【關鍵趨勢】AI 產業鏈熱潮正夯，掌握價值鏈才能搶得先機！

・ 2025 年 06 月 26 日

圖 / Shutterstock

你也是 ChatGPT 重度使用者嗎？每天靠它幫忙寫信、查資料、甚至陪你發想靈感？這些看似簡單的互動，其實背後牽動了一整條龐大的 AI 價值鏈。本文將會帶你從頭到尾看懂 AI 價值鏈，以及你每天都會用的 AI 模型背後藏了哪些投資機會！

從算力到應用，AI 價值鏈串起你我日常

AI 價值鏈就像是一條從底層技術到你手上產品的生產線。最底層是硬體建設層，像是 GPU、伺服器、記憶體，負責提供 AI 模型訓練與推理所需的龐大算力。接著中間這一大層，是整個 AI 的資料處理與開發中樞，也就是資料基礎設施層。

直接用一個例子來說，假設一家公司想開發一個客服 AI，第一步是把多年來的客服對話記錄從各種系統抓出來、去掉重複或錯誤資料，整理成 AI 能讀懂的格式。接著，工程師要「訓練」AI，教它怎麼回應客戶問題。他們會用一些工具把訓練流程排好，包括要讀哪些資料、怎麼學習、學多久，然後再上傳到雲端系統執行，因為在自己電腦上跑根本算不動。模型訓練完後，還要接向量資料庫，讓 AI 在回答問題時，可以像「翻資料夾」一樣，快速查找以前的紀錄。在系統上線前，工程師還會安裝一些監控和資安工具，確保這個 AI 不會當機、亂講話，或者被駭客入侵。這層看不到的基礎建設，就像一座 AI 工廠，把雜亂的原始資料一步步加工成模型，直到可以部署到產品裡。

接著是你我熟悉的應用層，這一層就是各種 AI 應用開枝散葉的地方，各種 AI 可以為企業端、進階用戶和消費者服務。企業會導入 AI 來加速決策、自動化流程；開發者與創作者使用 AI 工具提升產出效率；而一般消費者每天使用 ChatGPT、Bing AI、AI 修圖工具。由此可見，AI 早已和我們的生活緊密連結。

總結這三層的關係，AI 價值鏈的每一層互相支撐、彼此驅動。應用層的需求推動資料處理工具和模型開發方式持續進化，而這些對效率與規模的要求，又促使硬體層不斷提升算力與能源效率。反過來，硬體與基礎設施的技術突破，則解鎖更多創新應用的可能。三層彼此強化，形成一個從算力到資料、再到應用持續升級的動態生態系。

企業與資本入場，推動模型服務爆發成長

AI 硬體設施自 2023 年開始蓬勃發展，AI 晶片的領導者輝達（NVDA）便在這波 AI 浪潮下快速受惠，股價隨之水漲船高。隨著 AI 晶片日益普及，AI 的應用層也正加速擴張，市場需求全面升溫。

根據 IoT Analytics，2024 年全球基礎模型與模型管理平台的市場規模已達 110 億美元，顯示企業對 AI 工具的需求持續攀升。ABI Research 則預估，生成式 AI 市場規模將從 2024 年的 371 億美元，以年複合成長率 29% 增長至 2030 年的 2,200 億美元。

投資資金的湧入亦進一步推動產業成長。根據 Mintz，2024 年全球 AI 領域創投金額突破 1,000 億美元，其中近一半（約 45%）流向生成式 AI 領域，顯示該市場擁有高度的資金吸引力與創新潛力。麥肯錫更預估，生成式 AI 每年可為全球經濟帶來 2.6 至 4.4 兆美元的價值，其影響力可比擬雲端與網際網路技術的崛起。從技術演進、產業滲透到資金投入，整體 AI 市場正快速起飛。其中，生成式 AI 作為近年最熱門的應用分支，正站在產業爆發的起點，具備長期成長的結構性優勢。

打造 AI 應用的基石，從模型開發到 API 商品化的關鍵推手

近兩年來，足具規模的大型科技企業用力建造 AI 伺服器堆疊算力，AI 模型能夠越做越大。雲端服務商本就具有大量計算資源，加上雲服務平台的可擴充性佳，所以成為了適合訓練和部屬 AI 模型的基礎設施平台。

雲服務企業 (CSP) 成為 AI 價值鏈的根基，因為它們提供必要的基礎設施、計算能力和存儲能力。一般企業無法同樣投入大量資金來建造 AI 模型，這些 CSP 就可以提供可擴展、按照客戶需求計費的資源，讓一般企業也能夠訓練和部署 AI 模型。因此 AI 的使用成本降低，小型和大型企業都能夠利用 AI 技術實現創新點子。

具體來說就是只要透過雲端平台串接 API，就能直接在自家服務中導入對話生成、文本理解、多模態分析等強大功能。因此，這層企業的角色就像是「賣鏟子給淘金者」，掌握了模型算力與應用之間的關鍵橋梁。

現在，幾家科技巨頭正站在這場 AI 淘金熱的最前線。微軟（MSFT）憑藉超過 4.3 億名商用付費用戶，讓 AI 服務成為辦公生態系的必備工具；亞馬遜（AMZN）靠 AI 每年創造數十億美元營收，穩坐企業背後的隱形推手；Google（GOOGL）更以 AI Overviews 重塑搜尋，這項新服務每月已吸引超過 15 億活躍用戶。

他們不只賣鏟子，更在悄悄改寫這場淘金規則，逐步成為 AI 生態的主導者。下一篇，我們將深入解析這三間公司，了解它們如何布局、如何變現，以及誰更有可能成為這場競賽的最後贏家。