蔡鎤銘/淡江大學財務金融學系兼任教授
在科技日新月異的當今時代，人工智慧（AI）被視為未來發展的核心驅動力。然而，根據富達國際（Fidelity International）於2025年3月11日發表的分析報告，2025年可能不會成為人工智慧實現突破性成長的一年。該報告基於2025年1月的分析師調查，顯示72%的富達國際分析師預期人工智慧在今年對企業盈利的影響將微乎其微，僅28%的分析師認為其潛力可能在短期內顯現。此外，多數分析師預期人工智慧的真正影響將在未來三至五年內逐步展開。這一觀點與市場對人工智慧的高漲期待形成鮮明對比，促使我們重新審視其發展進程。本文將從當前應用現況、技術發展瓶頸、市場預期與實際落差，以及長期潛力與挑戰等面向，探討為何2025年難以成為人工智慧的突破之年。
當前應用：人工智慧的實際效益有限
人工智慧技術在過去幾年取得了顯著進展，尤其在自然語言處理與圖像識別等領域表現突出。然而，富達國際的報告顯示，其應用仍集中於低附加價值的領域，難以對企業核心盈利模式產生深遠影響。報告中提及，北美電信、媒體與科技固定收益分析師艾文·德萊尼（Evan Delaney）指出，人工智慧目前主要用於自動化客服中心，例如處理消費者查詢或基礎問題解答。他提到，這類應用雖能將客服中心運營成本降低約15%至20%，但影響範圍有限，無法成為改變企業競爭格局的「遊戲規則改變者」。這顯示，人工智慧目前更多作為效率工具，而非創造新價值的核心技術。
此外，商業與專業服務股票分析師納森·哈（Nathan Ha）也在報告中提到，他研究的薪資處理公司正討論引入人工智慧聊天機器人，以取代部分人力資源員工。然而，他估計這類應用最多能降低相關部門運營成本10%左右，且由於技術普及，競爭優勢很快會被抵消。報告還指出，根據2025年1月的調查，北美市場約45%的企業開始在後台作業中使用人工智慧，但僅12%的企業表示這顯著提升了盈利能力。這顯示，人工智慧在商業應用中的實際效益遠低於市場預期。
另一個現象是，人工智慧在某些行業的應用仍顯雛形。固定收益分析師艾倫·周（Alan Zhou）提到，在亞洲汽車製造業中，自動化技術早已廣泛應用於生產線，但人工智慧的實際應用極其有限。他指出，人工智慧在研發階段可能加速產品開發，例如縮短新車型設計週期約5%至10%，但尚未見到顯著成效。這顯示，人工智慧技術的應用深度與廣度仍受限，難以在2025年帶來突破性改變。
技術瓶頸：人工智慧發展的隱形障礙
人工智慧看似發展迅速，但其背後存在諸多技術瓶頸，這是2025年難以實現重大突破的重要原因之一。首先，人工智慧模型訓練需要龐大數據支持，而數據品質與可得性成為限制其成長的關鍵。富達國際報告顯示，根據2025年1月的調查，約65%的企業表示其內部數據尚未完全結構化，難以直接用於人工智慧訓練。此外，數據隱私與安全問題也限制了數據共享。例如，歐盟《通用數據保護條例》（GDPR）及中國大陸《數據安全法》對數據使用設下嚴格限制，使跨國企業在數據整合上面臨挑戰。
其次，人工智慧技術在通用性與適應性方面仍有不足。報告中提到，雖然人工智慧在特定任務上表現出色，但在跨領域應用或應對複雜、不確定環境時仍顯力不從心。例如，其在醫療影像分析中的錯誤率仍高達15%左右，且在實際診斷與決策支援中需大量人工介入。這顯示技術成熟度尚未達到市場期待。
再者，人工智慧的計算成本與能耗問題不容忽視。報告引述數據顯示，訓練一個大型語言模型所需的計算資源成本在2024年已達數百萬美元，其能耗相當於一個小型城市一年的用電量。約58%的富達國際分析師認為，計算成本的限制將在未來三年持續阻礙人工智慧技術的普及應用。這些技術瓶頸使得人工智慧難以在2025年實現革命性突破。
市場預期與實際落差：過熱的期待冷卻中
過去幾年，市場對人工智慧的期待達到頂峰，企業與投資者紛紛押注其未來。然而，富達國際報告顯示，這種過熱期待正逐漸冷卻。報告中提到，根據2025年1月的調查，預期人工智慧將對企業盈利產生正向影響的分析師比例從2024年初的38%下降至2025年的28%，降幅達10個百分點。這顯示，市場對人工智慧的短期效益已開始重新評估。
這種預期與實際的落差，部分源於人工智慧技術商業化進程不如預期。報告顯示，2024年約70%的全球500強企業已嘗試將人工智慧應用於業務，但僅18%的企業表示投資回報率達到預期。此外，人工智慧在後台作業與客服領域的應用雖較普遍，但對企業整體盈利的貢獻平均僅提升2%至3%，遠低於市場預期的10%至15%。這顯示，人工智慧技術的商業化仍需時日。
投資者對人工智慧的過高期待也帶來市場泡沫隱憂。報告提到，2024年全球人工智慧相關初創企業融資總額達約500億美元，但超過60%的企業尚未實現盈利。分析師指出，當前人工智慧市場估值可能存在20%至30%的泡沫，這也為2025年難以出現重大突破埋下伏筆。
長期潛力與挑戰：突破仍需時日
雖然2025年可能難以成為人工智慧的突破之年，但富達國際報告指出，其長期潛力不容忽視。根據2025年1月的調查，63%的分析師預期人工智慧在未來五年的影響將顯著提升，尤其在醫療與金融領域。例如，人工智慧在醫療影像分析中的應用有望在2030年前將診斷準確率提升至95%以上；在金融領域，其在貸款發放與信用評分中的應用可能將不良貸款率降低約30%。此外，人工智慧在藥物開發流程優化中可能將新藥研發週期從10年縮短至5年。
然而，實現這一潛力需克服諸多挑戰。首先，技術層面需進一步突破，包括提升模型通用性與適應性，以及降低計算成本與能耗。若能耗降低50%，應用範圍可能擴大一倍以上。其次，政策與監管環境需完善。2024年已有超過30個國家提出人工智慧監管草案，但全球統一標準尚未形成。人工智慧在隱私、倫理與安全方面的影響日益凸顯，各國需制定更清晰規範。
企業自身的準備程度也至關重要。報告顯示，2024年僅25%的全球企業表示已具備足夠人才與基礎設施來全面應用人工智慧。若企業能將相關人才儲備提升至目前的兩倍，應用效果可能提升30%以上。這顯示，人工智慧的長期潛力實現需漫長過程。
綜合上述分析，2025年確實難以成為人工智慧實現重大突破的一年。其應用效益有限，技術瓶頸與市場預期落差進一步限制了短期成長。然而，這並不意味人工智慧前景黯淡。隨著技術進步與應用場景拓展，其長期潛力仍值得期待。對企業與投資者而言，當前或許是冷靜觀察與積累資源的階段，而非盲目追逐短期熱潮的時刻。人工智慧的革命，或許只是延後，而非缺席。
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