人工智慧快速發展，企業面臨的硬體與運算成本正大幅攀升。輝達（NVIDIA）深度學習副總裁卡坦扎羅（Bryan Catanzaro）近期對媒體表示人工智慧的運算成本超越員工的薪資支出， AI 在實際應用中，未必能如預期般降低勞動成本。
AI 運算支出規模高於專業人士薪資成本
輝達應用深度學習副總裁卡坦扎羅在接受媒體訪問時坦言，對於其領導的技術團隊而言，維持人工智慧模型運行的計算成本，遠高於聘僱高階專業技術人員的薪資支出。這項觀察挑戰了市場普遍認為人工智慧必然能節省企業營運成本的看法。雖然人工智慧具備處理大量數據的能力，但其背後所需的高性能硬體、電力供應及維護成本極其高昂，使得在特定技術開發領域中，機器的運作代價反而比人力成本更具負擔，形成了一種新型態的資本密集支出模式。
自動化技術在多數職務尚不具經濟可行性
麻省理工學院（MIT）2024 年發佈的研究數據為這項成本觀察提供了學術支持。該研究針對多種依賴視覺判斷的任務進行分析，發現人工智慧自動化目前僅在約 23 % 的職務中具備經濟效益，而其餘 77 % 的工作項目中，僱用人類員工依然是較為廉價且高效的選擇。研究指出人工智慧若要達到與人類同等的表現水平，所需的軟硬體投資非常可觀，對於多數中小型企業或特定產業而言，全面自動化的財務門檻依然過高。此外，技術不成熟所導致的錯誤，例如工程師反映的資料庫毀損風險，亦增加了隱形成本。
科技業者面臨預算重新分配超額壓力
儘管初期投入成本驚人，大型科技公司在人工智慧的支出並未減緩。根據統計，全球科技領袖在 2024 年預計投入約 7,400 億美元於人工智慧相關基礎建設，較前一年成長顯著。然而，這種高強度的投資也對企業財政規劃產生衝擊。優步（Uber）技術長納加（Praveen Neppalli Naga）指出，導入人工智慧編碼工具推高了整體研發成本，迫使公司必須重新審視制定預算計畫，因為實際支出往往遠遠超出了原本的預期範圍。這顯示出人工智慧技術在提升效率的同時，也對企業的現金流與資源分配帶來壓力。
企業投資人工智慧的同時正進行大規模裁員，統計顯示，今年以來已有超過 9.2 萬名科技從業人員失業，裁員速度大幅高於往年水準，反映出科技業經歷財務平衡與技術轉型間的整合期。雖然目前的運算成本極高，但隨著基礎設施的成熟與模型運作效率提升，成本結構仍有下降的空間。人工智慧未來是否能真正展現經濟效益，關鍵在於該技術能否在減少人工監督的前提下，實現更穩定的規模化應用，而非僅僅是成本上的考量。
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