朱曉幸指出，這類線上服務業者本身擁有大量會員與消費者流量，過去在沒有AI時，主要面對的是連線頻寬壓力；但隨著AI互動與推論應用增加，需求正逐步從頻寬擴大到算力，成為較早出現AI導入需求的一群。對電信業者而言，這也代表企業客戶對雲端、網路與算力整合服務的需求正在升溫。
朱曉幸進一步以電商場景說明，AI推論應用可透過助理式介面，協助消費者進行商品查詢、比較、推薦與交易流程引導，等於讓AI直接參與消費者服務。對於具備大量會員基礎、且需要即時回應使用者需求的線上服務業者而言，AI導入較容易形成明確應用場景，也更快轉化為實際算力需求。
相較之下，朱曉幸認為，傳統製造業與金融業雖然也有AI導入需求，但多半會先從企業內部效率提升、流程優化與資料應用等方向規劃，再逐步延伸至客戶服務端，與消費者直接互動的頻率相對較低，因此導入節奏會較線上平臺業者緩慢。
她表示，傳統產業不會像大型線上服務平臺一樣，立即產生大規模且持續性的AI互動需求，因此在AI服務需求排序上，短期較可能落在中型線上服務商之後。整體來看，AI應用落地的先後順序，將取決於企業是否具備高頻率、大量且即時的消費者互動場景，而這也將成為台灣大觀察企業AI與算力需求的重要指標。
2026/06/04 13:08
轉載自中時新聞網: https://www.chinatimes.com/realtimenews/20260604002597-260410
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