AI戰雲壓頂：從HSBC到Databricks、Anthropic　全球企業搶搭「便宜又可控」新一代模型潮

・ 2026 年 06 月 17 日

歐洲銀行HSBC攜手Google Cloud全面導入AI、Databricks營收暴衝卻承認毛利率將下滑、Anthropic模型被政府勒令下架掀起「自有與開源模型」保命潮。從華爾街到矽谷，企業一面加碼生成式AI，一面急著控成本、避鎖定風險，AI競賽正從單純「誰最強」轉向「誰又強又便宜、還掌握主導權」。

在生成式AI狂飆的2026年，企業對AI的態度已從「要不要用」轉變成「怎麼用得又快、又便宜、又安全」。從英國銀行巨頭HSBC到矽谷獨角獸Databricks，再到因政府管制被迫下架模型的Anthropic，最新一輪消息勾勒出一幅清晰圖像：AI不再只是技術軍備競賽，更是成本控制與主權爭奪戰。

以金融業為例，HSBC宣布與Alphabet旗下的Google Cloud（NASDAQ: GOOGL）簽下多年合作協議，核心就是全面強化AI能力。這家全球性銀行已經在Google Cloud上運行約600個應用程式，如今更計畫在未來兩年內，讓AI再接手200項額外任務，從財富管理諮詢到金融犯罪風險管理，甚至協助前線員工做決策、減少行政與會前準備時間。CEO Georges Elhedery直言，AI將「摧毀某些工作、創造新工作」，但這次與Google DeepMind工程團隊合作，目標是優先鎖定單一專案就能帶來逾1億美元收益或效率改善的領域，顯示大銀行已把AI視為實打實的營收與成本槓桿。

然而，AI帶來的並不只是甜頭。提供企業AI基礎設施的Databricks，在舊金山舉行的自家「Data and AI Summit」上對外揭露，年化營收已較去年大增逾80%，達到69億美元，其中約17億美元來自AI產品，包含能回答企業資料問題的Genie、以及協助開發者打造客製應用的Agent Bricks。這樣的成長速度讓Databricks在私募市場估值竄升至1340億美元，甚至超越已上市對手Snowflake（NYSE: SNOW）。

但Databricks CEO Ali Ghodsi同時坦言，隨著所謂「agentic AI」——大量自動代理程式上線，客戶對模型的查詢量爆炸式成長，公司為底層模型支付的成本勢必提高，毛利率「將會往下走」。他形容這是消費型計價模式的必然結果：AI代理確實帶來更多「用量」，也推升營收，但也同步把雲端與模型運算成本推上去。為此，Databricks推出Unity AI Gateway等工具，幫企業盯緊「AI預算」，防止過去那種鼓勵員工「token maxxing」的瘋狂氾濫，如今轉向講求「value-maxxing」——在不犧牲效能前提下，用更便宜的模型處理例行任務。

成本與風險雙壓之下，模型「可控性」成為關鍵。這一點在Anthropic事件中被放大到極致。該公司為配合美國政府出於國安理由祭出的出口管制指令，上週突然全面停用Fable 5與Mythos 5兩款頂級模型，所有客戶無預警被斷線。雖然其他模型不受影響，但對依賴雲端閉源模型的企業來說，這次事件無異於當頭棒喝：只要政治風向一變，關鍵AI能力隨時可能說停就停。

這也讓微軟（NASDAQ: MSFT）執行長Satya Nadella罕見公開示警，強調企業必須打造能持續進化、但仍「掌握自身智慧財產權」的代理系統，他直言「沒有人會想看到全世界企業都把價值拱手讓給少數幾個『吃掉一切資料』的模型」。在Anthropic風波後，市場資金開始湧向可下載、自行部署的開源模型陣營，尤其是來自中國的MiniMax、Zhipu等實驗室，其模型在OpenRouter等平台的使用頻率明顯攀升。

專門協助企業自訓與部署模型的Applied Compute執行長Yash Patel就指出，Anthropic事件「凸顯擁有自家模型的重要性」，客戶現在談得最多的是「不想被單一廠商鎖死」，希望走向多模型、多供應商的架構。更敏感的是，美中科技角力仍在升溫，但目前最受企業青睞的一批開源模型，正來自DeepSeek、Tencent（騰訊）、Xiaomi（小米）、MiniMax等中國業者。過去企業往往「連討論都不想」，如今則開始務實評估：「如果品質不錯，就想辦法解決其他問題。」

Databricks的實際觀察也印證這股潮流。Ali Ghodsi提到，在企業客戶眼中，策略已變成「最尖端任務用最厲害的閉源模型，其餘大量日常工作改用更便宜的開源模型」，其中包括中國出品的模型。這不僅是省錢，更是降低被單一供應商「斷糧」的風險。同時，Databricks也藉由併購切入更多垂直市場，例如三月推出主打資安的Lakewatch，本週又宣布收購曾在2021年估值達14億美元的資安新創Panther、並發表行銷數據產品CustomerLake，企圖在各產業建立「一站式AI數據平台」，讓企業可以在同一套架構下，靈活切換多種模型。

在這樣的環境裡，連頂級雲端與AI巨頭也不敢掉以輕心。微軟一方面是OpenAI與Anthropic的重要投資者，另一方面卻公開呼籲避免價值過度集中在少數閉源模型上；Google Cloud則選擇與HSBC等大型客戶深度綁定，讓自家Gemini模型成為金融業內部流程與風控的「系統等級」基礎設施。兩大雲端陣營與眾多開源社群之間的競合，成為AI產業下一階段的主戰場。

從投資角度來看，這意味著市場領先者未必只是單一模型實驗室。提供資料平台與多模型管理能力的企業、能把AI深度嵌入高門檻行業流程的服務商，以及掌握大量垂直場景數據的傳統巨頭，都有可能在這波「又要強、又要便宜、還要自己掌控」的AI浪潮中竄出。距離ChatGPT公測還不到四年，AI產業仍處起跑階段，真正的贏家，可能是那些既敢擁抱最新模型，又不把命運交給單一供應商的企業。對所有想押注這場革命的投資人與企業來說，如今最重要的問題，不再是「AI來不來」，而是「誰能在AI時代保住主導權」。