新的公用事業：人工智慧（artificial intelligence, AI）加入電力與雲端的行列

在一項重新定義金融業與科技關係的決定性舉措中，JPMorgan Chase 已正式把其人工智慧支出從「自由裁量的創新」重新分類為「核心基礎建設」。這一語意上的轉變於本週早些時候確認，代表該行看待這項科技的方式出現根本變化——不再視為需測試的競爭差異化工具，而是如資料中心與支付軌道般關乎生存的基礎公用事業。

多年來，銀行一直標榜其「AI 實驗室」與「創新中心」，並常將這些預算與日常營運的混亂現實分隔開。JPMorgan 的轉向標誌著那個時代的終結。隨著年技術預算現今約為 $17 billion，該行已專門撥出約 $2 billion 用於人工智慧，並以與電力或資安同等不可協商的緊迫性來對待這項投資。執行長 Jamie Dimon 將此演變框定為非選擇而是求生所需，指出未能在此規模上將人工智慧商品化的機構，將在一個速度與預測能力成為新貨幣的市場中面臨被淘汰的風險。

從實驗走向基礎建設的轉變暗示著對 JPMorgan 而言，「炒作循環」已經結束。該行不再問是否人工智慧能增值；而是以銀行無法在沒有它的前提下運作來設計其系統。

必要性的經濟學

將人工智慧提升為核心的金融邏輯根植於一個有力（即便激進）的投資回報。根據近期披露，該行每年 $2 billion 的人工智慧投資已經達到損益兩平，並在成本節省與營收創造上產生等值的價值。高層將這一初步平衡描述為僅僅是「冰山一角」，並預期隨著這些系統成熟，效率提升將呈指數級複利增長。

這種財務承諾使 JPMorgan 位居獨一檔，擴大了銀行世界中「有」與「無」之間的鴻溝。當地區性銀行與較小競爭者還在掙扎於整合現成的人工智慧工具時，JPMorgan 正在建立一座專有的堡壘。該行的策略倚賴其龐大數據優勢——每天移動數兆美元提供了任何金融科技新創或較小競爭者無法複製的訓練資料集。

下表概述了指導這項龐大資本配置的戰略支柱：

Table 1: JPMorgan Chase AI Strategic Investment Pillars

底層機制：大規模落地運作

「基礎建設」的定性意味著人工智慧正被織入該行日常營運的結構中。這在部署「LLM Suite」時最為明顯，這是一個專有的生成式人工智慧（generative AI）平台，現在超過 60,000 名員工可以使用。作為通往外部大型語言模型的安全閘道，此工具允許員工起草電子郵件、摘要複雜的監管文件以及產生點子，而不會將敏感的銀行資料暴露給公開模型。

透過內部化這些能力，JPMorgan 解決了企業採用人工智慧的主要風險之一：「影子 AI」（Shadow AI）。與其讓員工暗中使用像 ChatGPT 這類公開工具——可能導致資料外洩——該行提供了一個經核准、受治理的環境。這種做法確保所有人工智慧互動皆可稽核、可解釋，並符合嚴格的金融監管標準。

此外，人工智慧融入軟體工程流程正改變該行構築自身未來的方式。數千名開發人員利用人工智慧程式輔助工具，功能部署的速度已經提升。這產生一個正向循環：人工智慧協助構建更好的軟體，而更好的軟體又能更有效率地運行人工智慧。

「銀行界的 NVIDIA」

產業分析師已開始將 JPMorgan 的科技前瞻姿態與主要科技公司相提並論，甚至有人稱該機構為「銀行界的 NVIDIA」。此比較凸顯該行意圖成為平台提供者，而非僅僅是服務提供者。透過將人工智慧視為基礎建設，JPMorgan 實際上正在為金融打造一套作業系統，該系統可在其龐大的全球版圖上加以運用。

這一雄心以強大的人才策略為後盾。該行現在僱用超過 2,000 名人工智慧與機器學習專家，其中包括近 900 名資料科學家。這樣的人才集中產生了引力；頂尖技術人才愈來愈被吸引至該行，不僅是因為報酬，還因為可以接觸到無與倫比的運算資源與資料集。在人才爭奪戰中，JPMorgan 正在傳遞它是一家擁有銀行執照的科技公司。

風險與監管的航行

儘管前景看好，將人工智慧提升為核心基礎建設地位並非沒有風險。對算法決策依賴的集中化引入了監管機關密切關注的系統性風險。某些深度學習模型的「黑盒」特性對於公平放貸法與財務報告內建的「可解釋性」要求構成挑戰。

JPMorgan 對這些風險的做法是採取「人類在迴路中」（human-in-the-loop）治理。該行謹慎地將其人工智慧專案——尤其是面向消費者的角色——框定為輔助而非取代。例如，雖然人工智慧可能產生個人化的房貸方案，最終核准仍由人工職員審核。這種混合模式旨在收割自動化的效率，同時維持人類判斷的問責性。

此外，資安面向不容忽視。隨著該行使用人工智慧來防禦其周界，它也承認惡意行為者正在使用相同技術發動更複雜的攻擊。因此，對人工智慧基礎建設的投資也是一場軍備競賽。透過將人工智慧嵌入核心安全層，該行旨在以機器速度回應威脅——當人類反應時間已不敷使用時，這是必要的。

未來展望

進入 2026 年後段，JPMorgan 的策略很可能迫使更廣泛市場做出回應。競爭者將面臨更大壓力來澄清自身的人工智慧路線圖：他們是在建設、購買，還是落後？

對更廣泛的人工智慧產業而言，這一舉措確認了從 2024–2025 年的「試點煉獄」向全規模生產的過渡。當世界上最重要的銀行決定人工智慧與其運行伺服器同樣不可或缺時，有關這項技術效用的爭論實質上已被定論。問題不再是是否採用人工智慧，而是組織能多快重構其根基以支援它。JPMorgan 已經做出選擇，並藉此為何謂現代金融基礎建設訂下新標準。