「元宇宙會回來。」Accucrazy、The Pocket Company 創辦人吳威翰在主題演講中拋出這個概念時，並非回到上一波虛擬世界熱潮的舊敘事，而是從算力、AI架構、人機協作與數位分身的角度，重新定義未來數位體驗的發展方向。

在他看來，過去元宇宙之所以未能真正落地，不是因為人們不想進入虛擬世界，而是受限於開發成本過高、內容生成速度不足，以及互動體驗仍不夠自然。然而隨著生成式 AI、多代理系統與高算力基礎建設逐步成熟，這些限制正在快速被打破。

吳威翰指出，AI 的進展早已不只是聊天機器人愈來愈會回答問題，而是整體運算需求與系統架構出現劇烈跳躍。從早期的大模型到推理模型，再到多代理（Multi-Agent）系統，token 消耗量呈現指數級成長，甚至可能達到過去的數百萬倍規模。這樣的變化，意味著 AI 對算力與能源的需求正快速上升到基礎設施層級，也讓電力、資料中心與 GPU 不再只是科技產業的成本項目，而是下一階段數位經濟最核心的戰略資源之一。

他進一步說明，AI 的發展同時正在改變傳統運算架構。過去企業系統主要依賴 CPU 進行邏輯運算，而 GPU 多半用於圖形處理，但在大型模型時代，GPU 已成為訓練與推理的核心算力來源。隨著模型能力提升，GPU 不只負責運算，也能協助生成程式、建立規則，甚至參與流程設計，使 AI 不再只是工具，而能直接介入工作執行。這種變化讓企業開始重新思考整體 IT 架構，從單純的資料庫與應用系統，轉向以算力與資料平台為核心的運作模式。

在資料層面上，吳威翰觀察到企業逐漸從傳統資料庫，轉向資料湖倉與雲端查詢架構，例如透過 BigQuery 等服務集中管理資料，再結合生成式 AI 進行語意查詢與自動化分析。當資料可以被即時調用，AI 便能透過 prompt 生成程式碼、建立查詢流程，甚至自動完成分析報表與決策建議，逐步形成所謂的 AI ERP。在這樣的架構下，企業流程不再完全依賴工程團隊，而是可以由 AI 與人協作完成，讓資訊系統從記錄工具轉變為能參與決策的智慧系統。

吳威翰認為，大模型之所以能展現出遠超預期的能力，關鍵在於「湧現」（emergence）。當模型規模、資料量與算力達到某個臨界點後，系統會開始出現原本沒有被明確設計的能力，例如自動寫程式、自動推理，甚至能協助設計新的工作流程。這種現象使 AI 不再只是被動執行指令，而能在一定程度上理解任務目標並主動完成步驟，也讓企業必須重新思考資料、算力與流程如何整合，才能真正讓 AI 成為可用的生產力工具。

在工作方法上，他特別強調 Agentic Coding 與多代理系統的重要性。當 AI 能夠根據語意生成程式，並交由系統執行時，軟體開發與流程自動化的門檻正在快速下降。許多原本需要工程團隊開發的工具，如資料分析頁面、內部管理系統或報表流程，如今都可以透過 AI 協助完成。這樣的變化，使得企業能以更低成本嘗試新的流程設計，也讓數位轉型不再只是大型企業才能承擔的工程。

在吳威翰看來，下一個值得關注的關鍵，是 AI 是否能真正理解並記住使用者。未來的 AI 不只是回答問題，而是會逐漸形成具連續性的記憶能力，能夠理解個人的工作方式、偏好與決策習慣。當 AI 能長期記錄使用者的行為與流程，就能成為一個能持續協助工作的數位夥伴，而不是單次互動的工具。這樣的能力，也使得數位分身與數位孿生的概念，開始具備實際落地的可能。

吳威翰認為，數位孿生並不只是虛擬角色或 3D 形象，而是能承接個人資料、語氣風格與工作習慣的機器版本自己。未來這樣的分身可以協助處理日常任務，包括回覆訊息、整理資料、分析資訊，甚至在某些情境下參與決策。當 AI 不只是會做，而是愈來愈接近「你會怎麼做」，數位分身將從概念走向基礎設施，成為新的工作模式。

也正因如此，他認為元宇宙、AI 與數位體驗並非彼此獨立的議題，而是正在逐漸匯流成同一條發展路徑。當生成技術變得即時、開發成本降低、算力持續提升，虛擬世界將不再只是展示空間，而是能與現實工作流程連結的互動環境。未來人們進入數位空間，不只是為了娛樂，而是為了工作、協作與創造內容。

從算力提升到資料平台，再到多代理系統與數位分身的出現，吳威翰所描繪的，不只是 AI 技術的演進，而是企業運作模式正在發生的深層改變。在這樣的轉變下，未來競爭的關鍵，將不只是導入新技術，而是能否重新設計流程，建立起適合與 AI 協作的工作架構。