頂尖 CIO 如何規劃 AI 預算取得成功？

約 60 億美元的近一半預算，專注於實施新的數位產品與服務，以支持業務增長和創新，同時維持日常運營所需的技術。這項投資明確針對收入增長和市場差異化。
另外 40 億美元則策略性地分配給公司的四大主要業務線，確保 AI 投入能夠直接服務於各業務單位的核心需求。
剩餘預算則投入於基礎設施現代化和業務流程的數位轉型，為 AI 的長期規模化應用奠定基礎。Lori Beer 尤其強調透明化和嚴格執行預算，並清晰闡述非主要投資但對維持創新必要的科技價值，這體現了其預算規劃的務實與前瞻性。她認為成功不在於完成多少個應用，而是要實現轉型並創造實質價值。

● 預算成功與量化成果：
透過這項策略性預算規劃，摩根大通實現了顯著效益。數萬名軟體工程師透過使用銀行內部開發的程式碼助手，生產力提升了 10% 到 20%。這項效率提升讓工程師能將更多時間投入到 AI 和數據等高價值專案中。公司的執行長 Jamie Dimon 預計，銀行內的 AI 潛在應用案例將從約 450 個，在明年大幅增至 1,000 個。總裁 Daniel Pinto 進一步指出，實施 AI 有望為銀行增加約 10 億至 15 億美元的價值。這些成果充分證明其 AI 預算規劃的有效性與回報，成功將大量技術投入轉化為可觀的商業價值和營運效率。

2. 梅奧醫學中心（Mayo Clinic）— 醫療業對數據基礎設施的策略性投資

● AI 預算規劃策略：
梅奧醫學中心雖然未直接披露其 AI 預算總額，但其成功的核心在於對數據基礎設施的策略性、長期性投資。梅奧醫學平台總裁 John Halamka 博士指出，為解決學術醫療專案效率低落、耗時進行合約簽署和資料準備的痛點，梅奧醫學中心與 Google 合作，建立了一套模板化流程。這項核心投資聚焦於標準化、去識別化與雲端化，將逾 150 年、4,000 萬份的病患數據整合至雲端容器中，從而大大降低了創新門檻和專案啟動成本。這項預算投入著眼於建立一個可擴展且安全的數據平台，為所有 AI 應用提供可靠的基礎。

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● 預算成功與量化成果：
透過這項對數據基礎設施和流程優化的預算投資，梅奧醫學中心將「從想法到運行程式碼」的時間大幅縮短至兩週，進而加速了超過 200 個 AI 醫療專案的開發。其中，「居家進階照護（Advanced Care At Home）」計畫更是顛覆性創新典範，此計畫下的居家照護成本比傳統住院護理降低 30%，再入院率降低 50%，且患者滿意度更高。Halamka 博士認為，這項計畫預示著到 2030 年，醫療保健將迎來真正的轉型。這些成果證明，對核心基礎能力、尤其數據平台和流程現代化的預算投入，能夠帶來顯著的成本節約、效率提升和業務模式創新。

3. 亞馬遜（Amazon）— 服務業的生態系統建設與長期價值創造

● AI 預算規劃策略：
亞馬遜作為全球科技巨頭，其 AI 預算策略更側重於廣闊的 AI 生態系統建設與長期價值創造。亞馬遜技術長 Werner Vogels 強調，儘管亞馬遜不像 OpenAI 或 Google 那樣直接競爭大型語言模型（LLM），但他們透過 Amazon Web Services（AWS）將 AI 應用於提升客戶體驗和解決全球挑戰。這項策略性預算模式包括對 AI 新創公司 Anthropic 的支持，旨在共同開發和民主化 AI 技術。亞馬遜的預算並非僅限於內部效率，更聚焦於賦能廣大的客戶和合作夥伴，將 AI 能力作為服務進行輸出。Vogels 堅信：「成功和規模帶來廣泛的責任」，企業應確保技術在創造商業價值的同時，也能「行善」，這也指導了其 AI 預算的優先級。

● 預算成功與量化成果：
雖然此處未直接提供亞馬遜自身的 AI 預算數字，但其透過 AWS 平台推動 AI 民主化，已將 AI 應用於改善乳癌檢測和消除貧困等全球挑戰。這種將 AI 投資聚焦於基礎設施建設與廣泛應用賦能的預算規劃模式，不僅為其核心的雲端服務業務創造了長期競爭優勢和收入來源，也實現了其技術普惠和社會責任的願景。Vogels 也強調，AI 的部署不僅要具備可近性，更要具備包容性，解決目前聊天機器人仍以英語和美國文化為中心的問題，這代表了其在 AI 投資中對多元化和全球適應性的考量。

4. 歐洲大型汽車製造商 — 高科技製造業的研發與製造成本優化

● AI 預算規劃策略：
這家領先的歐洲汽車製造商將 AI 投資視為應對市場挑戰和加速創新、縮短上市時間的關鍵策略。面對亞洲競爭對手將上市時間縮短 45% 的壓力，該公司明確將 AI 預算投入於加速研發（R&D）功能，目標是成為下一代 OEM 領導者，並在規模和速度上取得優勢。根據 BCG 的報告，這項策略性投資聚焦於高影響力的應用，例如高擬真模擬、AI 初始設計生成和加速軟體性能檢查，旨在提升核心競爭力。

