ChatGPT、Claude、Manus、以及 Genspark 接連推出驚人功能。然而，當日本大型企業思考「全公司通用的生成式 AI 基礎設施」時，答案通常落在 Gemini 或 Copilot 身上。為什麼會這樣？即使它們在純粹的性能表現上並不總是勝出？
原因不在於「哪個 AI 比較聰明」，而在於更為平凡且結構性的因素。我想揭開這個現實。先說清楚，這不是在說「其他 AI 不好」。事實是，作為你日常工作基礎的 AI，與你為特定任務拿出來使用的專業 AI，扮演著不同的角色。
「智慧」已不再是挑選基礎設施的決定性因素
如果你還在比較基準測試分數，那你挑選基礎設施的戰場就搞錯了。所有主流模型早已超越日常業務運作所需的智慧水準。
- 智慧是「前提」，不是「差異點」。 基準測試中 0.1 分的差異，對一線生產力幾乎沒有影響。
- 失敗來自於「沒人用」。 發佈了一個工具，卻在六個月後無人問津，成為「空氣」，這才是全公司導入真正的致命傷。
- 因此，問題在於「它住在哪裡？」 「哪個 AI 存在於人們整天待著的地方？」這成為了選擇基礎設施的評估軸線。
日本企業落在 Gemini 與 Copilot 上的三個結構性原因
長期以來，日本大型企業使用 Microsoft 365 或 Google Workspace 作為企業基礎設施。
在重視 IT 治理、偏好全公司同步導入的文化下，答案自然會縮小範圍。原因有三個：
- 從一開始就存在於工作流程中。 電子郵件、文件、試算表、會議。AI 存在於人們整天工作的地方。而「多開一個分頁」的摩擦，是使用率降低的最大因素。只有零摩擦的 AI 才會每天被使用。
- 繼承 ID 與權限。 它們繼承了現有的身分驗證基礎設施（Microsoft Entra ID / Google ID）和權限設定。AI 不會越過「誰可以看什麼」的界限。這幾乎是唯一能通過 IT 部門審查的解決方案。
- 治理已簽約。 資料停留在租戶內，不需要新的資料處理協議或額外的風險審查。由於它已是正在使用中的基礎設施延伸，全公司導入的瓶頸不會出現。
重點
從與多家公司討論 AI 應用的經驗中，我確信一件事：全公司基礎設施失敗的原因幾乎從來不是性能。而是因為它「沒被打開」。勝負取決於 AI 存在在哪裡。那些花費無止盡時間爭論智慧差異的公司，往往六個月後工具就無人使用了。
「你去找的 AI」 vs. 「就在那裡的 AI」—— 無關優劣
這個差異無關優劣，而是不同的強項模式。
就在那裡的 AI — Gemini / Copilot。 它讀取你當前開啟的電子郵件或文件的上下文，並即時行動。你不需要「記得」去用它。它自然地融入全公司的標準作業流程中。
你去找的 AI — 通用型聊天與 Agent。 你帶著特定目的和深度專注力使用它們。研究、開發、長文寫作、以及深入特定任務。單次互動品質高，在尖銳的專業工作中表現出色。
兩者之間沒有誰比較好。只是 前者更適合做為全公司基礎設施。
這裡的差異不是模型能力的比較。嚴格來說是導入的容易程度——是否能夠推廣到全公司並每天持續使用。
真正的戰場在社群媒體上看不到
當各種新功能在時間軸上病毒式傳播時，Gemini 與 Copilot 正默默全力投入「企業級功能」。
Gemini Enterprise
一個整合了前 Agentspace 核心的業務自動化基礎設施。它能跨搜尋內部資料，並在無需程式碼的情況下自動化工作流程。整合不限於 Workspace，還能連接到 Microsoft 365 及 Salesforce 等其他工具。
Copilot × Work IQ
在 Ignite 2025 上發表的智慧基礎設施 WorkIQ 極其強大。它捆綁了來自 Email、Teams、SharePoint 的資訊，讓 AI 能夠在「資料、記憶、推理」三個層面上理解組織的業務情境。它在尊重權限的同時，提供根植於公司現實的建議。
