過去這一年，AI 模型的競爭熱鬧非凡，而EgentHub作為AI Agent 企業導入專家，我們在第一線協助企業導入時，觀察到一個挺有趣的現象：技術社群熱衷的「跑分（Benchmark）」，與決策者在意的「落地」，正逐漸形成兩條平行線。
當社群在熱烈討論哪個模型又多了幾分時，企業決策者想的其實很務實：- 「這東西多久能接上現有系統？」
- 「導入三個月內，老闆能看到什麼成效？」
- 「數據安全跟出事後的責任，歸誰？」
最近 a16z 訪談了 100 位全球 2000 強企業決策者（CIO），這份報告剛好印證了EgentHub的發現。我想結合報告數據與實務經驗，與大家聊聊三個「模型之外」的真實戰場。
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戰場一：從「單選題」變「多選題」
企業不再尋找最強模型，而是打造「模型組合」
報告中可以看到，雖然OpenAI 依然穩坐領頭羊位置，有 78% 的 CIO 表示公司已經在生產環境使用它，但與此同時Anthropic 和 Google 追趕的速度也非常快。特別是 Anthropic，在大型企業的滲透率成長相當顯著；而 Google Gemini 自從發布3 pro後，聲量也一直很穩健。
另一項值得關注的數據是：現在有 81% 的企業同時測試或使用了三種以上的模型，這個比例在一年前還不到七成。
這個轉變背後，反映的是企業心態變得更成熟了。
以前大家選 AI 就像選 ERP 系統一樣，習慣做完評估後就「選定一家」。但現在大家發現，技術迭代太快了，各家模型又各有擅長，把雞蛋全放在同一個籃子裡風險實在太高。
我們在實務中常聽到客戶提出這類務實的考量：
- 「萬一這家服務斷線了，我們能不能快速切換？」
- 「針對不同的小任務，能不能自動選CP值最高的模型？」
這意味著，企業對模型的看法已經從追求最強轉向追求彈性，這也標誌著隨著 AI Agent 概念的落地，大家對風險與韌性的要求自然變得更高了。
戰場二：整合能力比模型分數更關鍵
場景才是主角，細節決定成敗
我們發現，近期與我們接觸的企業主，不會再急切地詢問我們的模型是不是最新，最聰明的，取而代之的是，企業主或主管們會開始詢問某個應用場景我們能不能做，或是推薦用哪個模型做，尤其當有多樣任務的工作流程想導入AI時，每個任務的模型選擇都讓企業陷入沉思。
就目前看來，三大主要模型商的優勢大致分化：
- OpenAI：憑藉先行優勢，在聊天機器人和知識管理上依然是首選。
- Anthropic：在寫程式與數據分析領域，展現了很強的專業感。
- Google Gemini：在多模態處理和原生的生態系整合上，有其獨特的護城河。
但在實務現場，除了模型的既有能力外，真正的挑戰往往躲在細節裡：
- 任務拆得夠細嗎？ 以「客服」為例，裡面包含分流、QA、情緒安撫。真正有效的作法是把任務拆解後，再讓不同的模型各司其職。
- 組織準備好了嗎？ 技術到位了，但「誰可以用、用在哪、數據怎麼分級」的治理框架如果沒跟上，最後 AI 往往淪為「好玩但不敢用」的裝飾品。
戰場三：第三方應用被重新定義價值
比起自建地基，企業更想要「開箱即用」的房子
前陣子市場上有些討論，覺得模型能力強了，第三方應用會不會就沒戲唱了？結果恰恰相反，無論是 a16z 還是其他權威報告都發現：大多數企業更傾向採購封裝好的第三方方案，而不是從頭自建。
新創的機會
在最後一哩路裡找到護城河
大廠的邏輯通常是：「我提供最強的地基，你自己蓋房子。」這對有龐大 IT 團隊的公司或許沒問題，但對大多數企業來說，最大的痛點是「不知道怎麼開始」或「沒人力做整合」。
這就是新創公司的機會點。
分享一個我們碰過的案例：
某家製造業客戶的需求非常雜，從工程圖辨識到海運單據擷取都有。這涉及了 RAG、視覺辨識、SQL 等多種能力，單一模型很難面面俱到。他們需要的不是一個萬能模型，而是一個「任務梳理 + 模型配對 + 自動調用」的完整方案。
這種能把複雜問題拆解並搞定細節的能力，正是大廠目前較難深入、而新創可以深耕的空間。
Microsoft 的地位與新創的突破
報告裡還有個很有趣的對比：
一方面，Microsoft 在企業市場確實有壓倒性的優勢，因為企業本來就信任它，採購流程也最簡單。但另一方面，竟然有 76% 的企業對 AI 新創抱有高度期待。
為什麼？原因就在於「靈活」。
舉例來說，當開發者用過 Cursor 這種 AI 原生工具後，對 Microsoft Copilot 的滿意度就明顯拉開了差距。這說明了：大廠雖然穩健，但也因為要照顧龐大客戶群，很難在每個垂直場景都做到極致，這就給了新創切入的空間。
我們觀察到，成功的 AI 新創通常不跟大廠硬碰硬，而是採取更聰明的做法：
- 專注特定場景：把一個小問題（如會議整理或專業客服）做得比誰都深。
- 極致的整合體驗：幫客戶省下 80% 的摸索時間，讓系統直接銜接現有流程。
- 陪跑式的服務：有時候，有人帶著一起解決問題，比多給幾個功能更實用。
延伸觀察：企業越來越務實，也越來越堅定
除了上述觀點，我們也看到企業心態上的幾個微妙轉變。例如，兩年前大家因為不信任閉源模型供應商，堅持要用開源模型來保持控制權。但現在，大家發現閉源模型在穩定性和支援度上確實拉開了差距。當資安規範和責任邊界被制度化後，大家的心態也從「防備」轉向「專業的風險評估」，不再盲目追求開源，而是選擇最可靠的表現。
此外，關於 ROI（投資報酬率）的衡量也變得更理性和長遠。大家不再期望 AI 一夕之間讓營收翻倍，而是關注「生產力提升」和「組織能力的累積」。雖然目前的投資報酬率多在 1.5 倍左右，但企業依然願意持續加碼。這反映了一種共識：AI 已被視為未來的基礎設施，現在投入是為了在未來十年不掉隊。
在模型之外，看見真正的勝負
總結 a16z 的這份調查，它其實向我們揭示了企業 AI 市場的真實樣貌：競爭的重心，正在發生一場本質上的移轉。
- 戰場正從 模型能力 轉向 落地能力
- 思維正從 技術領先 轉向 問題理解
- 關係正從 產品銷售 轉向 夥伴關係
未來幾年，我們肯定還會看到更多驚人的跑分紀錄被打破。但對企業來說，真正決定 AI 轉型成敗的，或許不在那些漂亮的跑分數字裡，而是在於那些安靜而紮實的整合工作、細膩的流程重新設計，以及一段段建立在信任上的長期合作關係中。
如果您的企業也想導入AI Agent加速工作流程，或是想了解AI Agent如何協助企業處理既有的工作邏輯，EgentHub除了自有企業AI Agent管理平台外，也有專業的AI Agent導入顧問，協助企業從AI的使用者，成為AI的實踐者，能夠自建自用自養AI Agent，讓AI導入真正落地。
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