商傳媒｜方承業／綜合外電報導
人工智慧（AI）熱潮持續席捲各產業，從金融服務、企業應用到消費性電子產品，皆可見其巨大影響力。特別是「代幣經濟」的崛起，以及AI公司首次公開募股（IPO）在華爾街引發了對市場模式變革的關注，也伴隨著潛在市場泡沫化的疑慮。
AI代幣經濟成估值新指標
隨著OpenAI與Anthropic等領先AI公司準備上市，華爾街投資人正被迫快速學習一種新的「代幣經濟」（token economy）。這種代幣是衡量算力使用的基本單位，成為生成式AI經濟的「貨幣」。OpenAI與Anthropic近期都已向美國證券交易委員會（SEC）秘密提交了首次公開募股說明書，其中「代幣」一詞預計將被頻繁提及。
例如，OpenAI的GPT-5.5模型每百萬輸入代幣收費 5 美元，每百萬輸出代幣收費 30 美元；Anthropic的Claude Opus 4.8模型每百萬輸出代幣收費 25 美元。然而，AI公司能否從代幣使用中獲取足夠收益，以支付輝達（Nvidia）、Cerebras等晶片供應商及雲端服務業者的龐大硬體和系統成本，仍是未知數，目前看來OpenAI和Anthropic的獲利狀況仍面臨挑戰。《CNBC》報導指出，晶片製造商Cerebras和SpaceX也在其IPO文件中大量提及代幣，其中SpaceX的檔案中便出現62次「代幣」一詞。SpaceX定義代幣為「AI模型處理和生成的文字或圖像基本單位」。
Google執行長皮蔡（Sundar Pichai）表示，Google的AI模型目前每分鐘透過API處理超過160億個代幣，高於前一季的100億個。在過去一年，有330家雲端客戶處理逾1兆個代幣，其中35家達到10兆個代幣的里程碑。Google的雲端業務在今年第一季營收年增63%至200億美元，營運收益翻倍至66億美元。與此同時，Cerebras則表示其晶片在AI處理能力上，例如晶體管數量和記憶體方面，超越輝達的B200處理器數十倍，並已於今年1月與OpenAI簽署了一筆價值超過100億美元的算力供應協議，供應期至2028年。
儘管有巨大的需求，市場也出現競爭跡象。馬斯克（Elon Musk）的AI公司xAI旗下的SpaceX，本週以較OpenAI和Anthropic更低的價格提供其Grok 4.3模型，同時透過租賃資料中心容量獲利。Anthropic已承諾每月向SpaceX支付12.5億美元，為期三年，以使用xAI的Colossus 1設施。而Google也預計每月向SpaceX支付9.2億美元，直到2029年中期，以租用11萬個輝達GPU。
萬事達卡與蘋果推動AI應用
除了IPO市場的波瀾，AI的應用也快速滲透金融服務與消費科技領域。萬事達卡（Mastercard）本週宣布推出「Agent Pay for Machines」支付平台，旨在讓AI智慧代理能使用信用卡、銀行帳戶和穩定幣自主進行交易。該平台支援機器對機器的微型交易，甚至包括僅價值零點幾美分的交易。萬事達卡首席產品長Jorn Lambert表示，這將為AI商業模式帶來「超級盛開」的條件，實現當前無法比擬的高交易量、小價值、超高速和極低延遲的機器支付。萬事達卡此前已透過加密合作夥伴計畫，與幣安（Binance）、Ripple、PayPal等超過85家公司合作開發數位資產產品，並收購穩定幣基礎設施公司BVNK，交易金額上看18億美元，以擴大其在數位資產支付領域的能力。
在消費性電子方面，蘋果（Apple）的iOS 27作業系統雖將向iPhone 11或更新機型開放，但其進階的AI功能將僅限於更強大的硬體。蘋果軟體工程資深副總裁克雷格·費德里吉（Craig Federighi）表示，更強大的裝置內建AI模型及相關功能，例如更具表現力的語音和進階的系統級聽寫，將僅適用於iPhone 17 Pro、iPhone 17 Pro Max、iPhone Air，以及搭載M3或M4晶片的iPad和Mac，還有M5晶片的Apple Vision Pro。這代表，即使是iPhone 16 Pro Max等較新機型，也無法在iOS 27秋季發布時獲得完整的AI體驗。此外，Siri AI的公開測試版將於今年秋季推出，但初期將不支援歐盟和中國地區。
企業AI應用與資安挑戰
AI在企業端的應用也日益廣泛。食品分銷商GrubMarket推出了「Sales AI Agent」，專為銷售團隊設計，能協助他們尋找客戶、生成價格表。該AI代理能根據郵遞區號識別餐廳、餐飲業者和零售商，並從菜單照片中推薦特定商品。GrubMarket技術長Genevieve Wang指出，這將銷售流程從數小時壓縮至數分鐘。此外，AWS也推出AWS Transform工具，協助企業評估並將其生成式AI工作負載從OpenAI、Google Gemini等平台遷移至Amazon Bedrock，透過AWS Identity and Access Management（IAM）安全機制及其他功能，提供高達90%的成本節省。
然而，AI帶來的潛在風險也不容忽視。法律諮詢媒體《JD Supra》提醒政府承包商，切勿將機密文件、敏感資訊或訴訟相關事實輸入消費級AI工具。文章指出，AI輸出內容可能存在「幻覺」（hallucinations），即看似權威實則錯誤的資訊。例如，德勤（Deloitte）在2025年10月就曾因使用AI協助政府報告，其中包含偽造的參考資料而面臨審查。史丹佛大學以人為本AI研究中心在2025年的一項研究發現，六大AI開發商皆會使用用戶對話數據來訓練其模型，部分甚至無限期保留這些資訊。將敏感資訊輸入AI平台可能導致失去控制，增加資訊洩露給第三方（包括競爭對手）的風險，甚至可能損害客戶關係和法律上的特權。
在醫療領域，哈佛大學公共衛生學院舉辦了「壓力點」網路研討會，探討如何為醫療保健領域的未來工程化AI，特別關注智慧代理工具（Agentic AI）的實施挑戰和最佳實踐。而在音樂領域，聖地牙哥加利福尼亞大學的學生們正重新思考AI與音樂的關係。學生Zachary Novack研究如何將生成式音樂系統從單次歌曲生成轉變為藝術家可以互動、塑造和「創造性濫用」的樂器，並呼籲研究人員從開發階段就讓音樂家和藝術家參與其中，而非僅作為最終使用者。
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