在科技浪潮以前所未有的速度席捲全球的今日，一個嶄新且充滿顛覆性潛力的詞彙——「代理式 AI 在邊緣運算」（Agentic AI on Edge），正悄然成為繼生成式 AI 之後，引領下一輪產業變革的核心引擎。在今年的 Computex 論壇上，前 Google 台灣董事總經理、被譽為台灣 AI 產業發展靈魂人物的簡立峰博士，以其深厚的產業洞察，為我們描繪了一幅清晰的 AI 演進藍圖。他指出，人工智慧正經歷一場從雲端走向終端的根本性轉移，從一個被動的「知識顧問」進化為能夠主動執行任務的「智慧代理人」。這場變革不僅是技術的飛躍，更為台灣以硬體實力見長的產業生態，開啟了一扇通往全新價值創造的黃金大門。要深入理解這場革命的深刻意涵，我們必須先解構 AI 發展的歷史脈絡，從中探尋其演化的邏輯與未來的必然趨勢。
第一波浪潮：預測型 AI 的崛起——學會「看懂」世界的眼睛
若將人工智慧的發展比喻為一個人的成長，那麼 2016 年 AlphaGo 的出現，無疑是 AI 學會「看懂」世界、睜開雙眼的重要時刻。簡立峰博士將此階段定義為「預測型 AI」（Predictive AI）的時代。在此之前，AI 更像一個擁有龐大資料庫的查詢系統，擅長記憶與匹配，卻缺乏深層次的理解與歸納能力。 AlphaGo 的突破在於它精通了「深度學習」與「增強式學習」，這就像給 AI 的大腦裝上了複雜的神經網路，使其不再是死記硬背，而是能夠從海量的數據中自主學習、辨識模式，並對未來做出高精準度的預測。
我們可以將預測型 AI 想像成一位頂級的鑑定大師。你給他觀看數百萬張貓與狗的圖片，經過學習，他便能輕易地辨識出一張新圖片中的動物是貓還是狗。這就是「預測」的本質：基於已知的歷史數據，對未知的輸入進行分類、識別或判斷。無論是智慧型手機的人臉解鎖、語音助理的指令辨識，還是醫院裡輔助醫生判讀醫療影像的系統，其核心都是解決「這是什麼？」的問題。 AlphaGo 將此能力推向了巔峰，它不僅學習了人類數千年來的棋譜，更透過自我對弈創造了數億盤的經驗，使其能在複雜的圍棋棋盤上，以超越人類的直覺與計算能力，「預測」出最佳的落子點。這個階段的 AI 雖然強大，但其角色依然是被動的。它像一個知識淵博的顧問，你必須主動提問，它才能給出答案。它能辨識，卻無法創造；能判斷，卻無法主動執行。
第二波浪潮：生成式 AI 的爆發——擁有「能說會道」的大腦
如果說預測型 AI 為人工智慧裝上了眼睛，那麼以 ChatGPT 為代表的「生成式 AI」（Generative AI）則賦予了它能夠理解與創造的大腦和嘴巴。這是一次從「辨識」到「生成」的質變。簡立峰博士特別強調，這場革命的技術基石，是 Google 提出的「Transformer」模型架構，它徹底改變了機器理解人類自然語言的方式。過去的 AI 在處理長句子時，往往會忘記句子的開頭，難以掌握上下文的邏輯。而 Transformer 架構就像賦予了 AI 一種宏觀的閱讀理解能力，使其能夠同時關注句子中的所有詞彙，並精準捕捉它們之間的複雜語意關聯。
正因如此，AI 的語言能力在短短數年內實現了驚人的飛躍，達到了簡博士所稱的「奇異點」。 AI 不再僅僅是一個被動的問答機器，它變成了一個可以與你深度對話、協助你腦力激盪的創意夥伴。它解決的是「幫我做點什麼（腦力工作）」的問題。你可以命令它：「幫我寫一封商務郵件」、「為我的產品想一個廣告標語」，甚至「幫我寫一段 Python 程式碼」。生成式 AI 的出現，極大地提升了知識工作的效率，但它的能力範圍，基本上仍侷限於數位世界中的資訊處理與內容創造。它能幫你規劃一趟完美的旅行，卻無法親手為你訂下那張飛往夢想目的地的機票。
第三波浪潮：代理式 AI 的黎明——賦予 AI「手腳」去執行任務
這就引出了當下正在發生的第三波，也是最具變革潛力的浪潮：「代理式 AI」（Agentic AI）。如果說預測型 AI 是眼睛，生成式 AI 是大腦，那麼代理式 AI 就是為這具智慧體裝上了能夠與現實世界互動的「手和腳」。它的核心價值在於「執行」。這意味著 AI 不再只是提供建議或生成內容，而是能夠自主地、有目的地完成一系列複雜的任務。
簡立峰博士用旅行規劃的例子生動地闡釋了這三者的區別：你問 AI「東京有什麼好玩的？」，它列出景點，這是「預測型 AI」；你讓 AI「幫我規劃一個五天四夜的東京行程」，它給你一份詳盡的計畫書，這是「生成式 AI」；而當你對 AI 說「幫我預訂一個下週出發、五天四夜、預算五萬元的東京自由行」，AI 便開始自主行動，它會連接到航空公司網站比價並訂購機票，登入訂房平台預訂符合你預算與偏好的飯店，甚至購買好景點的電子門票，最後將所有確認信與行程表彙整交付給你——這就是「代理式 AI」。
