在最新對談中，科技投資與未來學家指出：生成式AI正以API定價和運算效率，將整個「機械產品設計」這一子領域以批次方式解決，並在短期內發生劇烈的價格與供給重組。關鍵人物直接指出Sora‑2的API收費與「超級通縮（hyper‑deflation）」假設，提示我們可能很快面臨把設計工作外包給AI、而非人力的真實選擇。本文深入拆解這一主張的數據、邏輯、產業影響與風險，並提出可行的應對策略。

講者在訪談中直言：「我們正在眼見一整個學科或子學科，被生成式AI大規模解決。更有趣的是API定價：現在Sora‑2基礎模型的價格是每秒0.10美元，做個算術那就是每小時360美元。假設模型成本每年出現10倍的超級通縮，明年突然把機械產品設計外包給Sora‑2的API呼叫，就比找人便宜了。這整個領域在一夜間被超級通縮解決了。」（引言翻譯）

關鍵數字： - API 價格：0.10 美元 / 秒 - 換算：0.10 USD/sec × 60 sec/min × 60 min/hr = 360 USD / 小時 - 假設通縮速度：10× 年減成本（講者之假設情境）

成本演算：從每小時360美元到「比人便宜」

以講者提供的數據為起點，我們可做簡單推算： - 當前：0.10 USD/sec → 360 USD/hr - 一年後（10× 通縮）：0.01 USD/sec → 36 USD/hr - 兩年後（再10×）：0.001 USD/sec → 3.6 USD/hr - 三年後（再10×）：0.0001 USD/sec → 0.36 USD/hr

對照人力成本（業界典型範圍，視地區與資歷而異）： - 美國資深機械工程師：大致在 80–200 USD/hr - 全球平均外包或新興市場工程師：大致在 10–50 USD/hr

由此可見：若API成本一年內下降10倍（講者假設），AI每小時36美元就已落入許多地區的外包或自由接案價格帶；再持續下降，則會明顯低於多數人力成本，進而形成經濟上的「替代」動機。

為何整個子領域會被「批量解決」？

生成式AI能在批量化解決設計工作有幾個技術與流程面原因： - 樣本與模式學習：大量CAD檔、設計規則與測試數據可用於訓練，使模型掌握常見設計模式與最佳化策略。 - 自動化迭代：AI能在短時間內跑成千上萬次拓撲優化與參數掃描，顯著縮短從構想到驗證的週期。 - API化供應：設計成為可程式化的服務（Design-as-a-Service），企業透過API即可呼叫生成設計、產生製造BOM、甚至輸出可直接用於3D列印或CNC的檔案。 - 邊際成本低：一旦模型訓練完成，單次運算的邊際成本遠低於等量的人力投入，便於批量多樣化生產與實驗。

對產業與就業的短中期衝擊（含數據呈現）

短期（6–24 個月）： - 設計迭代次數上升、上市時間縮短：企業可在數小時內完成多個設計方案比較。 - 中等複雜度、常規性設計職務首當其衝：重複性高且遵循明確規則的工作最容易被自動化。 - 外包模式轉向API採購：從按小時計費的人力外包，轉為按API使用量付費。

中期（2–5 年）： - 設計人員職能上移：人類工程師更多扮演「系統整合、驗證、倫理/規範把關、與供應鏈協調」等高階角色。 - 新商業模式誕生：設計平台、模型市場、設計品質與責任保險成為新服務類別。 - 產業競爭重心轉移：研發預算更偏向數據取得、模型調校與實驗基礎設施，而非單純增加設計人力。

風險與限制（不可忽視的瓶頸）

• 品質與可靠性：最佳化目標缺失或數據偏差可能產生看似「優化」但不可製造或安全性不足的設計。AI無法自行承擔責任。
• 知識產權與資料來源：訓練資料來自何處、是否侵害第三方IP、以及由AI產出的設計歸屬問題尚不明確。
• 法規與認證：醫療器材、航太、汽車等高度受規範領域，仍需人工或實驗驗證與監管認證。
• 可解釋性與審核：許多生成結果缺乏可解釋性，增加審核成本與法規風險。
• 失業與技能斷層：部分基礎設計職位可能被替代，導致技能轉移壓力與短期就業衝擊。

企業與設計師的應對策略（實務建議）

• 轉向價值更高的職能：專注於系統思考、跨域整合、工程倫理與監管合規等不可被完全自動化的能力。
• 成為AI系統的「教練」與「稽核者」：學會撰寫高品質的提示（prompt engineering）、設計模型驗證流程、以及建立測試/驗證基準。
• 投資資料與基礎設施：擁有高質量的設計/製造數據庫可成為長期競爭優勢。
• 採用混合流程：將AI生成與人類審核結合，確保效率提升的同時維持安全與合規。
• 商業模式創新：從單純提供勞務轉為提供「設計保證」「版本控管」「責任保險」等增值服務。

結論與反思

Sora‑2 的API定價與講者提出的超級通縮假設，提供了一個可能的未來路徑：在模型效能與成本快速下降的情境下，生成式AI可以在短期內把大量常規設計工作「商品化」為API服務，從而改變成本結構與外包生態。重要的是理解兩點：第一，經濟動機會驅使企業採用更廉價且可批量化的解決方案；第二，人類專業的價值將逐步向更高層次的判斷、整合與監管轉移。面對此一趨勢，企業與設計師應提前規劃技能轉型、資料治理與風險控管，避免在技術潮流中被動挨打。

參考資料（來源）： YouTube 原始影片：https://www.youtube.com/watch?v=VCMJH5LbBYI