文/Chelsea Su
隨著國際 AI 浪潮推進，市場近來圍繞「AI 是否將泡沫化」議題掀起熱議。從 OpenAI 向雲端運算巨頭 Oracle 簽署大規模雲端合約，到 EDA 廠商系統客戶營收快速增加，都顯示企業正加速強化 AI 基礎設施佈局。
雖然如 OpenAI 執行長 Sam Altman 曾提醒市場應警惕過度期待所帶來的投資風險，但從實際產業發展觀察，AI 不僅短期內難以泡沫化，反而正快速擴張，並逐步形塑新的產業分工。
過去，AI 的發展主要集中在輝達、Google 等大型科技公司或是如麻省理工學院的 CSAIL（電腦科學與人工智慧實驗室）等頂尖研究機構，從模型訓練到應用落地都需要龐大的資源與技術門檻。然而，隨著技術快速成熟，AI 正逐漸進入「產業代工時代」。
前科技部部長暨 CloudMile 萬里雲集團首席顧問陳良基指出，這場變革的背後，來自四股正在重塑 AI 生態的關鍵力量。
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四大力量 |
過去 |
現今 |
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算力基礎 |
過去企業若要導入 AI，往往得仰賴的 GPU，雖具有通用性及便利性，但是 GPU 會帶來更多的多執行緒切換開銷，這些開銷往往非常昂貴。 |
隨著 NPU、AI AISC 等新架構興起並且相對專用，針對特定演算法的設計使算力和功耗表現可能更優，這意味著企業未來或許能根據不同 AI 任務選擇最合適的硬體，加速部署效率。 |
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模型技術 |
以往企業導入大型語言模型時，往往受限於模型規模與資料語境，難以直接應用。 |
隨著 Fine-tune、SLM 與 VLM 等技術成熟，企業現在能根據自身場景進行輕量化調整，讓 AI 回答更精準、更實用，例如金融業可針對現行法規微調模型等。 |
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資料應用 |
許多早期 AI 系統依賴批次資料處理，無法快速因應實時變動。當資料時效不足或過時，模型預測結果可能與現況脫節。 |
新一代 AI 架構結合技術如 RAG 讓模型可取用即時外部知識，或是 CoT，讓模型具備邏輯思考鏈，讓企業能擁有更精準的資料應用體驗。 |
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服務模式 |
以往的「一體化 AI 模型服務」，所有功能包含資料處理、訓練等，都綁在一個大型模型或單一系統裡面，若是想增加功能，就得重新開發或重訓，開發時間往往以月計。 |
AI 正朝向更細緻的模式演進，不再追求打造通用 AI，而是聚焦產業特定場景，提供如金融風控、製造優化、客服自動化等模組化服務。 |
隨著這四大力量推動 AI 生態加速成熟，「AI 代工」模式逐漸成形──企業不需自建龐大的研發團隊或模型基礎設施，而是透過專業夥伴完成從模型訓練到落地應用的全流程。這不只是技術外包，更是一種產業升級的全新分工機制。
以往企業導入 AI 的挑戰在於—高成本、高門檻、高風險，低落地率。根據麥肯錫（McKinsey & Company）2025 年的《AI 現狀：組織如何重塑自我以獲取價值》報告指出，多數企業雖已認知到 AI 的重要性，但真正從概念走向應用，往往卡在三個關鍵環節。
更關鍵的是，企業在導入過程中還需同時面對資安與合規壓力， 然而調查顯示，很少有公司似乎為人工智慧的可能帶來的商業風險做好了充分的準備。只有 21% 的受訪者表示他們所在的組織已經制定了管理員工在工作中使用人工智慧技術的政策。因此，過去許多企業即使有明確需求，也常止步於概念驗證（PoC）階段。
AI 代工（AI Foundry）的概念，源自半導體產業的晶圓代工模式。正如台積電讓設計公司專注創新、自己負責製造與品質保證，AI 代工讓企業無須從零打造模型與架構，而是將資料、需求與應用場景交由具備模型開發、資料治理與部署能力的專業夥伴進行整合。
在這樣的模式下，企業可專注於商業策略與場景創新，AI 代工夥伴則負責從資料整理、模型訓練、API 串接到後續維運優化的全流程服務。對於企業而言，這不只是「技術外包」，而是一種降低門檻、加速落地、確保安全與效益的產業合作機制。
尤其在資料隱私與安全日益重要的時代，AI 代工強調「可信任的算力與資料治理環境」，企業能將資料交付給代工廠進行訓練，而不必擔心外洩風險，同時確保模型能針對自家業務需求進行最佳化調整。
總體來說，AI 代工不僅是技術服務的延伸，更是未來產業分工的新關鍵節點。
順應這股產業潮流，CloudMile 萬里雲提出 AI 軟體代工新定位──不僅交付模型，更協助企業交付「升級能力」。上述提及企業導入 AI 時會面對的三大挑戰：建模難、導入難、維運難，CloudMile 萬里雲將以三大 AI Agent 解方逐一破解。
透過三大 Agent 的整合應用，CloudMile 萬里雲協助企業從導入到維運全面升級，加速企業邁向 Agent Ready 組織。
CloudMile 萬里雲進一步以「人才 × 技術 × 流程」的黃金三角為核心，打造完整的 AI 軟體代工能量體系。
公司集結超過 60 位 AI、數據與資安專家，累積 400+ 張技術專業認證與 400+ 家企業的實務導入經驗，以紮實的技術與產業 Know-how 為基礎，推出「六大 AI Agent 應用場景」，協助企業從導入到落地，其中涵蓋：
特別是在客製化應用上，CloudMile 萬里雲已協助多家企業建構專屬 AI 助理，如在客服中心實現即時回覆，在人資流程中協助招募、履歷分析與薪資建議，在投資決策中提供市場數據解析與風險評估等。
這些實例展現出 CloudMile 萬里雲不僅具備跨產業的 AI 代工能力，更能將技術轉化為長期競爭力，讓 AI 真正落地成為推動企業成長的加速器。
隨著企業對 AI 應用的需求從技術導入走向營運優化，如何在效能與成本之間取得平衡，成為推動 AI 規模化落地的關鍵。
為協助企業在 AI 時代建立可持續的運算與財務管理能力，CloudMile 萬里雲集團旗下科技顧問 Electrum Cloud 蔚藍雲，推出 FinOps 加速器服務，專注於雲端資源、費率與架構的優化，幫助企業學習如何精準管理運算成本、提升雲端投資報酬率。
透過直覺化儀表板，企業可即時掌握關鍵財務指標，包含 AI 投資報酬率、雲端支出占營收比例、每位活躍客戶平均成本，以及預算預測與實際花費比較。
LumiTure.ai 亦整合多項 AI 模型與自動化功能，能進行一鍵式成本分析、自動化優化建議與預測模型訓練，讓 AI 財務管理從被動監控走向主動決策。
CloudMile 萬里雲將持續深化 AI 技術研發，並以 AI Agent 為核心結合 FinOps 能力，推動 AI Foundry 的發展，協助百工百業將 AI 願景轉化為可衡量的商業價值，使企業能夠掌握 AI 轉型帶來的成長契機。
