投資AI是好生意嗎?一文破解「AI淘金夢」:為何比起Perplexity,IKEA、Walmart⋯更可能坐收AI紅利?
投資AI是好生意嗎?一文破解「AI淘金夢」:為何比起Perplexity,IKEA、Walmart⋯更可能坐收AI紅利?

重點一:AI雖具革命性,但因為 AI 而產生的大部分財富,很可能將由消費者獲得,而不是創業者或投資人。

重點二:AI 產業競爭十分激烈,模型公司與應用層公司最終可能被少數巨頭整合,一般投資人難以像過去科技浪潮那樣靠早期投資獲得高額回報,投資機會「有限且分散」。

重點三:因此,真正受益於 AI 的產業,很可能是善用 AI 提升效率的下游知識型服務業,如醫療、教育與金融,或是大量銷售商品的零售業者。

如果你還在設想 AI 會像微處理器、個人電腦、網路一樣,帶來新一波創業神話與新富豪,那也許還需要思考的更謹慎一點。

回顧科技史,人們常將「顛覆性技術」與「財富重分配」劃上等號。但歷史告訴我們,技術革命未必等於投資暴富。例如 1956 年的貨櫃化革命,即使改變了全球物流,真正賺到大錢的人並不多。多數人只是在見證產業洗牌、利潤被稀釋;最後,消費者才是最大受益者。

在 2025 年的 AI 投資熱潮中,是否會重演貨櫃化革命的敘事?或個換個更直白的問法:在這場 AI 革命,到底誰能真正賺到錢?

AI投資黑潮:新創會被巨頭「卷」死嗎?

美國天使投資人 Jerry Neumann(Neu Venture Capital 創辦人)近期在〈AI Will Not Make You Rich〉提出深刻觀點。他在投資界活躍逾 15 年、累計投資約 50 家公司,年化報酬率(IRR)超過 50%,卻在 2024 年宣布「辭職」,不再投資新公司。

Neumann 指出,儘管 AI 具備顛覆性技術潛力,未來十年全球 GDP 有望因 AI 成長 1% 至 7%,創造 1 至 7 兆美元新價值, 但這波財富重分配的最大受益者將是消費者,而非創業者或投資人。

他以微處理器、個人電腦、貨櫃化等歷史技術革命為例,強調 AI 已進入成熟期,競爭格局明朗,創新者難以建立護城河,利潤空間被巨頭壟斷。若非最早期的投資人,現階段已難以複製過往科技暴富神話。

換言之,只有極少數早期進場、主導 AI 模型技術的公司(如 OpenAI、Anthropic)及其創辦人、早期投資人,才有機會獲得巨額財富。

除了這些極早期進場的公司可以高歌離席,最終消費者才是 AI 革命的最大受益者,享受更便宜、更豐富的知識型服務。就此觀點而言,投資AI的後起之秀,很可能會在巨頭的競爭中處於不利地位。

對此他直言: 「大量湧入人工智慧的資金被投資到了錯誤的地方,除了少數幸運的早期投資者外,真正賺錢的人將是那些有遠見、早日退出的人。」

為了論證其「寡頭化」觀點,他舉了以下案例。

1970 年代:微處理器與個人電腦

微處理器問世之初,市場尚未成熟、需求不明,只有少數「真信者」或大膽投資人願意押注。直到 1981 年 IBM 推出個人電腦後,主流媒體才開始認真看待。1976 年蘋果成立那一年,《紐約時報》全年只提過四次「個人電腦」。當時,真正關注 PC 的,是那群「不合群的早期採用者」。

Neumann 強調「大公司討厭意外」。也因此,「不確定性」反而為新創提供了完善的護城河。假設 IBM 在 1979 年就進入 PC 市場,蘋果可能難以存活;在 1980 年完成 IPO 融資 1 億美元後,蘋果才得以延續競爭。而經歷 IBM 的「淘汰賽」後,蘋果成為唯一剩下的主要競爭者。

Apple-1
Apple-1 是蘋果生產的第一台電腦,於1976 年由Steve Jobs 與Steve Wozniak 親手打造。
圖/ 維基百科

隨著 PC 技術突破(如 MOS 6502、Zilog Z80 等低價晶片),市場中才出現蘋果、惠普、微軟等新創,早期投資人因此獲得高額回報。例如,記憶體提升催生更複雜軟體與外部儲存需求,促使創投家 Dave Marquardt 在 1980 年投資希捷(Seagate);希捷 1981 年上市時為他帶來 40 倍回報。此後三年,約有 2.7 億美元資金湧入該產業。

但進入成熟期後,競爭者大量湧現(如 1983 年僅硬碟產業就有 70 多家),利潤被稀釋,最終只餘少數巨頭(如 IBM、微軟、蘋果)存活,後進投資人難以再複製早期暴富神話。此時,產業形成寡頭格局,創新者更難建立護城河,投資回報趨於平穩。

