December_2026 Technology/Semiconductor Trend Forecast｜AI Development
Author: Mr. Lin Weizhi, Executive Vice President, Ji-Pu Industrial Trend Research Institute
<AI Development>
Since the end of 2022, Generative Artificial Intelligence (GenAI), centered on Large Language Models (LLMs), has revolutionized productivity in the digital world. Last year I argued that AI models were accelerating from the cloud to the edge, and that there would be a convergence of larger models and practical end-use scenarios. By the end of 2025, there will be even more powerful models!
Agentic AI 在2026年的發展與突破
根據 Gartner 的定義，Agentic AI 是指具備自主決策與目標導向能力的人工智慧系統。相較於傳統 AI 僅被動回應指令，Agentic AI 能夠理解任務目標、規劃行動路徑，並在執行過程中動態調整策略，真正扮演「能自己去做事」的角色。回顧 2023～2025 年，雖然大型語言模型（LLM）與生成式 AI 快速普及，但真正可能重塑企業營運流程的關鍵轉折，並非模型參數再度放大，而是 AI 開始具備可執行性（actionability）。華爾街多份研究指出，Agentic AI 將逐步滲透並重構一個規模超過 6,300 億美元的應用軟體市場，並有機會在 2030 年前解鎖接近 7,000 億美元的長期潛在價值。這代表資本市場已不再僅將 Agent 視為技術實驗，而是下一代軟體生產力引擎。過去兩年，Agentic AI 多數仍停留在 Demo、研究預覽或單點自動化應用。然而自 2025 年下半年起，Agentic AI 的發展出現實質轉折。包括 Workday、Microsoft、Salesforce、ServiceNow 等大型 SaaS 與 ERP 廠，已開始將「預建 Agent」正式產品化，並逐步整合至 HR、財務與供應鏈等企業核心流程。IDC 於 2025 年 9 月的調查顯示，已有 42% 的企業在至少一個業務領域，將 Agentic AI 部署於實際生產環境，顯示其已跨越實驗階段，開始展現可重複、可量化的商業價值。以 Workday 為例，這類掌握企業「心臟系統」的 ERP 業者，已明確將戰略核心轉向「代理式工作流（Agentic Workflows）」，當企業核心系統原生支援Agent，大規模導入僅是時間問題。與此同時，低程式碼／無程式碼平台成為建構與部署 Agent 的主流工具，使 Agent 的開發不再侷限於少數AI工程師，而是逐步向具備業務知識的使用者開放，顯著加速普及速度。綜合市場預期、資本配置、平台巨頭戰略、實際導入數據與開發門檻下降等因素，2026年成為 Agentic AI 加速落地的關鍵年具備高度可信性。然而，其進一步規模化仍受兩項結構性瓶頸制約：可靠性（Reliability）與成本（Cost），也將成為 2026 年技術與商業模式突破的核心焦點。
在可靠性層面，Agentic AI 高度依賴 LLM，雖具備高度智能，卻仍存在「幻覺」風險，特別是在高風險或高複雜度業務中難以被完全接受。過去 Agent 任務一旦失敗，往往需要人工介入才能修復。近年可觀察到，無論是 OpenAI 的 Assistants API，或 Google Gemini 的 Function Calling，皆已內建類似「自我修復」的設計機制。雖未直接使用「內省迴路」等學術術語，但其核心理念一致：讓 Agent 能在執行階段自行偵測錯誤、調整策略，而非依賴人類重新修改程式碼。這類架構，是 Agentic AI 得以進入企業級應用的必要前提。
在成本層面，企業導入 Agentic AI 時，自然希望代理能處理各類大小任務，但實務上並非所有決策都需要大型 LLM 參與。若連簡單判斷（如是否開啟郵件）都呼叫大型模型，不僅反應慢，也顯著推高成本。當前已可看到大量專為 Agent 決策鏈中「低複雜度判斷」所設計的小型高效模型，僅在需要深度推理時才調用大型 LLM。此種分層架構可將 Agent 運行成本降低數倍，同時提升回應速度，有效回應企業對長期成本不可控的疑慮。
台灣企業在 2026 年的 Agentic AI 市場機會，正因 Agentic AI 的規模化關鍵落在「可靠性」與「成本治理」，2026 年的市場機會將不再只屬於模型供應商，而是轉向誰最有能力將 Agent 真正嵌入產業流程、並穩定運作。在此背景下，台灣企業的角色反而更為清晰。灣長期深耕全球供應鏈與高科技製造體系，對複雜流程、跨系統整合與高可靠性要求具備深厚經驗。相較於單純提供模型或工具，台灣企業的優勢在於將垂直領域知識（Domain Knowledge）轉化為可落地的 Agent 應用。具體而言，市場機會主要來自兩個方向：專業知識的產品化，以及企業服務與系統整合能力的升級。因此，台灣的系統整合商（SI）與在地企業軟體公司，反而站在 Agent 浪潮中極具優勢的位置。以精誠資訊（SYSTEX）、昕力資訊（TPI Software）等 SI 業者為例，其長期協助企業整合 ERP、資料庫與應用系統，對客戶業務流程與 IT 架構具備高度理解，正好對應 Agent 大規模部署最困難的「整合與治理」問題。這類業者未來的成長動能，將不僅來自專案導入，而是進一步發展為 AgentOps 與治理服務提供者，協助企業建構可控的 Agent 營運架構，包括：代理治理平台、分層推理設計以優化成本、Agent 與既有 ERP／資料系統的無縫串接，最終實現端到端的流程自動化。從這個角度來看，Agentic AI 不只是新技術浪潮，更是台灣企業將深層產業經驗轉化為新一代數位服務出口的關鍵契機。
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