要實現這一點，AI 必須具備三大關鍵能力：深度「推理（Reasoning）」、多步驟「規劃（Planning）」以及靈活「使用工具（Tool Using）」。當 AI 接收到一個複雜指令時，它的大腦會像人類一樣進行思考：首先，將大目標（預訂旅行）拆解成數個小任務（訂機票、訂飯店、買門票）；接著，為每個小任務匹配最適合的工具（呼叫航空公司 API 、連接訂房網站）；最後，依次執行這些任務，並在過程中根據實際情況進行調整，直到最終目標達成。這種從「規劃」到「執行」的端到端（End-to-End）自主能力，是 AI 從一個數位世界的工具，蛻變為能夠在現實世界中產生實際影響的代理人的關鍵一步，這也預示著一場遠比 ChatGPT 更為深刻的產業變革即將到來。
為何走向邊緣？代理式 AI 的必然歸宿
當 AI 具備了如此強大的自主行動能力後，一個核心問題油然而生：這些智慧代理人，應該全部依賴遙遠的雲端數據中心，還是應該部署在我們觸手可及的終端設備上？簡立峰博士給出了明確的答案：代理式 AI 的未來，必然與「邊緣運算（Edge Computing）」緊密結合。
「邊緣運算」並非一個深奧的概念，我們可以將其理解為一種「去中心化」的智慧部署模式。傳統的雲端運算，就像是將所有計算任務都交給一個中央超級大腦，而邊緣運算則是將部分計算能力下放到網路的「邊緣」，也就是我們身邊的各種終端設備上。簡博士指出，這種轉移是基於四大不可或缺的現實需求。
首先是「即時性」。在許多關鍵應用場景中，零點幾秒的網路延遲都是無法接受的。例如，一輛自動駕駛汽車需要在瞬間對路況做出反應，工廠的機器手臂需要進行毫秒級的精準操作，這些都無法承受數據往返雲端所帶來的延遲。將 AI 決策模型直接部署在邊緣設備上，才能確保任務的即時與安全。
其次是「網路連線性」。雲端服務高度依賴穩定的網路，但在隧道、偏遠地區或特定工業環境中，網路連接並非總是可靠。一個部署在邊緣的 AI 代理，即使在離線狀態下也能執行核心任務，保障了服務的連續性。
第三是「數據隱私與安全性」。企業的商業機密、個人的健康數據、家庭的影像資料，這些高度敏感的資訊若全部上傳至雲端，將面臨巨大的隱私風險。邊緣運算讓數據能夠在本地進行處理，實現「數據不出門」，這對於注重安全與合規的企業應用至關重要。
最後是「客製化與領域知識」。通用的雲端大模型是通才，而垂直產業應用需要的是專才。透過在邊緣端部署針對特定領域（如醫療、製造、零售）進行微調的、體積更小、更專業化的 AI 模型，可以讓每一個終端設備都成為其領域內的專家，提供更精準、高效的服務。
台灣的黃金交叉點：以硬體為基石，打造軟硬整合的 AI 新未來
從雲端走向邊緣的趨勢，恰好擊中了台灣產業在全球科技版圖中的「甜蜜點」。簡立峰博士樂觀地指出，這為台灣創造了一個前所未有的歷史機遇。台灣過去最引以為傲的是強大的硬體製造能力，特別是在工業電腦（IPC）等領域，我們是世界的領導者。然而，在過去由雲端主導的 AI 時代，台灣的硬體廠商更像是在為美國科技巨頭的軟體生態打工。如今，「Agentic AI on Edge」的興起，將戰場拉回到了台灣最擅長的領域——軟硬整合。
未來的每一個智慧終端，都需要一個強大的硬體載體來運行 AI 。這意味著台灣的硬體優勢將成為無可取代的基礎。更重要的是，產業的價值鏈正在重塑。企業的價值不再僅僅是出售一個個冰冷的硬體盒子，而是提供一個整合了智慧大腦（AI 代理）的完整解決方案。這就像特斯拉的汽車，其核心價值不僅在於車體本身，更在於其能夠透過軟體不斷更新升級的智慧駕駛系統。
要抓住這個機會，簡博士強調了「打群架」的生態系思維。這是一場需要整個產業鏈協同作戰的戰役，從上游的 AI 晶片設計，到中游的硬體平台製造，再到下游的、擁有各行各業「領域知識」（Domain Knowledge）的系統整合商與軟體開發商，必須緊密合作。例如，像研華這樣的工業電腦龍頭，可以提供穩定可靠的硬體平台，而眾多的 AI 新創公司則可以專注於開發針對特定場景的 AI 代理應用，共同打造面向全球市場的垂直領域解決方案。
展望未來三到五年，我們可以預見，一個由代理式 AI 驅動的萬物智能時代正加速到來。小至我們佩戴的智慧耳機，可以實現無縫的即時跨語言翻譯，讓我們用母語走遍天下；大至整個智慧城市，交通號誌、監控攝影機都將成為自主協同的智慧代理，主動優化交通流量、預警公共安全事件。在這場即將到來的變革中，AI 將不再是高懸於雲端的遙遠存在，而是化身為無數個降臨凡間的智慧代理，深度融入我們的生活與產業之中。而台灣，憑藉其數十年積累的硬體實力與靈活的產業生態，正站在這個軟硬整合的黃金交叉點上，有望成為驅動這場 AI 下凡革命的關鍵力量。