張瑞雄／台北商業大學前校長 叡揚資訊顧問
2022年11月ChatGPT的發表震撼全球，但很少有人能預見到三年後的今天，我們依然站在這片未知的岸邊，眺望著迷霧重重的彼岸。ChatGPT的三歲生日剛過，這不僅是一個產品的週年紀念，更是整個人工智慧產業從狂熱走向成熟、從單一衝刺轉向耐力長跑的分水嶺。
回首這三年，矽谷的鎂光燈在 OpenAI、Google、Anthropic與Meta之間來回切換，資本市場的數字如山坡起伏，但若要問誰是這場競賽的絕對贏家，答案卻顯得異常模糊。這並非因為參賽者不夠優秀，而是因為這場比賽的終點線，似乎隨著技術的每一次突破而被推向了更遠的未知。
三年前，我們驚嘆於機器能夠像人類一樣交談。三年後的今天，這種驚嘆已逐漸褪去，取而代之的是一種更為冷靜甚至苛刻的審視。生成式AI已經從最初的「聊天機器人」演化為試圖接管人類工作的「智慧代理人」。
微軟創辦人比爾蓋茲曾預言「未來我們每個人都會擁有一個AI代理」，這句話在二零二五年似乎正在成為現實，但這個現實比預想中更為複雜與充滿挑戰。我們看到的不再是單純的文本生成，而是模型試圖進行多步驟推理、規劃行程、甚至編寫複雜軟體系統的嘗試。
這場進化的代價是巨大的，且邊際效應正在遞減。過去我們習慣於模型參數每翻一倍，能力就產生質變的「摩爾定律」式增長，如今卻面臨著所謂「數據牆」或「推理幻覺」的質疑。
即便是最先進的推理模型，在面對極端複雜的數學問題時，依然會表現出類似人類的思維謬誤，甚至只是在模仿推理而非真正理解。這讓人不禁思考，單純依靠堆疊算力和數據的暴力美學，是否真能通向通用人工智慧的聖杯。
Meta的首席AI科學家楊立昆長期以來對大型語言模型持保留態度，他認為「現有的語言模型缺乏對物理世界的理解，無法實現真正的智慧」，這番言論在當下模型能力遭遇瓶頸的時刻，顯得格外震耳欲聾。這正是我們面臨的困境，模型越來越大，能耗越來越高，但那個被稱為AGI的奇點，似乎依然在雲端高不可攀。
在這場沒有硝煙的戰爭中，並沒有出現一個能夠通吃所有領域的霸主。這是一種奇特的僵局，也是一種健康的生態。OpenAI憑藉其先發優勢和強大的品牌效應，依然是公眾認知的代名詞，其在推理模型上的激進嘗試讓它始終佔據話題中心。
但Google憑藉其深厚的基礎架構和龐大的生態系統，將Gemini深度整合進了從手機到雲端的每一個角落，展現了強大的落地能力。Anthropic則像是一個冷靜的劍客，其Claude系列在程式碼編寫與長文本處理上的卓越表現，贏得了開發者社群的極高評價，證明了在特定領域的專精往往比大而全更具殺傷力。
這種「剪刀石頭布」般的相互制衡，使得沒有任何一家公司能夠宣稱自己擁有絕對的護城河。今天的領先者，可能明天就會因為對手的一次演算法優化而被超越。
這種局勢也反映了AI技術本身的特性，它更像是一種基礎設施，而非單一產品。就像電力或網際網路一樣，最終的贏家可能不是發電廠，而是那些利用電力創造出偉大產品的企業。
輝達執行長黃仁勳曾多次強調「加速運算將是未來的核心」，他的預言在硬體層面得到了驗證，但在軟體應用層面，真正的殺手級應用依然在孕育之中。企業端開始從最初的盲目試點，轉向對投資回報率的嚴格考核。許多公司發現，將AI整合進現有工作流的難度超乎想像。
這導致了2025年出現了一種有趣的「冷熱不均」現象，媒體上的AI依然火熱，但在企業內部的實際部署中，管理者們正變得越來越謹慎與務實。
此時此刻，我們看到的不是一個贏者通吃的結局，而是一個百花齊放、充滿不確定性卻又生機勃勃的AI生態系統。迷霧依然存在，甚至因為技術的複雜化而變得更加伸手不見五指。學會與這些不完美的智慧體共存，學會在迷霧中辨別方向，或許比單純押注誰是冠軍更為重要。這場馬拉松才剛剛跑過了第一個五公里，真正的考驗，還在後頭。