生成式 AI 引領潮流，處於「過度期望」巔峰

日本 Gartner 公司近日發布《2024 年日本未來型基礎設施技術炒作週期》報告，揭示了 40 項可能對企業產生重大影響的未來技術趨勢。在這份報告中，生成式 AI 被置於技術炒作週期的「過度期望」巔峰期，凸顯其在目前科技發展中的核心地位。

Gartner 日本副總裁分析師鈴木雅喜表示：「2024 年，生成式 AI 正處於『過度期待』的頂峰階段。AI 相關技術將在未來擴充功能到各種用途和產業，並在以人為中心的理念下，持續整合多項技術。」

報告特別提到了一項新興技術——檢索增強生成（RAG: Retrieval Augmented Generation），它結合了大規模語言模型（LLM）與搜尋技術，使企業能夠將自身專屬數據整合到生成式 AI 的輸出中，有望實現更專業、更具針對性的業務應用。然而，儘管生成式 AI 備受矚目，許多企業仍面臨提升 RAG 精度的挑戰，這可能導致市場對生成式 AI 的期待逐漸降溫。

Gartner-日本面向未來的基礎設施技術成熟度曲線 — 圖源：Gartner 日本面向未來的基礎設施技術成熟度曲線

什麼是技術成熟度曲線？

每個技術成熟度曲線深入探討了科技生命週期中的五個重要階段。
黎明期：由潛在的技術創新揭開序幕。早期的概念驗證（POC）相關討論及媒體報導吸引了大量關注。通常情況下，尚未有可用的產品存在，實用化的可能性也未被證明。
過度期待的高峰期：在早期的宣傳中，出現了許多成功的案例，但也伴隨不少失敗。雖然有些企業開始採取行動，但數量並不多。
幻滅期：由於實驗和實施未能取得成果，關注度逐漸減退。科技的創造者可能會重組或失敗。只有當倖存的供應商成功改善其產品，以滿足早期採用者的需求時，投資才會繼續。
啟發期：展示科技如何為企業帶來利益的具體案例逐漸增加，理解度也在提升。第二代和第三代產品開始由科技供應商推出。更多企業為先導專案提供資金支持，但保守的企業仍保持謹慎態度。
生產力穩定期：主流採用開始。評估供應商執行和持續性標準的定義變得更加明確。科技的應用範圍和相關性擴大，投資逐漸穩定回收。

Web3 與 NFT 進入「幻滅期」

與生成式 AI 的熱潮形成鮮明對比的是，曾經風靡一時的 Web3 和 NFT 技術已進入「幻滅期」，被主流接受並採用所需的時間分別 Web3（5~10 年）、NFT（2~5 年），都證明 Web3、NFT 要能夠被大眾所接受，真的還有一段很長的路要走。

根據 Gartner 的技術炒作週期模型，這意味著市場對這些技術的過度期待正在消退，它們的真實價值開始受到嚴格考驗。Gartner 提醒企業領導者，應當根據技術的成熟度和潛力，審慎評估 Web3 和 NFT 的實際應用價值，並謹慎考慮是否在此階段進行投資。與此同時，報告還強調了幾項值得企業關注的未來技術，包括機器客戶、人形機器人和大規模行為模型（LBM: Large Behavior Model）等。

Gartner 日本傑出副總裁分析師亦賀忠明指出：「2024 年後，海外主要汽車企業將在工廠引入人形機器人，為製造業帶來革命性影響。包括人形機器人在內，全球汽車產業正加速向『以數位為前提的新型移動產業』轉型。」

企業應對技術變革的策略建議

面對快速演進的技術環境，Gartner 為企業提供了一系列應對策略。企業領導者應該從炒作週期中識別可能為公司帶來利益的技術項目，了解其目前成熟度和達到充分成熟所需的時間，從而制定合適的投資策略。對於處於炒作週期頂點附近的技術，如生成式 AI，企業需要特別注意期望值與現實之間的差距。🥮

在引入新技術時，企業不應將其視為單純的效率提升措施，而應在以人為中心的原則下，致力於減輕員工的勞動負擔，提升人力資本，並投資人才培養。亦賀忠明強調：「企業應努力實現員工與 AI 和人形機器人的共生，這將成為極為重要的議題。」

最後，鈴木雅喜建議，企業可以考慮在技術尚未成熟時承擔風險進行投資以獲得先行者優勢，也可以選擇規避風險，觀察其它公司的早期採用情況，待技術成熟後再行採用。無論選擇哪種策略，企業都需要密切關注技術發展趨勢，靈活調整自身的數位化轉型計劃。

整體來說，Gartner 的 2024 技術炒作週期報告為企業在這個充滿變革的時代提供了寶貴的洞察和指導。無論是生成式 AI 的蓬勃發展，還是 Web3 和 NFT 的挑戰，企業都需要審慎評估，靈活應對，以在技術創新中把握機遇，實現可持續發展。

日本公司發表 2024 技術炒作週期！生成式 AI 處高峰，Web3 進入「幻滅期」