● 預算成功與量化成果：
該公司透過 AI 驅動的設計與模擬，成功將產品從構思到生產的時間縮短 30%（相當於一年），並在新產品工業化量產階段節省了高達 40% 的成本。這些策略性應用使其銷貨成本（COGS）總體降低了 1.5% 到 2%。此外，該公司利用生成式 AI 加速招標文件草擬與調整，效率提升 50%，同時顯著改善文件品質與一致性；分析競爭報價的速度提升 50%，並將搜尋知識資產的時間縮短 50% 到 75%。這些數據證明其將 AI 預算精準投向核心研發和製造流程，成功實現了效率與成本的雙重優化，有效應對了市場競爭壓力。

5. 化學品公司 — 傳統製造業的端到端轉型與價值創造

● AI 預算規劃策略：
這家領先的化學品公司在 AI 預算規劃上採取了全面性的「端到端轉型」策略，而非僅限於單點應用。根據 BCG 的報告，該公司將 AI 投資部署於營運、場地服務和採購等核心業務領域。這種策略性整合旨在透過 AI 重塑傳統流程，從而從根本上提升企業價值。其預算規劃的成功在於打破傳統部門藩籬，將 AI 視為跨職能的賦能工具，以實現系統性的效益。

● 預算成功與量化成果：
透過將 AI 部署於多個關鍵營運環節，該化學品公司預計將創造超過 5 億美元的價值。這個案例證明，即使是傳統製造業，透過全面且策略性的 AI 預算規劃，也能實現巨大的價值創造，將 AI 投資與核心業務流程重塑緊密結合，以獲得顯著的回報。這也體現了 BCG 提出的「重新塑造關鍵職能和發明新產品」而非僅專注於生產力的投資策略。

6. 電信營運商 — 服務業的自主營運、成本節約與網路安全收入

● AI 預算規劃策略：
電信營運商的 AI 預算規劃明確指向提升營運效率和開拓新收入來源。Juniper Research 的報告指出，全球電信營運商的年度 AI 投資預計將從 2025 年的 130 億美元增至 2029 年的 220 億美元，增幅高達 62%。這項大幅增長主要受營運商追求蜂窩網路「零接觸」營運的目標所驅動，旨在透過最小化甚至消除人為干預來提升效率與降低成本。此外，Juniper Research 的 Alex Webb 指出，營運商將在未來五年內投入超過 170 億美元於基於 AI 的網路安全，這項預算不僅用於防禦，更是為了提升其 B2B 收入流，為運輸、醫療保健和能源等行業客戶提供更安全的服務。這顯示了 AI 預算與營運策略和市場拓展的緊密結合，並預期可觀的商業回報。

● 預算成功與量化成果：
北美某電信公司利用 AI 分析通話錄音，成功將呼叫中心互動時間縮短 20%，並將轉接給人工客服的比例減少 25%。AI 聊天機器人目前處理 30% 的通話，該公司預計將相關業務單位的總成本降低 25%。Alex Webb 更指出，在無線接取網路（RAN）中實施 AI 代理（Agentic AI）能夠帶來最直接的投資回報，主要是透過降低能耗實現顯著成本節約。這些案例具體展現了電信業者如何將 AI 預算投入於提升客戶服務、優化網路營運和拓展 B2B 網路安全服務，並取得了可觀的經濟效益，證實了其預算規劃對長期營收和市場地位的正面影響。

AI 未來展望：新技術與全球格局的預算影響

AI 的快速演進正催生出新的技術範式和全球格局。CIO 們必須預見這些趨勢，並將其納入未來的預算規劃與戰略考量，以確保 AI 投資的持續競爭力與合規性。

主權 AI 的崛起 — 預算中的戰略自主與風險規避

主權 AI 指的是在發展 AI 能力時，最小化對外部參與者的依賴，從而讓國家或組織能保有對其系統、數據和決策過程的控制。根據 Linux Foundation 研究員 Marco Gerosa 等人撰寫的報告指出，79% 的受訪者認為主權 AI 具有價值和戰略意義。其主要驅動因素包括數據控制（72%），以防止敏感資訊被外部獲取，以及國家安全考量（69%），因為 AI 系統被視為軟實力的工具。報告也觀察到，到 2027 年，主權 AI 模型將在至少 25 個國家推出。這意味著 CIO 在預算中需考慮投資本地化 AI 解決方案、數據基礎設施和人才培養，以減少對外部供應商和地緣政治風險的依賴。

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該報告強調，90% 的受訪者認為開放原始碼（Open Source）對主權 AI 發展是關鍵，因其提供透明度、可審計性、安全與信任、客製化靈活性及加速創新。這對預算規劃的影響是，CIO 應考慮將資金投入到開源 AI 基礎設施的貢獻、採用與維護，以獲取更高的控制權和成本效益。Linux Foundation 的 Mark Collier 指出，開源模式消除了商業 AI 解決方案中的黑箱問題，賦予組織真正的技術所有權。

