AI助理的市場滲透速度

參考第二次工業革命的經驗，詞元(token)的市場應用會比當年電力的工業滲透快嗎？

AWS在上星期的香港傳媒簡報會中，介紹了剛推出的Amazon Quick Desktop。什麼是Amazon Quick？根據AWS的官方答案，Amazon Quick是一種用於作業的AI助理，可將問題轉化為答案、將答案變成行動，並透過動作產生成果……Quick會連接用戶的所有應用程式、工具和資料，建立用戶自己的個人知識圖譜，以了解用戶的優先事項、偏好和人脈網路。Amazon Quick不僅會回答用戶的問題，而且還知道用戶想要以何種方式完成工作。只要給予一個任務，它就會採取行動，例如安排會議、傳送電子郵件、建立儀表錶板以及跟進行動項目。

不是賣廣告。相比綁定Office的Microsoft 365 Copilot或綁定Google Workspace的Gemini for Workspace，Amazon Quick的先天優勢就是沒有綁定，而是對跨系統、代理執行、內建商業智能有需求的工具混雜企業用戶提供了另一選擇。這個選擇重要，因為即使Amazon Quick的市場滲透率未及具綁定優勢的其他競爭對手，對整體AI助理的市場滲透速度是有積極提升作用的。要提升，皆第二次工業革命的經驗提醒了Grok：

「詞元的市場應用會比第二次工業革命時電力的工業滲透快一個數量級：電力自1882年商業化後，美國工廠電動機佔比約17年才到5%、約40年才到一半、約45至50年才到七成半；生產率要到1920年代才明顯加速，因為必須重鋪廠房、改unit drive、改契約與電網。詞元自2022年底大規模開放，三年多已有近九成受訪企業在至少一個職能經常使用、約四成在企業層面擴展，用量約每年增7至10倍、價格大幅下降。原因是詞元是可經API試用的軟件商品，不必報廢實體資本。但若比的是改寫流程並在利潤與總量生產率裡顯現，仍會有一段組織滯後，只是更可能以數年到十年計，而非四十年」

同樣是通用技術改進，第二次工業革命時電力的工業滲透是數以十年計的慢。1860至1900的所謂第二次工業革命，史學家認為電力帶動了往後近百年的工廠技術改進，最終發展出新經濟。然而，這段經濟轉型史具三個特徵：(1)生產力悖論(技術進步加速後，生產力增長卻遲遲才上升)；(2)新技術擴散緩慢；(3)舊技術仍持續投資。今天的智能，可算是繼資訊革命之後的第四次工業革命。技術行得再快，亦並不代表市場普遍市場應用層面的滲透速度同樣地快。不少史學家與經濟學家，把第二次工業革命之後視為「技術革命後緩慢邁向新經濟」的典範，背後原因是學習規模大時間長，再加上舊經濟的累積知識亦不少。人工智能的應用面對著類似的挑戰，凡能夠加速市場滲透的產品服務，其重要性不會比技術革命本身低。