

在投資方面，風險資本和企業投資策略應從基於成本降低的 ROI 轉向涵蓋市場份額擴張、新收入流和客戶獲取的成長指標。投資者應評估 AI 計劃創造非線性成長的潛力，而不僅僅是增量節省。

對於工作場所 AI，圍繞 Microsoft 365 Copilot 的研究顯示 ROI 情境包括淨收入增加和更快的上市時間；這反映了商業化，而不僅僅是「節省時間」。鼓勵企業主發布成長影響、損益報表，以追蹤 AI 投資對成長的影響。優秀的 AI 依賴於優質數據，因此高管必須考慮對數據質量進行認真投資。

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在實施方面，建議高管將 AI 嵌入戰略規劃中，而不僅僅是運營效率。這包括：

• 創建包括產品開發、行銷和策略的跨功能 AI 團隊。
• 通過成長 KPI 而非成本指標衡量成功；以及
• 建立可擴展的 AI 基礎設施以支持快速實驗。

最後，將 AI 作為成長引擎運作需要文化變革。領導者必須在整個組織中倡導 AI 素養，培養將 AI 視為創意合作夥伴而非對工作的威脅的思維方式。 

擁抱 AI 促進成長的國家將超越那些專注於自動化的國家。AI 可以通過新產業、高價值領域的生產力提升以及新興市場的主導地位推動 GDP 擴張。

當領導者以負責任的治理作為前提條件而非附錄來資助新的交付模式時，AI 推動成長。問題不是「我們可以節省多少成本？」而是「我們現在可以進入哪些市場，我們現在可以設計哪些產品，以及我們能以多快的速度擴大它們？」那些用數據基礎、成長遙測和政策護欄回答這些問題的組織將把 AI 轉變為持久、複合成長的飛輪。