Sam Altman 認了自己高估 AI 摧毀白領工作的速度，Ooma 則用 AI 帶動獲利起飛、Tenable 押注 AI 資安平台，從矽谷到企業端，最新財報與言論透露一個關鍵訊號：AI 沒有立刻消滅工作，反而正重塑職務內容與商業模式，讓「人機共工」成為中期主流。

「我很高興自己看錯了。」OpenAI(OPENAI) 執行長 Sam Altman 在澳洲一場金融論壇上坦言，他曾以為生成式 AI 會快速摧毀大批白領工作，但現實並未照劇本發展。這番話，對過去一年被「AI 搶飯碗」恐慌籠罩的市場與勞工來說，無疑是一劑強心針，也為全球企業導入 AI 的腳步，帶來新的思考角度。

Altman 指出，他原本預期入門級白領職位會在幾年內被大量取代，甚至在去年撰寫的〈The Gentle Singularity〉文章中，描繪 2035 年前後「終結工作」的世界：機器人與 AI 負責大部分人類任務，從挖礦、基礎建設到「成為世界大腦」，人類則仰賴普及的收入制度維生。這種終極藍圖與特斯拉(TSLA) 執行長、同為 OpenAI 共同創辦人的 Elon Musk 一路高喊的「無限生產＋全民基本收入」極為相似。

但真正讓 Altman 改觀的，是他自己嘗試用「AI 版 Sam Altman」來回覆電子郵件與 Slack 訊息。他發現，那些看似枯燥的日常溝通，其實包含了大量「人味」與關係經營。「我們真的很在乎與人的互動，」他坦言，至少在目前，他還無法想像把這一塊完全外包給機器。這也揭示一個關鍵：AI 雖然能處理資訊與流程，卻難以完全取代信任、同理與情緒管理等軟性能力。

從企業端來看，美股上市公司已開始將 AI 變成具體產品與現金流。雲端通訊服務商 Ooma(OOMA) 在最新一季財報中，交出營收年增 25% 至 8,110 萬美元、非 GAAP 淨利成長 73% 的亮眼成績，並正式推出「Ooma AI」套件。公司執行長 Eric Stang 表示，AI 接聽服務與 AI 接線生將以月費方式收費，成為訂閱業務的新獲利引擎；儘管他坦承目前仍缺乏長期經驗，但希望客戶採用率能逐步提升到雙位數比例。

Ooma 的案例顯示，AI 並非單純的節省人力工具，而是被包裝成增值服務賣給企業客戶。管理層在法說會上透露，整體訂閱與服務營收佔比已達 92%，毛利率高達 72%，AI 功能預期將維持相近水準的利潤表現。值得注意的是，公司同時推出新硬體 MyPhone，先在 walmart.com 上架，下半年再進入實體門市，短期拉低產品毛利，但目標是帶動更多高付費訂閱戶。這種「硬體虧一點、靠 AI 與服務賺回來」的策略，與許多 SaaS 與裝置廠模式相呼應。

在資安領域，Tenable Holdings(NASDAQ:TENB) 則把 AI 當成差異化武器。券商 Needham 與 DA Davidson 於 5 月投資人日後同步調高目標價，看好公司提出到 2029 年維持高個位數到低雙位數營收成長、並擴大自由現金流利潤的中期藍圖。關鍵在於其 AI 驅動的「暴露管理」平台 Tenable One，強調可整合各種資安資料，讓企業以「機器速度」找出並修補弱點。公司同時推出 Tenable Open Partner Exchange Network，企圖把各家科技廠商的安全數據串在一起，透過 AI 流程自動化，降低企業自行整合的成本。

這些發展，與 Musk 另一家旗艦事業 SpaceX 的長期 AI 構想互相呼應。根據路透報導，SpaceX 最新一代 Starship V3 原型雖然尚未達成完全重複使用，但已成功將模擬衛星送軌，並在印度洋完成受控濺落。分析師指出，Starship 一旦實現全面可回收，將大幅降低發射成本，為未來「軌道 AI 資料中心」等構想鋪路。投資人也開始把 SpaceX 視為潛在 AI 基礎設施供應商，而非單純火箭與衛星公司。

然而，即便 Altman 暫時收回「AI 立刻終結工作」的預言，長期風險並未消失。他早先就警告，某些類別的工作勢必會消失，只是速度比預想慢。這段時間內，更多職位會演變成「人機共工」：基層員工需學會操作 AI 工具，管理階層則要學會在效率與人味之間取捨。Ooma 在法說會中就承認，AI 服務採用率與使用量的經濟模型仍在摸索，安裝與導入時間也難以精準預測，顯示企業在商業化 AI 的過程中，仍充滿不確定。

對勞動市場而言，眼前的現實比較接近「溫和重塑」而非「劇烈毀滅」。AI 已經開始重構客服、後勤與行銷等白領工作內容，但並未出現全面性裁員潮。反而是懂得結合 AI 的企業與個人，先一步吃到成長紅利。從 Altman 的心態轉變，到 Ooma、Tenable 的產品布局，再到 SpaceX 構想天基 AI 基礎設施，市場傳遞的訊息是：AI 革命仍在進行，但這場革命更像是一場長期拉鋸戰，而非一夜之間的「工作末日」。未來十年，關鍵不在於 AI 是否奪走所有工作，而是誰能率先掌握與機器共事的語言，並在新分工中找到自己的位置。

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