在各種論文與技術大會上，AI的未來看似無所不能；但在企業的會議室裡，AI的導入專案卻往往無疾而終。為什麼市面上的POC（概念驗證）多如牛毛，真正能轉化為長期商業價值的案例卻寥寥可數？作為NVIDIA投資的雲端串流技術領導者，日商優必達（Ubitus）商務總監許朝欽指出，企業導入AI最常忽視的並非模型好壞，而是「算力成本結構」與「互動即時性」這兩大隱形高牆。
一、期待落差：為什麼你的AI專案停在POC？
許多企業主對AI的第一印象來自網路上的炫目影片或論文發表的Demo，「直覺覺得AI很炫，而且應該很便宜。」然而，當這些想像真正進入商業場域時，現實的落差隨即浮現。許朝欽觀察到，企業最致命的誤區在於將AI視為「一次性專案（Project-based）」而非「長期產品（Product-based）」。「大家覺得AI很便宜，那是因為只看到開發費用。真正可怕的是後續維運的費用。當一百人變成一千人使用，Token的計費是幾何級數暴增的。」許多POC案之所以無法轉正，是因為企業在預算規劃時忽略了AI運作的邊際成本。如果只依賴外部API（如ChatGPT），隨著用戶量增加，燒錢速度將遠超預期；若企業沒有建置自有算力或談定固定成本的基礎設施，商業模式往往難以成立。
二、決戰「算力」：AI虛擬人的心臟
如果說模型是AI的大腦，算力就是它的心臟。在文字客服的場景中，用戶或許能容忍30秒的思考時間，但面對「AI虛擬人」時，延遲是體驗的殺手。「使用者對虛擬角色的容忍度很低，我們不可能等它思考五秒鐘。」許朝欽表示，為了讓虛擬人能像真人般「秒回」，優必達將回應速度優化至2-3秒內。這背後依靠的不是更聰明的模型，而是強大的算力支撐與延遲優化技術。這正是優必達的核心優勢。起家於雲端遊戲串流的優必達，曾協助任天堂、SEGA處理極低延遲的遊戲運算。如今，他們將管理上萬張GPU的經驗移植到AI領域，並與正崴集團合作成立「友崴超算（Ubilink）」，在台灣、日本與東南亞佈建算力中心。許朝欽強調：「模型現在多半是開源的，難度沒有想像中高；反而是硬體的算力架設、資安部署，才是企業長期營運的護城河。」
展示使用UbiReal 引擎的虛擬人技術
三、虛擬人vs.聊天機器人：如何兼顧「溫度」與「準度」？
企業在導入AI客服時常陷入兩難：既想要生成式AI的靈活互動，又害怕「幻覺」導致公關災難。許朝欽點出，傳統Chat Bot容錯率極低，用戶只要打錯字或語意不清，就無法正確理解；而AI的價值在於能理解否定句、弦外之音與各種口語表達。為了在商業應用中解決幻覺問題，優必達提出了一套混合解法：
◆RAG技術（檢索增強生成）：優先搜尋企業內部資料庫，若無資料則明確告知或引導至外部搜尋（如Google Maps、Steam API），而非胡亂瞎掰。
◆精確與參考回答並行：針對嚴肅資訊（如醫療、銀行法規），系統強制鎖定「精確回答」；針對閒聊或模糊提問，則開放AI進行「參考回答」，兼顧專業與互動溫度。
目前，這套技術整合於產品 UbiOne，並導入政府、教育、品牌與文化等多樣化場域，同時能支援台語等多語言即時切換，展現高度適配性與商業可行性。
四、給企業主的導入指南：從「小」做起
對於正準備踏入AI領域的企業，許朝欽建議不要一開始就想做「大平台」或直接面對終端消費者（To C），因為To C的算力成本與資安風險最高。
成功的導入路徑建議：
①從內部流程優化開始：例如企業內部的知識管理或教育訓練，環境相對封閉，容錯率高，且容易累積內部信心。
②檢視是否真的需要AI：如果你的需求是「100%照稿演出」，不需要任何推論與彈性，那麼傳統的Chat Bot可能比AI更適合你，且成本更低。
③算力先決：若決心要長期發展AI服務，必須將算力建置（無論是自建機房或租用專屬算力）納入前期評估，而非單純依賴依量計價的API。
AI不應只是行銷活動中的一次性煙火。從優必達的經驗來看，成功的AI轉型，是建立在對「營運成本」的清醒認知與「基礎建設」的紮實投入之上。當熱潮退去，誰擁有穩定的算力與可控的成本結構，誰才是這場AI馬拉松的贏家。
