「上帝模型」時代的終結
在生成式AI（generative AI）熱潮的早期，企業策略看似簡單卻具欺騙性：找出最聰明、最大、最強大的模型——通常被稱為「上帝模型」——並廣泛部署。領導者執著於追蹤基準測試，假定較高的參數量和在通用測驗上更優的推理分數會自動轉化為更好的商業成果。
然而，到2026年1月，這種邏輯已從根本上分崩離析。一種新的策略範式正在企業界形成，它超越了單純追逐「最佳」模型的簡化思維。根據產業分析以及 Bernard Marr 的最新見解，今年對高階主管來說的關鍵問題不再是「哪個模型最好？」而是「哪一組合的模型能構成最有效的投資組合？」
AI 市場的成熟顯示，依賴單一巨大的大型語言模型（LLM）不僅效率低，而且在策略上極具風險。關注點已轉向協調（orchestration）——為每項工作選擇合適的工具，以建立具韌性、具成本效益且高效能的 AI 生態系。
通用優越性的謬誤
多年來，業界運作在一個假設下：漲潮會抬高所有船隻——更聰明的通用模型會在每項任務上勝過專門系統。儘管前沿模型在摘要和基本編碼等通用能力上已達到令人矚目的齊平，但在企業專門應用上已出現邊際報酬遞減的情況。
當 AI 被部署於複雜且高風險的環境時，差異變得明顯。一個在行銷團隊的創意構思上表現出色的模型，可能缺乏法務部門所需的嚴謹可解釋性。類似地，一個能通過律師資格考試的大型模型，當用於路由客服工單或處理標準發票時，往往是過度設計且造成財務負擔。
「最佳」模型現在成為一個相對的概念。到了2026年，最成功的企業是不再把 AI 當作單一通用工具，而是把它當作一支多元化的勞動力。這種轉變承認在成本、延遲、準確性與隱私之間的權衡太重大，無法用一套適用所有情境的方案來解決。
具代理能力的交響樂團崛起（Agentic Orchestra）
2026 年，對於 企業 AI（Enterprise AI） 的主要比喻已不再是「神諭」，而是「交響樂團」。在這個框架中，組織扮演指揮的角色，協調一套多樣化的專門代理（agents），每個代理各司其職。這種「代理式（agentic）」方法允許企業在不被各種架構的弱點拖累下，善用不同架構的獨特優勢。
專門職能對應專門能力
這種分工在各項 業務 職能中顯而易見。行銷部門越來越傾向採用高度靈活的多模態系統，這些系統能無縫融合文字、圖像與影片生成。這類模型優先考量創意與速度，而非嚴格的事實性剛性。
相對地，財務與法務團隊則採用較小的、領域專用模型（SLMs）或經過大量微調的開放權重模型的版本。對於這些部門而言，優先事項截然不同：資料隱私、可稽核性與合規性是不可妥協的。一個會出現 1% 幻覺（hallucination）的通用模型就是一項風險；而在經過驗證法務語料訓練的專門模型，則提供了這些職能所需的可靠性。
韌性與供應商獨立
採用投資組合方法帶來一項關鍵策略優勢：免於供應商綁定（vendor lock-in）。當一家公司把整個工作流程建立在單一專有 API（API）上時，就容易受到價格上漲、服務中斷與供應商任意政策變動的影響。
透過多樣化模型堆疊——將專有的前沿模型與開源替代方案和內部 SLM 混合——公司建立起韌性。如果某個供應商發生停機或性能下降，「指揮」系統可以將任務重新導向至替代模型，確保業務持續運轉。這種架構彈性正成為 2026 年 CTO（CTO）的標準要求。
模型選擇的策略標準
為了在這個複雜的場景中導航，決策者正在制定嚴謹的框架來「適配尺寸」（right-sizing）其 AI 投資。決策矩陣已經從單一的性能基準演變成對業務適配性的多維分析。
下表概述了過時的單體策略與現代投資組合方法之間的主要差異：
Comparison of Enterprise AI Strategies
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Strategic Dimension|Monolithic Strategy (2023-2024)|Portfolio Strategy (2026)
Primary Goal|取得最高的推理能力|優化適用性表現（Optimize fit-for-purpose performance）
Model Selection|單一「最佳」前沿模型|前沿模型、開源模型與 SLM 的混合
Cost Structure|高使用費；為閒置過剩容量付費|經過優化；例行任務採用低成本模型
Risk Profile|高度依賴；單點故障風險|風險分散；高度韌性
Integration|直接向單一供應商發出 API 呼叫|由協調層管理多個代理
Data Privacy|資料常離開邊界|敏感資料保留於本地 SLM
協調：新的競爭優勢
隨著模型層變得商品化，AI 堆疊中的價值正在向上游移動至協調層。2026 年的競爭優勢不在於是否能存取某個特定模型——因為大多數競爭者都能使用相同的 API——而在於公司能多有效地將這些模型串聯起來。
這種協調涉及複雜的路由邏輯。進來的使用者查詢可能先由一個極小且超快速的路由器模型分析。如果查詢簡單，則由便宜且高效的 SLM 處理；若需要複雜推理或創意，則升級至前沿模型。這種動態路由確保企業只為實際所需的智慧買單，大幅降低推理成本，同時維持高品質的使用者體驗。
此外，這種方法促成了「代理式工作流程」，模型彼此互動。一個「研究者」代理可能會蒐集資料並交給「寫作者」代理，寫作者的輸出接著由「合規」代理檢視。每個代理使用針對其在流程中具體步驟優化的模型。
結論：務實主義時代
由 2020 年初的 AI 能力驚嘆所定義的炒作週期，已讓位於 2026 年的務實主義。問題已從「AI 能做什麼？」成熟為「我們如何可持續地整合 AI？」
對 Creati.ai 的讀者與企業領導者來說，結論明確：別再尋找速效藥。未來屬於能駕馭投資組合複雜性的人，能在大型模型的原始力量與專門工具的精確與效率之間取得平衡。到了 2026 年，最「佳」的 AI 策略（AI strategy） 是多元、具韌性，且一心一意以業務成果而非基準為導向。
