富比士「雲端100強」榜單出爐!OpenAI強勢3連霸:AI成最大贏家,傳統SaaS還有戲?
富比士「雲端100強」榜單出爐!OpenAI強勢3連霸:AI成最大贏家,傳統SaaS還有戲?

經過這些年AI浪潮的洗禮,AI已經在雲端服務領域中占據了主要地位。知名財經媒體《富比士》近期公佈2025年雲端百大公司榜單,榜首毫無意外由OpenAI奪下。

根據Forbes Cloud 100榜單歷史, OpenAI於2023年首次登上榜首,並在2024年、2025年持續保持第一名。這是Cloud 100榜單自2016年創立以來,首次有AI公司連續三年奪冠。

根據Bessemer Venture Partners數據,AI公司在Cloud 100總市值中的占比, 從2024年的21%大幅提升至2025年的42%,總市值達到1.1兆美元,顯示投資人對AI驅動型雲端公司的信心顯著增強。

這一年,能夠將生成式AI深度整合進產品與營運的公司,成為成長最快、最受矚目的企業。像OpenAI、AppsFlyer(AI優化行銷歸因與預算分配)、MaintainX(AI預測設備故障)、Cohesity(AI強化資安與資料復原)等公司,都是因為將AI作為核心競爭力,持續獲得高估值與榜單席次。

Cloud 100怎麼選出來的?

根據Forbes官方說明,Cloud 100榜單的評選,由Bessemer Venture Partners、Salesforce Ventures與Forbes共同主辦。每年春季開放提名,任何人或組織都可推薦具資格的雲端公司。

參選公司需保持獨立(未被收購、未上市),並提交詳細的市場、財務、團隊、策略等資料,供專家評審團(多為上市雲端公司CEO與產業領袖)進行評分與排名,部分情況下會邀請投資銀行協助分析。評分標準如下:

  1. 市場領導力(35%)
    由評審團根據公司在雲端產業的領導地位進行質性評估。
  2. 估值(30%)
    依據第三方數據提供者的估值數據(有時為區間)。
  3. 營運指標(20%)
    包括營收、成長率等財務數據(公司可選擇是否提供)。
  4. 企業文化與團隊(15%)
    評估公司規模、多元性與包容性等。

OpenAI、Anthropic奪2025年百大雲端公司榜單前兩名

今年的榜單中,OpenAI和Anthropic兩大AI公司便占據了一、二名。這兩間公司開發的生成式AI模型可說是當前AI浪潮的重要推手,沒有這些模型目前許多榜上有名企業提供的AI功能,或許都還無法實現。

第3至10名分別是金融科技公司Stripe、AI平台公司Databricks、平面設計軟體公司Canva、金融科技公司Ramp、差旅費用管理公司Navan、AI程式工具公司Anysphere、人力資源軟體公司Deel及筆記軟體公司Notion。

綜合來看,前10名有至少4間公司業務直接與AI相關。

《富比士》提到,今年有部份公司排名出現較大的變化,Ramp一舉從去年的37名,在今年上升到第6名。而原先位於第7名的資料標注公司Scale AI,今年被Meta收購49%股份,執行長隨之跳槽,該公司前景不明,也從今年的榜單上消失無蹤。

且除了OpenAI與Anthropic之外,以AI圖像生成技術聞名的Midjourney、開源AI平台Hugging Face,以及AI搜尋引擎Perplexity AI等知名AI公司都在榜單之上。整體來看,這份榜單中有29家公司屬於AI領域,與軟體平台並列最多企業的領域。

另外,這份榜單上的企業,以美國公司占了絕大多數,總計有多達80間公司,其餘公司則分佈在英國、加拿大、德國等國家。

目前OpenAI在這份榜單中,不僅以3,000億美元登上估值最高,同時超過600億美元融資第二高的Anthropic(300億美元)拉開了一倍差距。

傳統SaaS公司市值成長放緩

根據2025年Forbes Cloud 100榜單分析,傳統SaaS(Software as a Service)公司在今年的表現相較以往明顯受到AI公司強勢崛起的影響:

現象一:市值占比下降

AI公司在榜單總市值中的占比已達42%,而傳統SaaS公司(如設計、協作、生產力、銷售、行銷、CX、HR、垂直軟體等類別)則市值成長趨緩,平均估值與成長速度都被AI公司超越。

現象二:榜單排名下滑

過去常見於榜首的SaaS公司(如Stripe、ServiceTitan、Figma等)部分已因IPO或被收購而退出榜單,剩下的SaaS公司多數排名下滑,市值增幅不如AI領域。

現象三:成長動能轉向AI

榜單指出,AI公司平均只需5.7年即可達到年營收1億美元(Centaur status),而傳統SaaS公司則需7.8年,顯示AI驅動型企業成長速度更快。

現象四:SaaS公司積極導入AI

為因應產業變化,許多SaaS公司也開始積極導入AI功能,提升產品競爭力。例如Canva、Grammarly、Notion等都在既有SaaS基礎上加入生成式AI,部分公司因此維持榜單席次。

總結來說,2025年Cloud 100榜單反映出傳統SaaS公司在市值、成長速度與產業影響力上已被AI公司超越,未來SaaS公司若未能深度整合AI,將面臨更大競爭壓力。

運用AI顛覆特定產業,20間明日之星嶄露頭角

值得一提的是,《富比士》還列出了未來可能進入百大雲端公司榜單的明日之星,這些企業融資金額在3,000萬美元以下,同樣運用AI技術試圖顛覆各個產業,或者提供用戶更好的服務體驗。

Brisk Teaching便利用AI技術幫助教師建立課程、提高教學效率。該公司在2023年以瀏覽器擴充功能的形式推出,如今在美國已擁有超過100萬教師用戶。

而另一間上榜的Assort Health,則是利用AI幫助醫院、診所接聽電話。他們注意到病患常常因為難以預約看病感到失望,而醫生已經負擔沈重,希望能將精力都放在看病,於是推出這項服務處理病患與醫院診所間的溝通,迄今他們的AI代理已經與病患互動超過2,200萬次,並獲得良好評價。

這20間公司儘管產業龐雜,大多屬於AI垂直應用,將AI應用於特定產業,提供客製化的解決方案,從教育、醫療到行銷、工廠等眾多領域。不過也有公司投身於AI平台與開發者工具領域,如語音代理平台Vapi、AI工具調用平台Arcade.dev等。

完整榜單請見:The Cloud 100

延伸閱讀:為什麼AI會出現幻覺?OpenAI揭評測漏洞:回答「不知道」零得分,所以模型寧可瞎猜

責任編輯:李先泰

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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