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Fortune /Grok整理:
進入2026年,企業界對人工智慧(AI)的最大新年決心是實現投資報酬率(ROI),歷經三年實驗與大量支出後,在AI泡沫疑慮升溫之際,高層主管正面臨更大壓力,必須證明AI投資能帶來實質回報。


Gartner預測2026年AI應用軟體支出將激增至近2700億美元,過去一年企業每位員工平均花費590至1400美元於AI工具,但多數試點尚未產生價值,甚至有報告指95% AI試點零回報。CFO注重成本控制,CTO追求創新,內部統整挑戰浮現。
預期2026年大多數企業在AI應用方面仍難以廣泛實現ROI。

黃仁勳接受訪談指出,電腦將徹底轉型,從由人類來進行編程,轉為在人類給予其大量監督與指示下,電腦會自行編程。人們依然需要指揮電腦去學習什麼內容,同時人們使用電腦的方式也會改變。未來電腦將能處理比今日約大10億倍規模的問題,以智慧電網來說,仍存在著太多浪費的議題,但AI可以找出如何部署剛好足夠的能源,不會過度供應能源。同時,企業生產力還可以大幅提升,供應鏈管理也可能更加輕鬆,設計電腦也會容易得多。

黃仁勳也說,如果每個想得到的問題都變得更有希望解決,或許人們會想出更多問題待解決,那麼工作機會將不會變少,更可能會演變成人類比過往任何時候都還要忙碌,全球所有工作可能都會改變。而所有那些以前因為成本太高而無法嘗試的實驗,現在都可以去試,或者AI會幫忙實驗。(經濟日報)

在網路上看到程式設計師

用vibe coding工作經驗

他原以為可以提高效率20%

實際上卻是工作時間增加20%

1. 用AI可以不寫程式

卻要花更多時間看懂AI寫的程式工程師都有的經驗,看別人寫的程式倒不如自己寫還比較快

 

2. 花更多的時間debug

3. 下的提示詞越接近程式語言

所產生的AI程式才會比較精確

所以不是不用懂寫程式

而是換成人類語言寫

這樣的效率其實更低

把一個簡潔的數學式子

換成人類語言就知道

反而更冗長讓人一頭霧水

有興趣的人可以把底下變異數公式用人類語言講一遍

最後他建議把整個程式

細分成很多小段落讓AI去跑

才比較節省時間

其實這樣等於是Excel的VBA

一個寫程式助手而已

而非能完全替代程式設計師

 

AI的問題在於

可以替代人類90%的工作

卻無法完全自主完成

就是最後的一哩路最難,

即馬斯克所講的長尾效應

 

AI公司老闆畫的大餅都太快了

不會那麼早達成

我們是投資人馬上要面對

AI 股太貴

OpenAI下半年現金即將燒光

今年GDP一路往下



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