範式轉變：為何在 2026 年「最佳 AI 模型」的辯論已成過時
截至 2026 年 1 月，企業人工智慧（enterprise artificial intelligence）的格局已經發生根本性轉變。多年來，業界一直被一個單一且持久的問題吸引：「哪一個 AI 模型是最好的？」這場追求最高基準分數或最大參數量的競賽，定義了早期的生成式 AI（Generative AI）時代。然而，包含知名科技未來學家 Bernard Marr 在內的產業領袖與分析師之間，已逐漸形成新的共識。2026 年的主流策略不再是選擇一個整體性的勝者，而是策劃一個針對特定業務成果量身打造的精細模型投資組合（Portfolio Approach）。
在 Creati.ai，我們觀察到這種從「模型至上」到「模型編排（model orchestration）」的轉變，正於全球 500 強企業中加速擴散。這一認知既明確又解放人心：追求單一、包羅萬象的模型不僅低效率——更是策略性錯誤。當今成功的 AI 部署，運作方式不再像獨奏，而更像交響樂團；企業會根據每個樂器獨特的音色，選擇其在整體作品中的定位。
單一模型心態的謬誤
在生成式 AI（Generative AI）熱潮的初期階段（大約 2023–2024 年），組織經常在每項任務上都預設採用可取得的最大型大型語言模型（Large Language Model，LLM）。邏輯很簡單：若一個模型在推理與程式碼能力的排行榜上名列前茅，那它就應該是客服、資料輸入與創意寫作等所有任務的最安全選擇。
到了 2026 年，隨著實際部署現實的重壓，這套邏輯已經瓦解。雖然通用模型在摘要與草擬等標準任務上已達到相當的高性能平台，但它們常常難以應對專門企業功能所需的細微差別。此外，針對一個簡單的分類任務部署一個龐大且資源密集的模型，現在被視為財務上的不當行為。
Bernard Marr 在 Forbes 的文章中指出，當 AI 進入組織工作流程那種複雜且混亂的現實時，「最佳模型」的敘事就會失效。一個在創意構思上表現卓越的模型，可能缺乏在法律流程中嚴格遵守合規協定的能力。相反地，一個高度受限、以安全為導向的模型，可能無法產出一則吸引人的行銷文案以支撐活動啟動。在高風險環境中，「一套尺碼適用所有」的方法已被證明是「樣樣通、樣樣鬆」的策略。
組合式策略的崛起
2026 年的主流策略是 投資組合方法（Portfolio Approach）。這種方法將 AI 模型視為一組多元化資產，每個模型都有特定的風險—報酬輪廓與功能專長。就像金融投資組合會在高成長股票與穩定債券之間取得平衡一樣，AI 投資組合會在大型、偏重推理的模型與較小、反應更快且更注重隱私的模型之間取得平衡。
這種轉變由三個關鍵因素驅動：
- 成本效益： 對每個查詢都使用旗艦前沿模型（frontier model）在經濟上不可持續。較小的專用模型（smaller, specialized models，SLMs）可以以一小部分成本處理例行任務。
- 延遲與性能： 即時應用需要的速度，往往是大型模型難以提供的。將查詢導向更輕量的模型可以確保更迅速的使用者體驗。
- 資料隱私與主權： 高度敏感的資料常需要在地處理或在嚴格管控的環境中處理，這可能與公開的前沿模型不相容。
編排這個具代理性的樂團
Bernard Marr 恰當地將現代 AI 領導者形容為「具代理性的樂團的指揮」。在這個框架中，企業不再依賴單一的獨奏家。相反地，它協調一個複雜的合奏，各部門分工如下：
- 打擊樂（SLMs）： 處理高量、節奏性任務，例如交易分類與基本路由，強調速度與精準。
- 弦樂（專用模型）： 管理細緻、領域專屬的任務，例如法律合約審查或醫療診斷編碼。
- 獨奏（前沿模型 frontiers）： 保留給最複雜、模糊且需要深度「思考」與創造力的推理任務。
這種編排通常由一層稱為 AI 路由器或閘道（AI Router 或 Gateway）的中介軟體來管理——它會根據複雜度、成本與隱私需求，智慧地將提示導向最合適的模型。
策略性選擇：在適配性、風險與成果之間取得平衡
選擇 AI 的標準已從單純的基準分數轉向三項實務指標的三位一體：適配性（Fit）、風險（Risk）與成果（Outcomes）。
適配性（Fit）指的是模型能力與具體任務之間的對齊。該任務需要深度推理還是僅需模式匹配？需要 128k 的上下文視窗還是 4k 就足夠？
風險（Risk）涉及治理面向。模型是否為開放權重，允許在內部部署？供應商是否對版權索賠提供賠償？對於金融與醫療等高度受規範的產業而言，一個稍微不那麼能幹但可稽核的模型，遠比一個「黑箱」的前沿模型來得可取。
成果（Outcomes）則聚焦於可衡量的商業結果。若一個專用程式編寫模型能將開發者時間減少 40％，即便它在常識型知識上分數較低，對於軟體公司來說它仍然是更優的選擇。
下表對比了過時的單一巨石策略與現代的投資組合方法：
Comparison: Monolithic Strategy vs. Portfolio Approach
| Feature | Monolithic Strategy (2024) | Portfolio Approach (2026) |
|---|---|---|
| Resource Allocation | High cost; same compute for all tasks | Optimized; right-sized compute per task |
| Risk Profile | Single point of failure; rigid governance | Diversified; granular control per model |
| Flexibility | Locked into one vendor ecosystem | Vendor-agnostic; adaptable to new releases |
| Integration Speed | Slow; requires massive fine-tuning | Fast; plug-and-play specialized modules |
| Focus Metric | Benchmarks (MMLU, HumanEval) | Business ROI and Task Success Rate |
（註：表格結構與標記保留原格式；以上內容已翻譯為繁體中文。）
實作：AI 卓越中心的角色
為了有效執行此投資組合策略，2026 年的組織正在賦能其 AI 卓越中心（AI Centers of Excellence，CoE）。CoE 不再只是研究中心，而是負責策劃模型目錄的治理機構。
他們為樂團持續進行「試鏡」——測試新的開源釋出與專有模型的表現。當有一款新的開放權重模型在特定的 text-to-sql 任務上超越付費 API 時，CoE 會更新路由邏輯以切換流量，即時優化成本。
這種敏捷性是 2026 年以 AI 為本企業的顯著特徵。他們不忠於品牌；他們忠於效率。如 Marr 所示，成功取決於能否將這些多元的線索織成一致的自動化布料。
結論：擁抱複雜性以獲得競爭優勢
過去的簡化思維已不復存在。我們不能再問「哪一個 AI 是最好的？」並期待得到一個有意義的答案。2026 年真正的問題是：「在這些特定的限制下，解決這個特定問題的最佳工具組合是什麼？」
在 Creati.ai，我們視此為一個差異化的機會，而非複雜性的負擔。那些掌握模型編排藝術的公司，將能打造出比仍困在單一模型範式的競爭者更具韌性、更具成本效益且功能更強大的系統。那位知道何時該召喚小提琴、何時該釋放銅管樂段的指揮，最終將帶來最具感染力的演出。
隨著我們深入 2026 年，讓我們停止尋找救世主模型，開始打造我們的樂團吧。多元且具代理性的生態系時代已到來，並正在重塑企業科技的基本面。
