總主筆／施鑫澤
對於 AI 的 ROI（投資報酬率），可說是當前 CEO 與 CIO 的頭痛點。由於擔心在未來脫隊，不得不投入 AI 的投資，但是，對於 ROI 卻是一個難以計算出來的東西。這讓，許多投資難以正常化，只能且看且走，競爭者投多少來做估算。
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對於製作 ROI，早前可說是 CIO 的天職，在過去尚未有互聯網時代，全數幾乎發生在機房與辦公環境，資訊預算與營收相當容易計算與預估，那時軟體幾乎採用授權模式。之後開始出現訂閱模式，便開始複雜化，原本的成本項目隱藏到費用項目。尤有甚者，在互聯網雲端時代的 SaaS 模式，依照使用量付費，價格還經常動態調整，此時財務對於資訊部門所提供的預算開支，信任度可說蕩然無存，一下子花完，一下子因為降價，又花不完，有些或能與營收有關連，有些卻又嚴重脫鉤。
說實在，到了近期的 AI 方面的估算，前面都是小巫見大巫，不但估算不出 ROI，還理直氣壯地表示，不給錢打造 AI 應用，未來可能便上不了桌，會掉隊，會被淘汰。令人難以忍受的，便是當下難以阻擋員工在 Tokens 上的濫用，已有國際大廠因為工程師的疏忽，燒掉金額龐大的 Tokens 運算資源。三大美系大模型業者的收入更是節節攀高，這讓投如 AI 應用的產業可說是進退兩難。
值此之際，由於開源的大模型跟上，或可讓 AI 運算的成本平價化，畢竟，就算是地緣政治再高舉，在經濟效益的壓力下，明修棧道、暗度陳倉總是可以降低開發的試錯成本，對於企業 AI 的產業應用趨勢上，有相當大的助益。
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