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經濟日報 記者張瀞文／台北即時報導
AI模型數目迅速成長，法人指出，AI模型並非護城河，最終贏家不會依賴單一AI模型，而是能有效率轉化為可信、可解釋成果的公司。AI運算需求很可能保持異常強勁，有利於領先的半導體製造商、半導體設備商、與更廣泛的AI基礎設施建設相關公司，包含公用事業、工業、原物料等。
富蘭克林坦伯頓科技基金經理人柯堤斯指出，AI模型逐漸變成大宗商品，系統則成為護城河。隨AI模型的可互換性提高，價值正轉向基礎設施、工作流程、治理、能轉化為可信賴工作成果的環境。
柯堤斯指出，AI經濟衡量指標並非每個詞元（token）的成本，而是可靠完成任務的成本。低價AI模型可能需要反覆嘗試、額外驗證、人工修正，高價AI模型可能一次就正確完成相同任務。因此，問題不在於產生答案的成本有多低，而是產生可靠結果的效率有多高。
柯堤斯認為，AI成本更低，應會擴大而非縮小應用，因為成本降低將促進AI普及，AI使用量的成長速度可能遠超價格下滑速度。最終贏家不會依賴單一AI模型，能協調多種AI模型、管理複雜性，並有效部署AI的公司將擁有愈來愈強的競爭優勢。
因此，柯堤斯指出，對投資人而言，關鍵問題並非是誰擁有最強AI模型，而是誰能以最低的總成本將海量AI轉化為已完成的工作，並能以足夠的可靠性和信任度讓客戶依據該系統重新設計其營運模式。
柯堤斯強調，最終贏家未必在每個時刻或每項任務上都擁有最聰明的AI模型，而是能將大量資訊轉化為值得信賴、已完成工作的企業。這些AI模型將融入企業營運模式，透過幫助客戶服務客戶、更快發展並做出更明智的決策來創造價值。
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