沒有鎖定的 AI 未來 — Tailscale 的 Remy Guercio
過去 12 個月，企業 AI 的關鍵字就是「token 極大化」（token maxing）——百萬 token 的上下文視窗、MCP 無所不在、代理式編碼工具能從任何地方抓取上下文——而這也衍生出兩個問題：成本失控，以及深度的垂直鎖定。這是 Tailscale 策略專案團隊成員、負責該公司 AI 閘道產品 Aperture 的 Remy Guercio 在 AI Engineer World's Fair 閉幕演講中提出的論點。他的處方不是整併到一、兩家前沿供應商——他說這是他從數百家企業聽到的近乎普遍的恐慌反應——而是「ROI 極大化」：在企業內部 AI 部署的四個層次上，各自保留獨立選擇
推薦理由：企業 AI 成本失控與垂直鎖定問題，作者提出 ROI 極大化的四層部署方案，強調內部 AI 產品化與成本管控，為企業內部 AI 投資提供可行路徑。