全球人工智慧（AI）發展勢頭迅猛，技術、經濟與地緣政治各層面均快速演進。企業積極導入AI的同時，法規監管、地區吸引力與技術獨立性等議題也日趨白熱化。在此背景下，安永瑞士（EY Switzerland）識別出將於2026年形塑AI版圖的幾大關鍵趨勢，相關內容將於今年3月24日在蘇黎世舉行的安永國家AI會議2026（EY National AI Conference 2026）中深入探討。
AI代理革命：從實驗走向實用挑戰
AI代理（AI Agents）已非實驗性概念。根據安永（EY）發布的《2026年執行長展望報告》（CEO Outlook 2026），高達97%的執行長表示其AI專案成果符合或超越預期。此趨勢在軟體開發領域尤為顯著：截至2025年底，全球程式碼代管平台GitHub上，近半數程式碼已透過AI工具輔助撰寫。AI代理不僅能編寫測試、修正錯誤，更能長時間或連續數日執行複雜任務，無需人工干預。
然而，儘管AI代理在演示中表現令人信服，其在生產環境中的可靠運作仍面臨挑戰。基於大型語言模型（LLM）的AI代理，在相同任務下可能產生高度變化的輸出結果。若將多個AI代理整合至同一流程中，潛在錯誤將呈倍數增長，使複雜的多代理系統開發更為艱鉅。
為應對這些挑戰，業者可採行結構化的AI代理編排策略。對多數企業而言，最大的投入並非在AI模型本身，而在於其所需的周邊條件，例如安全性、測試環境、事件管理以及穩定的部署流程。因此，AI代理的實際應用需要健全的組織與技術架構，如同軟體開發所採行的模式，包含明確分離的測試與生產環境，以及完善的開發流程。儘管AI技術持續精進，許多企業目前仍缺乏可靠且安全地運行這些系統的營運經驗。
主權AI崛起：各國尋求技術自主
「主權AI」（Sovereign AI）是指各國與經濟區域為降低對外國供應商的依賴，積極建立自身的AI模型、數據基礎設施與運算能力。安永瑞士首席AI長Adrian Ott指出，現今大部分應用AI的瑞士企業，主要仰賴來自美國大型供應商的模型。這意味著支援瑞士商業決策的AI系統，其訓練、監管與營運通常都在瑞士境外進行。
這也引發了關鍵疑問：若具備強大效能的AI模型因政治因素而突然受限，將會發生什麼情況？儘管歐洲與瑞士擁有部分在地AI模型，但目前在處理高階應用方面，仍落後於美國的領先模型。此外，歐洲在開發新模型的全球AI運算能力中，僅佔約5%至10%，相較於美國的60%至75%，差距顯著。根據《2026年全球經濟展望報告》（Global Economic Outlook 2026），貿易政策干預與地緣政治不確定性仍是主要的成長風險。對企業而言，關於資料處理地點、底層模型控制權，以及AI架構面對地緣政治與法規變化的韌性，均成為日益重要的考量。
實體AI靜默革新：智慧製造的關鍵驅動力
儘管公眾討論多聚焦於聊天機器人與文字應用，實體AI（Physical AI）的重要性卻持續攀升，並成為2026年AI發展的關鍵趨勢之一。實體AI專指利用AI技術控制機器人與機械設備。
推動此發展的關鍵之一，是透過完全模擬的數位環境訓練機器人。借助「數位孿生」（Digital Twins）技術，系統能在虛擬的模擬環境中，學習數百萬小時的工作流程，藉此掌握如何應對異常與未預期情況，然後再將這些知識應用於實體世界。
對企業而言，實體AI是否將改變製造與物流模式已無疑問，更重要的課題在於其發展速度，以及各企業準備應對的程度。目前已採用實體AI控制機器人的企業，正從實際運作中累積寶貴的營運數據，包含錯誤來源、容忍度與極端案例資訊。隨著技術日趨成熟，這些早期經驗將轉化為可觀的競爭優勢。
Adrian Ott強調：「實體AI目前獲得的公眾關注雖不及生成式AI，但它將對最重要的大型產業乃至全球經濟產生深遠影響。」
適應性AI策略：治理與法規成核心競爭力
儘管多數企業已積極投入人工智慧領域，但往往缺乏穩固的組織基礎以有效利用AI。安永在各產業的豐富專案經驗顯示，主要的挑戰並非技術本身，而在於組織結構問題：缺乏明確的AI策略、權責不明確，以及為較慢創新步調設計的治理框架。
與此同時，監管環境正快速演變。各國政府陸續推出新框架或細化現有法律法規，以處理透明度、責任歸屬與數據保護等問題。例如，瑞士正採行以產業別為導向的方針，側重與國際接軌，力求在創新與法規確定性之間取得平衡。這使得跨境營運的企業面臨日益複雜且因市場與產業而異的法規。
瑞士金融業已明確體現此一動態。根據安永（EY）《2026年銀行業晴雨表》（2026 Bankenbarometer）顯示，78%的銀行正積極導入AI，相較於前一年的53%有顯著成長。同時，數據保護、監管要求與營運韌性仍是其核心挑戰。因此，企業的差異化競爭優勢，不再僅止於是否採用AI，更在於能否建立必要的治理結構，以負責任、可擴展且具適應性的方式營運AI。這包括明確的AI決策角色與職責、能跟上模型與應用案例發展速度的可靠控制機制，以及在內部監管與外部法規審查下保持透明的數據與模型架構決策。Adrian Ott表示，AI治理的關鍵任務在於及早預判法規發展，並持續調整內部流程，以避免潛在風險。
