在第 10 屆《WHATs NEXT》台灣網路產業高峰會上，美國馬里蘭大學終身講座教授暨工業人工智慧中心主任李傑，分享了 AI 發展的最新趨勢與挑戰。他強調，AI 的下一個階段，重點不在於追求模型的高準確率，而在於如何發掘數據背後的真正價值，並以此打造能推動產業進步的生態系統。

李傑在以「Trends and Challenges of AI Industry Transformation 人工智慧產業發展方向與挑戰」為題的演講中指出，全球 AI 應用正迎來關鍵的轉捩點。他認為，過去業界常提的 AI 三要素，即演算法（Algorithm）、大數據（Big Data） 和運算能力（Computing），也就是「ABC」，已不足以支撐 AI 的大規模落地與產業轉型。為此，他提出了更完整的「ABCDE」產業發展架構，其中的 D 和 E 點出了數據角色的轉變有三個產業發展方向：第一個方向是基礎設施（AI Infrastructure）發展從資料資源中心「Data Center」變成驅動產業的能源「Electricity」。這種新形態的數據生成與應用邏輯，正在重新定義AI企業DNA的價值鏈。第二個是 AI 產品（AI Product）方向是以核心產品「Device」例如 AI Glass, AI PC, AI Watch, and AI Auto etc.變成驅動產業服務的邊緣平台「Edge」。 第三個方向是以產業垂直應用的核心知識領域「Domain」變成可持續發展的生態「Ecosystem」 。

李傑以特斯拉為例，說明了這種思維的轉變。他指出，特斯拉賣的不只是電動車，而是一整套由數據和 AI 驅動的智慧系統。這套系統涵蓋自動駕駛、用戶行為分析、雲端服務與能源管理等多個面向。

他將電動車比喻為一顆蛋的蛋黃，而附加的服務和生態系統則是蛋白。李傑認為，真正創造價值的，是蛋白，而不是蛋黃。他強調，未來企業的競爭力，將取決於對這個「蛋白市場」的掌握與創新。過去，製造業只專注於「把產品做好」，但現在則需透過數據，預測維修需求、延長產品生命週期，將商業模式從單純的「賣產品」轉變為「賣價值」。這背後的核心，正是 AI 賦予企業的感知與回饋能力。

李傑表示，未來的 AI 不會是單一的解決方案，而是如同基礎建設一般的存在。要達到這個目標，數據必須具備能源的特性，包含可重複利用、可轉化為知識，並能驅動決策。同時，數據必須與雲端、自動化設備等無縫整合。

他提醒，大多數數據在生成之初，都缺乏結構與意義。因此，建立正確的資料治理流程和知識轉化機制，將是產業成功導入 AI 的關鍵。AI 的價值，在於能幫助企業發掘那些隱藏在「不可見」環節中的問題與競爭力。

「善用數據分析，讓人來領導 AI，而非 AI 來領導人！」李傑最後提醒業界，真正的創新來自於對未知領域的探索，而不只是對現有技術的優化。企業、政府與學術界應攜手合作，推動 AI 基礎設施的建設，從底層的數據治理到人才培育，共同建立一個能持續進化的智慧生態系統。

李傑相信，AI 是從技術（Technology）、工具（Tools）、成為一個能創造新人才（Talents）的 3T 產業革命。