「這是 AI 發展中我見過最令人興奮的時刻。」在 AI EXPO Taiwan 2025 開場演講中，史丹佛大學（Stanford University）計算機科學系與電機工程系客座教授、DeepLearning.AI 創辦人吳恩達揭示了 AI 將對產業以及職場環境帶來的幾個重大變革。

例如，在 AI 的助攻下，小型團隊已能與大型團隊競爭，這為企業提供前所未有的機遇。然而，這也要求企業重新思考組織結構、人才策略，以適應這個迅速變化的環境。

AI 產業的關鍵變數：技術資源普及化，賦能小型團隊

吳恩達分析 2025 年 AI 產業的兩個關鍵變數。 首先，隨著美國的 Llama 以及中國的 DeepSeek 和 Qwen 等開源或開放權重模型的發布，這些模型不僅是技術工具，更已成為戰略資源。 「開放模型已成為 AI 供應鏈的核心組成，」他解釋，這場開源革命正在使高級 AI 能力變得更加普及，不再是少數科技巨頭的專利。

這種技術民主化直接影響第二個關鍵變數： 小型團隊能力的顯著提升。 「在美國，我們看到一些僅有 30人、100 人或 200 人的初創企業，其營收竟然超過了擁有數千甚至數萬員工的大團隊。」

特別是在原型開發領域，AI 將速度提升了約 10 倍，從根本上改變了創新的經濟邏輯，舉例來說，若開發一個原型（prototype）需要 6 個月，人們會非常謹慎地選擇投資方向，但如果一名工程師能在一天內完成一個原型，即便失敗，損失也微不足道。

然而，吳恩達也提醒企業領導者警惕市場炒作。他指出，一年前，「代理式 AI」（指能夠自主執行複雜任務的 AI 系統）還只是技術圈的專業術語。但約 6 個月前，一些大公司的市場人員開始濫用這個詞，製造不切實際的期待。雖然在醫療診斷、法律文件處理等領域已有不少成功應用，但企業領導者仍需撥開炒作迷霧，專注實質成果。

「10x人才」崛起！AI 加劇人才兩極化

隨著開源模型和敏捷開發重塑產業格局，吳恩達觀察到 AI 正在創造一個更加兩極化的職場環境，並促進「10x 專業人士」（效能是普通從業者 10 倍的專業人士）的出現。

「在軟體工程領域，我們一直有『10x 工程師』的概念，即比普通軟體工程師效能高 10 倍的工程師。然而，我們卻很少談論 10x 招聘人員、10x 作家或 10x 分析師。」吳恩達解釋，這是因為在許多職位上，最優秀與平均水平之間的差距存在上限，比如超市收銀員，無論多麼有天賦，也難以讓顧客以 10 倍速度完成結帳。但隨著愈來愈多人學習 AI 並熟練使用，未來可以期待更多職業出現「10x 專業人士」。

「未來最重要的技能，是能夠準確告訴電腦你想要它做什麼。」他建議工作者學習控制 AI，成為那些能夠指揮 AI 完成任務的人，就不怕如果擔心 AI 取代工作。

對企業領導者而言，10x 專業人士不僅創造更高價值，還能獲得更高回報。「10x 工程師很可能獲得比普通工程師高出 3 倍的薪水。」這意味著企業需要重新思考人才招聘、培養和保留策略。

AI 對組織的衝擊：「主管決策，員工執行」的模式已過時

隨著 10x 專業人士在各行各業崛起，將挑戰傳統組織的模式。「當我們擁有 10x 工程師時，我們最終會重組團隊，因為有時做決策的最佳人選是工程師，而非經理。」吳恩達指出，在傳統的金字塔式層級組織中，確保老闆擁有所有信息至關重要，因為老闆負責做決定，其他人按指示行事。但如果組織中擁有高度賦能的個人，那麼重要的是使他們有能力做出決策。

吳恩達舉例，在他的團隊中，有位記者自己寫程式爬取新聞源，每天標記出最重要的故事。這不僅提升了個人效率，更重要的是，這個創新來自記者本人，而非管理層。這表明當專業人士掌握技術能力時，創新可以從任何環節湧現，而非僅來自技術部門或高層。

「對於現代企業，特別是科技公司，你必須明白無法維持純粹自上而下的結構，因為通常老闆不可能擁有足夠的專業知識做出所有決策。你必須在組織各處分散決策權，讓專業人士作出最佳決定。」這意味著企業需要重新設計訊息流通渠道，確保前線專業人士能夠獲取必要的數據和工具。

吳恩達最後呼籲台灣的企業領導者：「不要只專注於技術本身，更要關注如何重新構想組織結構和決策流程，這將決定誰能在 AI 時代取得真正的成功。」

核稿編輯：王宥筑