生成式AI熱潮延燒數年，企業下一步該怎麼走？AWS台灣董事總經理王定愷今（15）日在AWS Summit Taipei 2026表示，隨著基礎模型能力跨越臨界點，加上雲端基礎架構日趨成熟，2026年可望成為AI代理（AI Agent）真正走向企業應用的元年。不過他也提醒，企業導入AI不能只是追逐新工具，而應先釐清資料、流程與商業價值，「先找到金子，再去買鏟子」。記者黃仁杰／台北報導

生成式AI熱潮延燒數年，企業下一步該怎麼走？AWS台灣董事總經理王定愷今（15）日在AWS Summit Taipei 2026表示，隨著基礎模型能力跨越臨界點，加上雲端基礎架構日趨成熟，2026年可望成為AI代理（AI Agent）真正走向企業應用的元年。不過他也提醒，企業導入AI不能只是追逐新工具，而應先釐清資料、流程與商業價值，「先找到金子，再去買鏟子」。

[caption id="attachment_237013" align="aligncenter" width="1477"] 王定愷提醒，企業導入AI不能只是追逐新工具，而應先釐清資料、流程與商業價值，「先找到金子，再去買鏟子」。（圖／記者黃仁杰攝）[/caption]

王定愷指出，過去幾年企業多半還在測試生成式AI，應用集中在問答、內容生成或個人效率提升；如今模型已能執行更複雜的多步驟任務，雲端環境也具備足夠的安全性與規模，讓AI開始從「回答問題」進一步走向「代替人完成任務」。

他認為，這兩股力量不是單純相加，而是彼此放大。當模型能力、運算資源、企業資料與治理機制逐漸到位，AI代理才有機會真正進入業務流程，協助企業處理客服、軟體開發、資料分析、營運決策等工作。

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不過，面對AI快速發展，企業最常見的誤區，是還沒想清楚要解決什麼問題，就先投入大量預算購買工具與算力。

王定愷以淘金比喻指出，台灣熟悉半導體、伺服器與運算設備，這些都是AI時代的重要基礎，但設備本身仍只是「鏟子」。企業更需要思考的是，自身真正有價值的資料在哪裡、哪些流程可以被改造，以及AI最終能帶來什麼營運成果。

「要先找到金礦在哪裡，再決定需要什麼鏟子。」他表示，AI硬體與工具更新速度極快，若企業只因市場熱潮投入資源，卻沒有明確應用場景，很容易陷入設備先進、成果有限的困境。

王定愷也點出，企業導入AI的另一大障礙，往往不是技術，而是管理階層。他引用Amazon執行長Andy Jassy的觀察指出，推動數位轉型與新技術導入，最有效的方式仍是由上而下，高階主管不能只把AI視為資訊部門的工作，而必須親自參與、實際使用。

他表示，目前已有不少台灣企業負責人每天親自測試AI工具，從實際操作中理解技術能做什麼、不能做什麼。當公司領導者親自投入，組織才更有機會快速建立共識，也能避免AI專案停留在概念驗證階段。

除了高層參與，王定愷也建議企業採取「小步快跑」策略。由於AI技術仍快速演進，企業很難在一開始就設計出完美方案，與其等待所有條件成熟，不如先從小型專案開始，快速測試、累積經驗，再逐步擴大。

他以Amazon常用的「雙向門」概念說明，多數AI實驗並非不可逆的重大決策，企業可以先走進去嘗試，若結果不理想再調整方向。每一次實驗累積的資料與經驗，都能成為下一輪迭代的基礎。

不過，快速導入不代表可以忽略風險。王定愷強調，企業必須建立清楚的AI邊界與安全護欄，讓員工能在受控環境中使用AI，同時確保企業資料、智慧財產與工作成果不會外流。

他表示，企業未來需要面對的問題，不只是「人如何使用AI」，也包括「人要如何管理AI」。公司必須建立權限、資料治理與安全機制，讓員工可以自由創新，但不能因為使用外部工具，導致內部資料被帶出公司，甚至在員工離職後流失重要資產。

談到台灣在AI浪潮中的角色，王定愷則直言：「沒有半導體，就沒有AI。」不論是模型訓練、推論或一般運算，都需要大量晶片與基礎設施支撐，而台灣正是全球AI供應鏈不可或缺的一環。

他指出，AWS與半導體產業的關係不只在於採購英特爾、AMD與輝達等晶片，AWS本身也已投入自研晶片多年，包括通用運算處理器Graviton，以及用於AI訓練與推論的Trainium、Inferentia系列晶片。

王定愷表示，AWS每天服務全球大量客戶，能直接掌握不同產業與工作負載對運算效能、成本與能源效率的需求，因此早在AI熱潮之前，就已投入自研晶片，並與台灣半導體供應鏈建立密切合作。

除了硬體，AWS也持續推動半導體設計工具上雲，協助晶片業者加速設計、驗證與製造流程，並與台積電合作推動人才培育，希望讓高中階段學生更早接觸半導體與雲端技術。

王定愷指出，AWS自2006年推出雲端服務至今已滿20年，這段歷程並非一開始就設定好終點，而是不斷與客戶共同探索、長期投資的結果。面對下一波AI代理浪潮，企業同樣不需要一次找到所有答案，但必須開始行動。

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