多年來，許多企業領導者將 AI 視為解決一切痛點的萬靈丹。Oracle 歐洲、中東及非洲地區 AI 業務價值副總裁 Neil Sholay 近日在《TechRadar》撰文指出，過去企業習慣「在這裡部署一個數位助理，在那裡放置一個 Copilot，然後等待魔法發生」，但 AI 帶來的改變，至今仍未達到企業營運所需的規模。
問題並非 AI 失去效用，而是多數企業未能區分不同的 AI 應用層次。Neil Sholay 將企業 AI 分為兩類：水平 AI（Horizontal AI）可以用來處理不同企業共有的基礎工作，實用、容易擴大部署，卻也日益商品化；垂直 AI（Vertical AI）則結合特定產業知識、企業專有資料與核心工作流程，能解決更複雜的產業問題。
然而，當所有競爭對手都能取得相同的水平 AI 工具，這也代表企業難以藉此建立獨特優勢。因此，這些在 AI 時代領先的企業並未拋棄水平 AI，而是不再把廣泛部署通用 AI 工具視為轉型終點，而是將水平 AI 當成基礎，再建立能重塑企業營運方式的垂直 AI。
AI 愈容易部署，愈難拉開差距？企業的「複雜度悖論」
Neil Sholay 將這種現象稱為「複雜度悖論」（The Complexity Paradox）：水平 AI 部署簡單，單獨使用卻多半只能創造有限的邊際價值；垂直 AI 建置難度較高，卻更有機會直接改變企業的營收、成本與損益。然而，目前多數企業仍停留在第一層，尚未進一步建立深入產業流程的垂直 AI 能力。
他以客戶服務為例，說明通用數位助理可能每週替客服團隊省下數小時，這是一個實際且必要的起點，卻不足以帶動企業轉型。相較之下，為特定產業打造的 AI 系統，可以嵌入企業核心流程，運用專有資料與領域知識，讓 AI 從協助員工的工具，進一步成為業務流程再造的一部分。
這也代表，水平 AI 與垂直 AI 並非二選一，而是需要彼此搭配：水平層負責建立不同系統之間的連結基礎，垂直層則利用企業資料、流程與產業知識，創造更大幅度的改變。Neil Sholay 表示，他在歐洲企業工作坊中觀察到，部分組織在既有水平 AI 基礎上加入垂直應用後，生產力提升可達 15% 至 20% 以上，而且效益橫跨完整工作流程，而非只出現在單一部門。
別把水平 AI 當終點，企業應把投資轉向高價值垂直流程
隨著垂直 AI 進入企業營運，當前企業 AI 生態系也正重演雲端基礎設施的發展模式：大型業者提供底層能力，專業軟體商在雲端基礎上開發應用，再由系統整合商負責串接。企業因此不必花費數月評估通用單點工具，而是能在既有系統上，更快發掘、測試與部署符合產業需求的專用 AI Agent。
更重要的轉變是，企業平台本身也開始提供由多個專業 Agent 組成的協作團隊，針對現金催收、人力排班與供應商搜尋等成果設計。目前，系統整合商與獨立軟體供應商也已在財務、人力資源、供應鏈與客戶體驗等領域，提供經過驗證的垂直 AI 解決方案。這些方案並非以通用工具取代既有能力，而是透過針對特定產業與職能問題打造的 Agent，放大企業原有平台的價值。
不過，Neil Sholay 也擔憂，部分企業完成水平 AI 部署後，便將其視為終點，甚至只滿足於能在法說會上宣稱「已經導入 AI」。這樣的狀況，會讓企業只能取得有限回報，並開始困惑：為什麼競爭對手明明從相同基礎出發，卻能創造截然不同的經濟效益？
因此，Neil Sholay 呼籲企業不應放棄水平 AI，而要正確安排投資順序：先運用既有系統中的 AI 功能提升基本效率、建立團隊信心與資料基礎，再投入能處理最高價值、最複雜業務流程的垂直 AI 專案。企業也應找出哪些流程對損益最重要，再針對這些流程自行建置或與合作夥伴開發專用 AI 系統，持續衡量成效，進一步擴大真正有效的應用。
劉永信：未來是 Hybrid AI 時代，沒有一個模型能包辦所有事
針對這股企業 AI 從水平應用走向垂直整合的關鍵趨勢，CloudMile 萬里雲集團創辦人暨董事長劉永信提出相互呼應的觀察。劉永信認為，AI 正在經歷三階段的演進：最早是 Horizontal AI（水平 AI），例如 ChatGPT 這類什麼都能聊、什麼都能做一點的通用工具；接著是專門為特定產業或工作量身打造的 Vertical AI（垂直 AI）；再往前，則是能自行完成一連串任務的 Agentic AI。
「在這個演進裡，我認為企業的競爭優勢，早就不是『你用哪一個大型語言模型』，」劉永信強調，模型是所有企業都能購買的能力，真正的差距，在於企業是否有能力將資料（Data）、模型（Model）與工作流程（Workflow）串接起來，進一步形成能實際解決產業問題的應用。
「我一直相信未來是 Hybrid AI（混合式 AI）的時代，沒有一個模型能包辦所有事，企業會依不同場景，混搭不同的模型、不同的雲端平台跟不同的 AI Agent，組出最適合自己的一套架構，」劉永信指出，在這種混合架構下，誰能最早把公司整理到「AI Agent 一進來就能上工」的狀態，也就是所謂的「Agent Ready Enterprise」，誰就更有機會在這場競爭勝出。
垂直 AI 改變「軟體能賺什麼錢」，也重寫人機分工模式
除了改變企業的 AI 架構，垂直 AI 也可能改變軟體創造價值的方式。劉永信認為，垂直 AI 被視為下一個關鍵機會，是因為改變了「軟體能賺什麼錢」這件事。他引述知名創投 a16z 的觀察指出，過去軟體出售的是工具，幫助人們更快完成工作，但 AI 讓垂直軟體第一次能直接「替人完成工作」，包括業務、行銷與客服等任務，都可以改由軟體處理。
劉永信也引用 a16z 的例子說明這項轉變：假設一個市場擁有 1 萬名客戶，如果產品只是一套軟體，並向每名客戶每月收取 1 千美元，整體市場規模約為 1.2 億美元；但如果這套 AI 能幫客戶完成業務、行銷、客服與後台工作，每月收費提高至 1 萬美元，市場規模便會擴大至12億美元。這樣的轉變，讓許多過去因為市場太小而被認為不值得投入的產業，也可能因為每個職務的價值提高，再度成為值得經營的市場。
回到垂直 AI 最核心的價值，劉永信表示，垂直 AI 並不是把原有軟體變得更聰明一些，而是重新定義一個產業中「軟體到底能做多少事」。過去軟體扮演輔助角色，人仍是工作的主角，但當 AI 能把一件事從頭到尾完成，產業中哪些工作由人負責、哪些工作可以交給軟體的界線，都將重新洗牌。
當企業 AI 從水平工具進入垂直流程，再進一步走向能自行完成整串任務的 Agentic AI，軟體能承擔的工作、人與軟體的分工界線，以及既有商業模式都將被重塑。在這場產業轉型中，企業能否掌握水平、垂直與 Agentic AI 的發展路徑，並提前整合資料、模型、工作流程與 Agent，將決定誰能真正把 AI 轉化為營運優勢，進一步在下一階段的競爭中脫穎而出。
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＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：《TechRadar》、文字採訪 CloudMile 萬里雲集團創辦人暨董事長劉永信，首圖來源：Unsplash
