AI時代未來的發展，企業的主導力道，可能高於國家。
全球市值最高的微軟，市值超過三兆美元，比大多數國家一年的GDP都高；台積電市值逾八千億美元，和台灣一年的GDP幾乎相當。
市值，代表的是一家企業的影響力。過去我們談G7，講的是七大工業國，但今天，全世界前十大市值排名的公司裡，微軟、蘋果、輝達、Alphabet、亞馬遜、Meta、台積電這七家和AI相關的公司市值總額，就相當於一整個中國一年七到八成的GDP，我們甚至可以把他們定位成新的「G7」。
但當企業的資源和影響力大過國家，會產生兩大麻煩：
第一大麻煩，是新創公司多元性的局限。
這一波的新創獨角獸，長相都很奇怪，公司裡沒幾個人、成立也沒幾年，市值卻非常高，這是因為他們背後都有龐大的金主，尤其是雲端巨人。如法國的新創Mistral AI，背後就是微軟投資。
我們從這個角度來理解，全世界新創的面貌就改變了，因為他們都站在巨人的肩膀上，這使得新創的自主性不夠強，在應用端要想發展出多元性，更難了，這可以說是某種程度的創新倒退。
過去，網路崛起的時代、智慧型手機崛起的時代，都帶動全世界素人的創業風氣，我們可能看到四百萬個App、兩千萬個網站被創造出來。
但這一波生成式AI帶動的創新、新創公司，看似百花齊放，本質上卻可能回到「福特主義」：當年汽車廠大量組裝生產線出來時，所有工人都變成生產線手腳一般的存在。
現在，雲端巨人是全世界不可撼動的大腦，正崛起的新創成了雲端巨人的代理商。
第二大麻煩，是難以建立國家差異化。
「新G7」集中在美國，這些雲端巨人所支持、發展的大型語言模型，都是以英語做為優化，這代表的是，這一波生成式AI的發展，被限縮在英語系國家、甚至是美國價值觀的範圍內。這也讓許多英語系以外的國家，面臨主體性喪失的問題。
日本想要跳脫這框架，他們用國家的力量，走外交路，要求OpenAI把以日文做模型優化的比重提高；歐盟也以法律力量，要求這些雲端巨人公布演算法，受它監管。
台灣則是面臨一個尷尬處境，如果政府不開放法規，鼓勵企業單位拿出數據做訓練，就可能面對簡體中文讓台灣主體性喪失的問題。
新創和國家面對這兩大麻煩，還有種解法，就是想辦法投入高成本和大量數據，這樣我們才有機會成為螞蟻雄兵，去跟雲端巨人叫板。
