當全球科技企業仍然積極推動「AI Everywhere（AI 無處不在）」之際，Google 卻向市場傳遞了一個耐人尋味的訊息：如果沒有必要，未必每一次都需要使用AI，很多簡單查詢，傳統 Google Search 反而是更適合的工具。 這番話由一家每年投放數以百億美元發展人工智能的科技巨頭說出口，乍聽之下似乎自相矛盾。然而，若我們把焦點從產品競爭，提升至產業發展的層面來觀察，便會發現 Google 真正想討論的，並不是「少用 AI」，而是 AI 產業正開始由「技術競賽」走向「價值競賽」。今天，市場不再只是問「AI 能做什麼」，而是開始追問「AI 是否值得用在這裡」。
這種轉變，其實反映了人工智能已經進入一個新的發展階段。過去三年，生成式 AI 帶來前所未有的熱潮，企業競相宣布導入 AI 應用，各類產品只要加入 AI 功能，便足以吸引市場關注。然而，熱潮過後，愈來愈多企業管理層開始回歸最基本的商業問題：AI 是否真正提升了生產力？是否降低了成本？是否改善了客戶體驗？如果答案並不明確，那麼再先進的技術，也難以持續創造價值。Google 今天提出「沒有必要，不必每次都用 AI」，其實正是這種理性思維的體現。
成本與技術差異
很多人以為，向 AI 提出一個問題，只不過是 Google 搜尋的升級版本，但兩者背後的運作方式其實截然不同。傳統搜尋引擎的工作，是從已建立好的索引中快速找出最相關的網頁，因此速度極快，成本亦相對低廉。大型語言模型則需要即時理解語意、分析上下文、進行推理，再重新生成答案。每一次對話，都涉及大量 GPU 運算、高頻寬網絡以及龐大的電力消耗。換句話說，每一次 AI 回答，都等於啟動一部小型超級電腦。若只是查詢今天的天氣、餐廳地址、公司官方網站、航班時間或股票代號，AI 未必能提供比搜尋引擎更多的價值，卻需要付出更高昂的運算成本。從資源配置的角度來看，把最昂貴的工具，用於最簡單的事情，本身便值得重新思考。
商業模式的挑戰
但 Google 真正面對的挑戰，可能並不只是成本，而是自身商業模式正受到 AI 衝擊。二十多年來，Google 建立了一套極為成功的搜尋廣告生態。使用者搜尋酒店、保險、律師、旅遊等資訊時，搜尋頁面上的廣告及網站連結便構成 Google 最重要的收入來源。然而，生成式 AI 改變了這套運作邏輯。當使用者直接向 AI 詢問「哪一間酒店最適合家庭旅行？」時，AI 通常會整合大量資訊後直接給出建議，而不是引導使用者逐一瀏覽不同網站。對使用者而言，這無疑大幅提升了效率；但對 Google 而言，卻意味著網站流量可能下降、廣告曝光減少，甚至整個搜尋經濟生態都受到挑戰。因此，Google 近年推出的 AI Overview 刻意保留 AI 摘要，同時仍然展示大量搜尋結果及網站連結，這並非單純的技術設計，而是試圖在創新與既有商業模式之間取得平衡。
能源與永續議題
除了商業模式，AI 還帶來另一項容易被忽略的成本——能源。近年 Google、Microsoft、Amazon 及 Meta 持續擴建大型資料中心，不少企業更重新投資核能及再生能源，以滿足 AI 模型日益增加的運算需求。國際能源機構（IEA）已指出，AI 資料中心將成為未來全球用電增長的重要來源之一。如果全球每天數十億次查詢都交由大型語言模型處理，其能源需求將遠高於傳統搜尋。在全球積極推動 ESG 及碳中和的大環境下，是否每一條簡單查詢，都值得動用如此龐大的運算資源？Google 今天的提醒，其實也是一種可持續發展的思維：把 AI 留給真正需要推理、分析、創造和決策支援的工作，而不是浪費在可以透過搜尋秒速完成的查詢。
