研究顯示：AI 專案失敗率超過 80%，比 AI 新創失敗率還高兩倍

透過 AI 專案的開發來尋求「下一個重大突破」，已然成為當前企業不惜耗費人力與重金的一場豪賭，更是攸關生死存亡的新軍備競賽。然而並非所有 AI 專案都會成功，根據最新研究顯示，其失敗率高得嚇人，竟然只有不到 2 成的專案能夠存活。

根據全球政策智庫蘭德公司（RAND Corporation）訪問 65 位 AI 資料科學家和工程師的最新研究報告指出，超過 80% 的 AI 專案最終會失敗，這比 AI 新創的創業失敗率還高兩倍。

研究表明，AI 專案失敗的最大原因是核心利益關係人之間的目標不一致。由於人們多半會對 AI 存在先入為主的觀念，尤其是受到好萊塢影視作品的影響，結果導致領導層對 AI 的期望和現實之間存在極大的差距。這種公司領導層與一線員工之間的理解差異，往往會導致專案無法獲得達成目標所需的資源和時間。

事實上，AI 專案會失敗，一線 AI 工程師與資料科學家也有責任。根據訪談，他們有時會受到最新 AI 技術與發展的吸引而分心，這種「追新逐快」的現象反而是技術高超人員的死穴與罩門，他們會有將這些技術應用於專案中的衝動，而常常忽略其實際能夠帶來的價值。

此外，資料集準備不足、基礎設施不完善，以及 AI 與所面臨問題的不匹配，也是專案失敗的其他因素。不僅如此，在學術界 AI 專案也面臨挑戰，因為許多研究更關注於 AI 論文的發表，而不是探討研究成果的實際應用可行性。

百度執行長李彥宏曾表示，中國的 LLM 大型語言模型太多，甚至導致大量資源的浪費，因為絕大多數的模型在真實世界裡的實際應用少之又少。這一點也反映在中國過去十年中生成式 AI 專利的驚人數量上，其申請數字是美國的 6 倍。但慘酷的事實卻表明，在 2010 年至 2023 年期間，只有一家中國機構（亦即中國科學院）進入了被引用次數最多的前 20 大行列。