儘管追求自主性，但 94% 的受訪者認為全球協作對建立安全和文化一致的主權 AI 系統是基礎。這代表 CIO 在規劃預算時，也需考慮參與國際開源 AI 專案和技術標準制定，以共享研發成本、獲取最新技術洞察，同時維護自身的主權利益。

AI 代理與自主營運 — 預算中的治理與風險管理投入

AI 代理（Agentic AI）是能夠感知環境、分解問題、規劃行動並執行的 AI 系統。Futurum Intelligence 的分析師 Dion Hinchcliffe 提到，Salesforce 和 ServiceNow 等供應商正在推進基於代理的架構，以支援自主營運。BCG 的「AI Radar 2025」調查顯示，67% 的公司正考慮將自主代理作為其 AI 轉型的一部分。

然而，BCG 也提醒，AI 代理需要對工作流程進行深度重構，並非萬靈丹。Dion Hinchcliffe 也強調，AI 代理系統需要強大的治理框架來確保其負責任地運行。這意味著 CIO 在預算中必須為健全的 AI 治理、風險管理工具與專業人才預留充足資金，以確保 AI 代理在帶來效率的同時，也能符合倫理規範與運營安全。Juniper Research 的 Alex Webb 認為，在無線接取網路（RAN）中實施代理式 AI，能透過降低能耗帶來最直接的投資回報，這也為相關預算投入提供了量化依據。

AI 與網路安全 — 預算中的主動防禦策略

AI 的普及也使其成為新的網路安全載體。Futurum Intelligence 的分析師 Dion Hinchcliffe 指出，提示注入攻擊和數據完整性風險正日益增加，因此主動的策略極其重要。Juniper Research 預計，電信營運商將在未來五年內投入超過 170 億美元於基於 AI 的網路安全，以發展智能和自主系統。這直接要求 CIO 在 AI 預算中加大對 AI 原生網路安全解決方案、威脅情報和應急響應系統的投入，將網路安全視為 AI 投資不可或缺的一部分，而非獨立項目。

產業前瞻與未來預測 — 預算規劃的長期視角

綜合 Founders Forum Group 和 Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence（HAI）的報告，以下是 AI 未來的關鍵預測：
■ 到 2026 年，超過 95% 的客戶支援互動將涉及 AI。這要求 CIO 應在預算中規劃大規模的 GenAI 客戶服務解決方案導入。
■ 到 2028 年，AI 生成的科學論文數量將超越人類作者所撰寫的論文數量。這暗示企業需在研發預算中加大對AI 輔助研究工具的投資。
■ 到 2030 年，AI 將為全球 GDP 貢獻超過 15.7 兆美元（根據普華永道（PwC）預測）。

這些預測預示著 AI 將在生物、機器人、國防等領域持續帶來顛覆性創新。CIO 的 AI 預算規劃必須具備長遠眼光，將資金投入到這些戰略性新興領域，以確保企業在未來經濟格局中保持領先地位。此外，AI 素養將納入國家課程，國家運算基礎設施被視為關鍵，這也要求 CIO 在預算中考慮人才培養和基礎設施的在地化投資。

結論與行動呼籲：CIO 如何引領 AI 驅動的未來？

AI 已從未來的概念轉變為當前的決定性力量。正如 Founders Forum Group 所言：「AI 不僅重塑了金融、醫療、物流等產業，也催生了 AI 安全、合成生物學等新領域」。這場技術革命的速度超越以往，對企業的生存與發展構成根本性影響。

然而，麥肯錫的 2025 AI 報告警示，只有 1% 的公司真正達到 AI 成熟度。這意味著，75% 的公司尚未從 AI 創造價值，若不及時行動，將面臨被市場淘汰的風險。這不僅是技術導入的問題，更是預算規劃與執行效益的問題。

在這樣的變革中，CIO 的領導作用是至關重要。IDC 的分析師 Daniel-Zoe Jimenez 指出，CIO 必須從單純的技術推動者，轉變為業務價值的協調者，橋接技術機會與戰略業務成果。他們應積極領導 AI 治理、網路安全、技能發展、永續性和技術債務管理等關鍵領域，並將這些視為 AI 預算規劃的核心支柱。

BCG 的研究強調，AI 的成功是社會學上的挑戰，而不是技術上的挑戰。因此，企業應進行全面的 AI 成熟度評估，了解自身的起點，並將重點放在人與流程的改造上，而非僅僅關注技術本身。這直接關係到 AI 預算的有效性：將資金投入於人才培訓、變革管理、流程重塑等「軟性」建設，而非僅僅是「硬體」技術採購。透過這些戰略性的預算規劃與執行步驟，CIO 們將能引領企業有效應對 AI 時代的挑戰，形塑 AI 驅動型組織的未來，實現可持續的競爭優勢和商業成果。

(本文授權非營利轉載，請註明出處：CIO Taiwan)