鑑往知來：Apps（行動網路）vs. Agents（大語言模型）

在前一文中，我們類比網際網路（Internet）以及現今大型語言模型（LLM）的發展軌跡，特別是網際網路的核心傳輸單位—封包（packet），LLM生成單位—語意單元（token），在基礎設施、商業模式發展上呈現出明顯相似性。

透過回顧packet的發展路徑，我們試著描繪出token驅動的AI未來發展軌跡，並預判在產品形態、服務模式與產業價值鏈上的可能樣貌。

另一可供借鏡的歷程，是應用程式（App）在行動網路時代所引爆的創新與變革。如今，在LLM/LVM多模態大模型推動下，一個以「Agent」為核心的應用生態正逐步成形。延續上文，我們嘗試從App的崛起歷程，看見代理（Agent）以及邊緣AI（Edge AI）未來的可能路徑。

2007年開始，行動App實現即時互動與高速資料交換，行動用戶大量增加，源自於網路封包傳輸成本逐步下降，智慧型手機的運算效能與續航力的進展。App Store的出現更將過去分散、複雜的網頁互動模式，整合為圖形化、易於操作的應用程式介面，大幅降低使用門檻，使數位服務真正「行動化」、「普及化」。App 不再只是單一功能工具，更透過推播、定位、社群整合等特性，深度嵌入使用者生活。這也帶動「長尾效應」—不僅少數爆紅應用，而是無數利基型App滿足多元、個人化的需求。

這場從網頁到App的轉變，不只是介面革新，更興起全新App驅動的生態系，翻轉整個數位服務的生產與分配模式，也同時快速推升行動裝置的需求（2017年達到高峰）。App Store 建構出一套雙邊市場機制，一端連結開發者創新、另一端連結全球使用者，使原本無法規模化的服務得以商品化、在地化與全球化。過去嶄露頭角的數位服務如Uber、LINE、Instagram皆倚賴App生態興起，而App的爆發也帶動晶片、感測器、模組、電池、記憶體等硬體需求，重塑行動裝置供應鏈結構，並促成新興品牌與 ODM/OEM 的崛起。

Statista統計顯示，全球App下載量自2010年的60億次，成長至2023年的1,430億次，反映出App模式背後強大的規模經濟與網路效應。台灣廠商在這波行動化浪潮中，從晶圓代工、封裝測試到系統整合與 App 開發皆深度參與，建立完整供應鏈與生態網路。這段歷程不僅重塑行動產業結構，也為即將興起的AI代理（AI Agent）模式提供寶貴借鏡——當使用者介面再次從App進化為Agent，我們是否能搶先洞察使用需求、運算架構、標準制定與硬體整合的關鍵優勢？

如果App是行動網路時代的使用介面，那麼由大模型LLM/LVM驅動的Agent，可能是 AI 時代的核心入口。Agent不僅理解自然語言（及各種感測訊號），還得具備任務規劃與執行能力，從單純對話升級為數位助理。透過多模態推理與工具鏈結，Agent的應用場景正快速擴展至自動化工作流程、專業諮詢、教育訓練與知識輔助等領域。

未來極可能出現類似「Agent Store」的新型生態系，就如當年App Store一樣，匯集多樣化、可重組的智慧模組，滿足多樣性需求。這將加速硬體與軟體的分工整合，促進各種垂直應用場域（如工業、醫療、中小企業、消費者市場）中智慧代理的落地機會。隨著近來高效率推理模型的快速演進，以及LLM開源生態的蓬勃發展，更進一步推進這樣的可能性。同時，終端市場的實際需求也正在浮現，如中小企業的知識管理、自動化應用，以及工控領域中即時推理能力的渴望，也回應了市場的需要。

終端裝置的硬體規格，也逐漸具備支撐Agent所需的AI算力與記憶體條件。隨著LLM開源社群快速演進，如13B等級模型已能在一般行動裝置上順利推理，token生成速度亦逐步接近應用需要，Edge AI的落地門檻正快速降低。根據預測，Edge AI晶片市場將自2023年的24億美元，成長至2033年的252億美元，年複合成長率高達26.5%。各大系統與晶片業者也已積極布局AI手機、車用SoC與AI PC平台。未來，Agent將可自然地嵌入手機、筆電、AR眼鏡、TWS耳機、機器人等多元終端裝置，成為新一代語言互動與任務導向操作的使用介面。

當然，Agent技術的普及仍面臨諸多挑戰，除了使用者資料的授權與使用，日益增強的自主性也帶來安全、隱私、監管與倫理等層面的高度關注，技術本身的複雜度亦不容小覷。然而巧合的是，這些挑戰與機會的交織，恰如2007年行動網路時代初啟時的情境—從應用模式、生態系到硬體需求與供應鏈架構，皆醞釀著重塑的可能。Agent的發展，正釋出一種熟悉而微妙的訊號，預告另一波產業典範轉移的起點。