McKinsey 在 2024 年的調查中發現，72% 的組織已在至少一個功能領域採用 AI。[2]然而，「採用」與「有效部署」之間的鴻溝，往往始於一個看似簡單卻影響深遠的決策：該選擇哪個方案？ChatGPT Business 還是 Enterprise？自建 API 還是採用 Microsoft Copilot？本文提供一個結構化的決策框架，幫助 CTO 與 CIO 在主要企業 AI 平台之間做出適合自身組織的選擇。

一、OpenAI ChatGPT 企業方案矩陣

OpenAI 目前提供三條主要的企業路線[1]：

ChatGPT Business（原 Team）

2025 年 8 月從「ChatGPT Team」更名為「ChatGPT Business」，定位為中小型團隊的協作平台。核心功能包括：共享工作空間、基本管理工具、業務數據不用於模型訓練的承諾。適合 10-200 人的團隊作為 AI 導入的起點。

ChatGPT Enterprise

面向大型組織的全功能方案，提供無限制的高級模型使用權限。企業級功能包括：SOC 2 合規、SSO 單一登入、RBAC 角色權限控管、完整稽核日誌、使用分析儀表板、以及專屬客戶經理。Enterprise 的定價為客製化方案，需聯繫 OpenAI 銷售團隊。[1]

OpenAI API 平台

適合有工程團隊的組織，直接透過 API 將 AI 能力嵌入自有產品與流程。優勢在於完全的客製化彈性與精確的成本控制（按 token 計費）；挑戰在於需要自行處理提示工程、RAG 架構、以及使用者介面。API 平台提供零數據保留選項與企業級安全認證。

二、主要競爭平台比較

Microsoft Copilot for Microsoft 365

Copilot 的核心競爭力在於與 Microsoft 365 生態系的深度整合——直接在 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 中提供 AI 輔助。[5]對於已深度使用 Microsoft 365 的組織而言，Copilot 的部署摩擦最低、員工學習曲線最短。然而，它的 AI 能力受限於 Microsoft 365 的框架之內，客製化空間相對有限。

Google Gemini for Workspace

Google 已將 Gemini AI 整合至所有 Google Workspace 商業與企業方案中，無需額外購買。功能包括 Gmail、Docs、Sheets、Drive 中的 AI 側邊欄，以及 Meet 中的自動筆記功能。對於使用 Google 生態系的組織而言，這是最具成本效益的選擇。

Anthropic Claude Enterprise

Claude 的企業方案強調安全性與長上下文理解能力。[6]功能包括細粒度 RBAC、SCIM 身份管理、稽核日誌、合規 API、以及自定義數據保留政策。Claude 在程式碼生成、長文件分析等場景中表現出色，近期推出的 Claude Code 更直接瞄準軟體開發工作流程。

三、企業安全與合規考量

對企業而言，AI 平台的安全性與合規性往往比功能差異更具決策權重。OpenAI 的企業方案目前持有 SOC 2 Type II、ISO/IEC 27001:2022、ISO 27017、ISO 27018、ISO 27701 等認證。[3]支援企業金鑰管理（EKM）與多區域資料駐留。

關鍵問題在於數據處理政策：所有主要平台的企業方案都承諾不使用客戶數據訓練模型，但具體的數據保留期限、處理方式與刪除機制各有不同。CTO 在做決策時，應仔細審閱各平台的 Data Processing Addendum（DPA），而非僅依賴行銷材料。

四、決策框架：三個維度的評估

Gartner 預測到 2028 年，75% 的企業軟體工程師將使用 AI 程式碼助手。[7]在這個趨勢下，選擇 AI 平台不是一次性的採購決策，而是長期的策略佈局。我建議從三個維度進行評估：

  1. 基礎設施相容性：組織目前使用的是 Microsoft 365、Google Workspace，還是自建的工具鏈？選擇與既有基礎設施最相容的平台，可以最大化短期的導入效益。
  2. 使用場景優先序：主要需求是通用型的知識工作輔助（選 Copilot/Gemini）、深度的程式碼生成與分析（選 ChatGPT/Claude）、還是嵌入自有產品的 AI 能力（選 API 路線）？不同場景的最佳選擇可能不同。
  3. 治理與合規需求：產業別的法規要求（如金融業的資料駐留、醫療業的 HIPAA 合規）會直接排除部分選項。Forrester 的評估指出，各平台在安全認證、數據處理透明度與合規支援上的成熟度差異顯著。[4]

最實務的建議：不要在理論上做決策。以 POC（概念驗證）方式在真實業務場景中同時測試 2-3 個平台，以 4-8 週的實測數據作為最終選擇的依據。

五、結語：平台選擇只是起點

企業 AI 導入的成敗，最終不取決於選擇了哪個平台，而取決於組織如何圍繞 AI 重新設計工作流程、培養員工能力、以及建立治理機制。平台選擇是必要的第一步，但它只占整體成功因素的一小部分。在做出平台決策之後，更重要的工作才真正開始。

陳弘益，日本名古屋大學法學博士。歷任英國劍橋大學研究員暨亞太地區代表、浙江大學國際聯合商學院 MBA 主任暨高管教育主任，為世界銀行、聯合國等國際機構主持跨國政策研究。現帶領超智諮詢，結合商學專業與前沿科技，提供 AI 及量子運算等領域的軟體開發及策略制定服務。

References

  1. OpenAI. (2025). ChatGPT Pricing. openai.com
  2. McKinsey & Company. (2024). The State of AI in Early 2024: Gen AI Adoption Spikes and Starts to Generate Value. mckinsey.com
  3. OpenAI. (2025). Enterprise Privacy at OpenAI. openai.com
  4. Forrester. (2024). The Forrester Wave: AI Foundation Models for Language, Q2 2024. forrester.com
  5. Microsoft. (2025). Microsoft 365 Copilot Plans and Pricing — AI for Enterprise. microsoft.com
  6. Anthropic. (2025). Claude Enterprise Plan. claude.com
  7. Gartner. (2024). 75% of Enterprise Software Engineers Will Use AI Code Assistants by 2028. gartner.com
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