【Agentic AI 產業價值鏈：從美國 AI 新創生態看亞洲新創的破口與契機】
AI 的演化已邁入第四代，從早期的機器學習、深度學習走到如今的 Agentic AI，這場「具備推理能力的 AI 革命」正在重塑技術、產業與投資邏輯。今日（5/15）大師講堂，SIC 永續影響力投資與大家一同解析全球 Agentic AI 的生態現況、哪些垂直應用需求正推動投資與創業機會？並探討作為天使投資人與創業者，如何從中找出切入點、看懂價值鏈重組背後的商機與挑戰！
▍AI 四代演進：從工具走向智能夥伴
回顧 AI 技術的演進，Agentic AI 是從「任務回應」邁向「需求預判」的重大躍遷，從工具到夥伴，Agentic AI 將全面重新定義 AI 的角色與商業價值。
第一代｜規則式專家系統：以人工設定邏輯為基礎的推理架構
第二代｜統計式機器學習：需大量人工訓練與特徵工程
第三代｜深度學習：類神經網絡，透過大數據進行自主學習
第四代｜Agentic AI：具備推理邏輯、自主目標設定與行動規劃的智能代理人
▍門檻崩解，AI 正快速普及化
Agentic AI 的興起不僅是因為技術突破，更仰賴開發與運營成本的劇降：
百萬 Token 推理成本自 2023 年的 100 美元下降至 1 美元
GPU 性能升級（如 B100），效能提升 20 倍以上，價格卻更親民
軟體模組與中間件快速開源，導入成本驟降
這三大因素共同推動 AI 導入邁入「模組化 × 垂直整合」階段，逐步脫離傳統專案制開發邏輯，加速應用普及。
▍推理能力成為核心競爭力
Agentic AI 的價值關鍵，在於其具備如人類般的「推理能力」，並可應用於高複雜度的決策場景。未來的語言模型若無法在「推理深度」、「準確性」與「成本效率」三者間取得平衡，將難以實現規模化的商業應用。
▍產業應用與市場方向
目前全球已有逾 600 家 Agentic AI 新創，特別是在 B2B 領域，因需求明確，成長迅速，其常見應用場景包括 Sales Agent、Recruiting Agent、Legal Agent 和 Customer Agent。B2C 領域則朝向生產力工具、娛樂導向和教學應用三大類別發展，並聚焦提升 Lifetime Value（用戶終身價值）。
▍投資策略與判斷邏輯
結合 McKinsey 的三大創新模型，投資 Agentic AI 項目的核心判斷準則：
｜三大創新分類｜成本創新、商業模式創新、技術創新
｜四大評估面向｜解決痛點明確、效益倍增、具備資料與流程壁壘、團隊組成完整
▍潛在泡沫與展望：Agent-to-Agent 經濟網絡正在形成
雖然市場熱度持續升高，仍需留意 AGI（artificial general intelligence）話術可能帶來的風險。但總體而言，Agentic AI 正逐步構築一個「agent-to-agent」新經濟體系——未來，可能不再是人與 AI 的單一互動，而是 AI 與 AI 之間建立商業協作的全新模式。
▍AI，將成為決策與創新的新夥伴
Agentic AI 不僅是一種新技術，更是一場融合語言理解、邏輯推理與用戶互動的深層變革。未來的 AI，將不再被動回應指令，而是主動預測、學習與創造價值。透過本次大師講堂，SIC 將前沿觀點與可行策略具體呈現，期盼能為投資人與創業者開啟全新的行動思維。
期待與您一同加入 SIC 永續影響力投資社群，擁抱智慧代理人的新世代，共創未來！