AI 很便宜，但「可用的答案」很貴
在高單價產品的世界裡，技術服務從來不是附加價值，而是產品的一部分。
所謂「讓客戶賓至如歸」，背後其實是一整套嚴謹的診斷流程：從出貨資訊、現場環境、問題現象，到實驗驗證、跨部門（甚至原廠）協作，最後產出具體可執行的報告。這樣的服務，本質上是一種高成本的知識產出，因此以每小時 NT$2000–2500 收費，是市場可以理解的結構。
然而，生成式 AI 的出現，讓這個結構產生了劇烈變化。
我做過一個實驗：在具備一定背景知識的前提下，透過 AI 助理（例如使用 API 計費模式），可以在極低成本（約 NT$100 以內）下，生成一份結構完整、論述流暢、甚至具有顧問報告質感的採購評估文件。從「表面品質」來看，這幾乎已經達到可交付等級。
但問題在於，這份報告是否「可用」？
關鍵差異，在於「上下文」。
AI 所生成的內容，缺乏以下幾種關鍵資訊：
- 特定客戶的歷史案例與決策脈絡
- 現場環境的實際參數（網路架構、設備配置、異常紀錄）
- 已經嘗試過的解法與其結果
因此，AI 所提供的，往往是一種「合理但不可驗證」的建議。它可以幫助思考，但無法直接承擔決策責任。
這個現象，其實與大型語言模型本身的訓練過程高度一致。模型的能力來自於前期大量資料與算力的投入；同樣地，人類專業判斷能力，也來自於長期累積的經驗與案例。沒有這一段「高成本訓練」，就不可能產出具備深度的決策能力。
換句話說，AI 降低的是「表達成本」，但沒有降低「理解成本」。
在這樣的背景下，開源 LLM 的價值開始浮現。現代模型已經具備接近通才型資深人員的知識廣度，可以快速生成不離譜的分析內容。但要讓這些內容真正產生價值，仍然需要兩個關鍵條件：
- 使用者的引導能力（提問、拆解、驗證、收斂）
- 可整合的外部上下文（企業內部知識、環境參數、歷史紀錄）
當這兩者被整合時，AI 才會從「內容生成工具」，轉變為「決策輔助系統」。
而這正是我目前投入的方向：
將過去三十年的技術服務經驗，轉化為可被企業內部持續使用與擴展的知識系統，讓 AI 不只是回答問題，而是理解企業本身。
原文來自 臉書討論串, 以上為 AI 助理 (ChatGPT) 改編版本.
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