使用者習慣與結語
然而，從使用者角度來看，真正難以回頭的並不是技術，而是習慣。過去，我們搜尋「如何成立有限公司」，需要閱讀政府網站、專業文章及不同顧問的分析，再自行整理資訊；今天，只需向 AI 提出問題，它便可以在數十秒內整合成立流程、所需文件、注意事項及常見錯誤。又例如，一位中小企老闆希望利用 AI 改善客戶服務，以往可能需要閱讀十多份案例研究和顧問報告，如今只需描述自己的業務模式，AI 便可以提供一套初步方案。真正改變的，不只是工具，而是人們對效率的期望。一旦習慣了「直接得到答案」，便很難重新接受「自己搜尋、閱讀、比較和整理」的過程。因此，Google 希望大家重新善用搜尋，在技術上完全可行，但在人性的層面，卻未必容易。
不過，AI 普及所帶來的最大挑戰，也許並不是它會否取代工作，而是它會否逐漸取代我們思考。今天，不少學生利用 AI 完成作業，企業利用 AI 撰寫報告，管理層利用 AI 整理市場分析。效率固然提高了，但如果人們開始習慣接受 AI 提供的第一個答案，而不再查證資料來源、不再比較不同觀點，也不再提出質疑，那麼真正流失的並不是知識，而是判斷能力。這就像 GPS 導航一樣，很多人每天行走同一條路線，仍然依賴導航系統，結果對道路反而愈來愈陌生。AI 若成為我們每一次思考的起點與終點，人類最珍貴的能力——批判思維、分析能力及創造力——便可能逐漸退化。因此，AI 最理想的角色，始終應該是一位能力極強的副駕駛，而不是接管方向盤的駕駛者。
筆者認為，Google 這番話真正值得深思的地方，並不是「少用 AI」，而是它透露了一個產業成熟的重要訊號。二十多年前，互聯網剛興起時，市場追求的是「Internet Everywhere」。只要企業建立網站、公司名稱加上「.com」，估值便大幅上升。然而，2000 年科網泡沫爆破後，市場開始提出一個更重要的問題：互聯網究竟能否真正創造商業價值？事後回望，互聯網並沒有失敗，反而徹底改變了世界；真正成功的企業，也不是那些「用了互聯網」的企業，而是懂得把互聯網融入商業模式、持續創造價值的企業，例如 Amazon、Google、Netflix，以及後來的阿里巴巴和騰訊。
今天，AI 正站在相似的十字路口。不少企業仍然把「導入 AI」視為數碼轉型的象徵，但董事會和投資者開始提出更務實的問題：AI 究竟帶來多少收入？節省多少成本？提升多少生產力？投資回報率（ROI）是否合理？這些問題，正標誌市場開始由「AI Everywhere」邁向「Right AI」。未來企業真正競爭的重點，不再是誰部署最多 AI，而是誰能夠在最適合的地方，以最低的成本創造最大的商業價值。AI 將逐漸由「展示科技實力」的工具，變成「提升經營效率」的基礎設施，就像今天的互聯網、雲端運算及智能手機一樣，重要，但不再需要刻意炫耀。
Google 今天看似保守的提醒，或許正是一個成熟產業才會出現的訊號。當一項技術開始普及，市場關心的便不再是它有多先進，而是它是否真正改善了生活、提升了效率，並且值得持續投入。對企業而言，衡量 AI 成功與否的標準，不應是部署了多少 AI，而是 AI 是否真正創造了價值；對個人而言，真正的 AI 素養，也不是每天使用 AI 多少次，而是知道什麼時候應交給 AI，什麼時候應該自己搜尋、閱讀、分析和思考。
回顧互聯網二十五年的發展，市場最終留下來的，不是追逐潮流的人，而是理解潮流的人。AI 的未來，相信亦會如此。真正成熟的科技，不是讓所有事情都用上AI，而是讓每一件事情，都用對工具。
