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【美股新聞】AI Agent 被點名為關鍵拐點，這幾家公司值得關注！

・ 2025 年 03 月 31 日

圖/Shutterstock

放大鏡短評

AI Agent 指的是能自主決策並執行任務的人工智慧系統，是生成式 AI 的下一階段。從 OpenAI、Apple、Nvidia（NVDA）到 ServiceNow（NOW）、Salesforce（CRM）等科技巨頭都押注其商業化潛力，預期將改變客服、供應鏈、軟體開發等核心業務流程。儘管目前僅少數企業（約6%）實際部署，像 Adecco 和 Visa 已在特定應用上取得明顯效益。技術落地仍面臨標準未定、資料整合挑戰等問題，但各界正積極驗證其價值。

投資人可聚焦三大領域：一是基礎建設股，如 Nvidia 和 Super Micro Computer（SMCI），受益於龐大算力需求；二是應用型 SaaS 平台，如 Salesforce 與 ServiceNow ，已開始商業導入；三是資料整合平台，如 Snowflake（SNOW）與 Palantir（PLTR），將成為 AI Agent 的數據中樞。目前仍屬早期驗證階段，應採中長期策略，觀察技術標準整合與商業應用是否加速擴展，尋找下一波爆發機會。

新聞資訊

什麼是 AI Agent？大家真的知道嗎？

在矽谷和企業界，「AI Agent」成為炙手可熱的流行詞彙，但問題是——幾乎沒有人能準確定義它。Capital One 的首席科學家 Prem Natarajan 形容，目前對 AI agent 的理解就像是「盲人摸象」，每個人都只抓住其中一小部分。一般人對 AI agent 的認知，是指能代替人類執行任務的系統，例如幫忙訂餐廳、買東西等。但到底什麼算是真正的「行動」？如果只是查詢企業資料並回覆答案，這樣算是 agent 嗎？在不同情境下，答案可能不一樣，這也造成企業之間對 AI agent 的理解出現落差。

要如何判斷一個 AI 系統是不是「Agent」？

並不是所有會執行任務的 AI 軟體都能稱為 AI agent。根據 Gartner 資深分析師 Tom Coshow 的說法，真正的 AI agent 必須具備「自主推理與決策能力」，而不只是依照使用者提供的明確指令做出反應。如果一套系統只是在完成被指派的任務，那它頂多是個工具，而不是 agent。Coshow 補充道，在 Gartner 舉辦的 AI agent 線上研討會中，參加者中只有 6% 表示曾真正部署過 AI agent，這顯示市場對這項技術仍有不少誤解。

為什麼 AI Agent 的落地變得這麼重要？

從 OpenAI、ServiceNow、Salesforce 到 Apple、Nvidia 及雲端服務商，幾乎所有科技公司都將未來賺錢的希望寄託在 AI Agents 上。這些代理系統被預期能驅動新一代的產品與服務，如個人助理、客服自動化與供應鏈管理，進而刺激對運算資源、儲存空間與高速網路的需求。Nvidia 執行長黃仁勳指出，未來的 AI 推理能力將需要比一年前多出 100 倍的運算力。

為何市場對 AI Agent 採用仍顯遲疑？

儘管前景被高度看好，但真正採用 AI Agent 的企業仍屬少數。Gartner 分析師 Tom Coshow 表示，在一場關於 AI Agent 的線上研討會中，只有 6% 的與會者表示他們的公司已實際部署該技術。原因之一是，許多企業將普通的 AI 助理或聊天機器人誤認為 Agent。Gartner 特別定義 AI Agent 為：能夠「做決策並執行行動」的 AI。這種誤解也讓企業在技術導入上步履蹣跚，導致資本市場開始出現不安，例如 AI 基礎設施公司 CoreWeave 的 IPO 表現就低於預期。

目前有哪些企業成功導入 AI Agent？

一些領先企業已開始部署真正具備行動力的 AI Agents。總部位於瑞士的人資巨頭 Adecco 與 Salesforce 合作，在英國設置了一個 AI 招募平台，成功協助某客戶填補了 100% 的職缺，而非以往的 70%。他們甚至宣布成立新公司，協助企業打造人機協作的新型態勞動力。Adecco 強調，部署 AI Agents 的關鍵不只是技術，更是「數位員工」的訓練與整合。這些 AI 需經過客製化訓練，包括履歷、面試紀錄與對話內容，以提升理解能力與判斷力。