為什麼這些功能沒有在社群媒體上爆紅？
答案很簡單：合約簽署與全公司導入的門檻很高，一般人無法隨意試用。在社群媒體上爆紅的是「我現在就能在手機上碰到的 AI」。企業認真導入的版本，只有在通過 IT 審查和合約門檻後才會出現。
換句話說，社群媒體上流行的 AI，與企業用作基礎設施的 AI，並非在品質上競爭，而是 位於不同層面。 社群媒體的熱度與企業導入的認真程度並不一定一致。
「在公司使用」分為三個階段
不要輕信「ChatGPT 使用率最高」的調查結果。許多數字把這三個階段混為一談。
- 只是「允許」——「未被禁止」的狀態。 個人用自己的帳號或免費版，風險自負。很方便，但沒有 ID 整合與治理。公司沒有選擇它，只是容忍它。這不能稱為「全公司使用」。
- 為特定目的搭配使用。 被特定部門或特定任務正式採用。開發、研究、專業深度探索等精準工作在此發光。這是 ChatGPT、Claude、以及各種 Agent 的強項。然而，這仍然不是「全公司基礎設施」。
- 做為全公司基礎設施推廣。 一個標準工具，每個人都用，每天使用，ID、權限與治理都繼承下來。Copilot 與 Gemini 是目前實際坐在這個位置上的候選人。
基礎設施與專業工具並用——共存藍圖
這是最重要的一點。基礎設施落在 Gemini 或 Copilot 身上，完全不代表其他 AI 的失敗。
然而，「其他 AI 坐在基礎設施之上」的常見想像有點偏差。Claude、Manus、Genspark 並不是「跑在」Microsoft 365 或 Workspace「之上」。它們各自是獨立且強大的產品。因此，與其垂直堆疊，更應該將其視為 水平的角色分工。
日常基礎設施 — Gemini / Copilot。 發佈給所有人，嵌入工作中，永遠在線。作為公司基礎建設，它始終存在。
關鍵時刻的專業工具 — Claude / ChatGPT / Manus / Genspark。 需要時才拿出來的高功率工具。你把特定、深入的任務交給它們。以下是它們的強項：
- Claude (Anthropic) — 程式碼、長文文本、複雜推理、專注型 Agent 工作（Claude Code / Cowork）。為深度而選擇的合作夥伴。
- ChatGPT (OpenAI) — 壓倒性的多功能性與廣度。從腦力激盪到廣泛任務的全方位選手。
- Manus — 完全自主的通用 AI Agent。給它一個目標，它就有能力從研究到產出交付物，一路執行到底。
- Genspark — Mixture-of-Agents 類型的超級 Agent，捆綁多個 AI。它自行驅動從研究到製作投影片和試算表的過程。
基礎設施與專業工具並非競爭關係。你使用 Gemini/Copilot 作為日常基礎設施，並在關鍵時刻拿出這些工具。 這種分工使用，才是當今企業 AI 的真實面貌。
重點
我個人每天使用 Claude 和 ChatGPT 進行寫作與設計，並將自主工作委託給 Manus 與 Genspark。正因如此，我可以說——「日常基礎設施用的 AI」與「關鍵時刻用的 AI」是不同問題。基礎設施越穩固，你選擇專業工具的自由度就越高。
不要競爭，而是分開用途使用。 我相信這是未來企業 AI 的藍圖。
總結
日本大型企業的基礎設施落在 Gemini 與 Copilot 身上，並非智慧的勝利。而是因為它們目前最能滿足「每天、每個人、包含治理地使用」的條件。
而 Claude、ChatGPT、Manus 與 Genspark 則做為「關鍵時刻的專業工具」與它們共存。
該問的問題不是「哪個最強」，而是 「你如何結合日常基礎設施與關鍵時刻的專業工具？」