1950 年代:貨櫃化革命

另一個案例是貨櫃化。貨櫃運輸改變了世界,開啟現代全球化,帶來社會與經濟的深刻變革。「但真正從中獲利的,或許只有一兩個人。」

1956 年,SeaLand 的前身推出第一艘貨櫃船 Ideal-X,徹底改變貨運業,讓貨物能在卡車、鐵路、海運間無縫轉移,節省時間、降低裝卸與港口閒置成本。創辦人 Malcom McLean 在普及前建立模式與地位,但一旦優勢被認知,大型航運公司迅速跟進、競爭加劇。

Ideal-X
Ideal-X 是美國海陸(Sea-Land)運輸公司在1956年首航的貨櫃輪船,它標誌著現代貨櫃運輸的開端,徹底改變了海運及全球運輸的樣貌。
圖/ SeaLand

McLean 在 1969 年將 SeaLand 賣給雷諾煙草公司,成功套現,成為少數「毫髮無傷」的企業家。另一位贏家是美國航運與房地產巨擘 Daniel Ludwig,他於 1965 年投資 McLean Industries,以 8.5 美元入場、1969 年以 50 美元出場,獲得高額回報。

隨著貨櫃化普及,競爭加劇、利潤被壓縮,產業最終由既有巨頭主導,利潤主要流向下游(如 IKEA、Walmart 等利用低運輸成本擴張的零售商),而非貨櫃運輸公司本身。後進投資人即使投入大量資本,也難以獲取超額利潤。

回到 2025 年:現在投資 AI 巨頭太晚了?

Neumann 指出, AI 已進入成熟期,技術與資本門檻高,市場由少數模型公司(如 OpenAI、Anthropic、Google 等)主導。新創或後進投資人難以建立護城河;應用層公司即使短期受益,最終也可能被模型層或巨頭整合。

他表示,雖然現在投資模型公司為時已晚,但市場上仍有新創利用這些模型解決特定問題,如 Perplexity、InflectionAI、Writer、Abridge 等。這些公司看似有成長機會,但一旦做大、變得有價值,模型公司可能透過「差別定價」或「垂直整合」拿走其利潤。

換言之,應用層公司「成功也可能等於失敗」,對一般投資人而言是糟糕的選擇。 隨著產業發展,模型與應用層會逐步趨同、合併,最後只剩少數大型 AI 公司。雖然仍會有少數贏家,但整體而言,投資應用層新創很可能虧損。

Perplexity-CEO-Aravind Srinivas.jpg
Neumann指出,如Perplexity這類新創公司,即使真的做大,也很可能被頭部模型公司搶走利潤;圖為Aravind Srinivas,為Perplexity AI聯合創始人兼CEO。
圖/ TechCrunch

AI 商機不在上游,而在下游

即便如此,投資人並非與 AI 無緣。 Neumann 建議關注下游,也就是善用 AI 提升效率、處理模糊資訊的產業:專業服務、醫療、教育、金融、創意產業等,這些領域佔全球 GDP 的三分之一到一半,過去自動化帶來的生產力提升有限,AI 有機會讓它們更有效率、利潤更高。

誰會最快受益?他舉例指出,IKEA、Walmart 這類以壓低成本、走大量銷售為核心策略的公司,最能快速受益於 AI 帶來的降本增效。未來,知識型服務業也會出現類似的新公司,主打高效率與低成本;競爭會很激烈,管理與執行力將是關鍵。

他分析,這些產業的公司通常不需要太多外部資本(IKEA 幾乎沒融資,Costco 上市前僅融過一輪),導入 AI 等新技術不必進行超大規模投資。創業者若能執行到位,有機會成功;但投資人很難像過往科技浪潮那樣靠早期投資賺大錢,因為最佳投資時機往往出現在技術成熟、產業結構穩定之後。

IKEA Brighton 新店開幕
Neumann認為,像IKEA這類以壓低成本、走大量銷售為核心策略的公司,最能快速受益於AI帶來的降本增效。
圖/ 圖片來源 / IKEA

AI 時代,消費者才是最大贏家

Neumann最後指出,雖然有些公司會因 AI 受益,但整體而言,這些產業的成長有限,投資人必須非常挑剔才可能賺到錢。

最終,AI 新價值多半將由消費者享受:知識型服務更便宜、選擇更多,醫療、教育、諮詢更普及且平價。就像自動化讓製造業產品變便宜一樣,未來 AI 會讓知識型服務變便宜;需要大量人際互動的服務(如照護、餐飲等)反而可能變貴,佔家庭支出比重上升。

看到最後,如果你在AI時代投資致富的信心被狠狠打擊,也不必太灰心。這不是個人資訊不夠快、膽子不夠大的問題。而是歷史上每一次技術革命,真正賺大錢的,總是極少數剛好踩對節奏、又能及時抽身的人。 而大多數人,無論多努力,最後都只能在巨頭的遊戲規則下分點湯喝,甚至只是當個花得起服務費的消費者。

但別忘了,技術的真正價值,從來不只在少數人的超額報酬之中。AI讓更多人用得起知識、獲得更好的醫療、學習更有效率,這才是它真正的社會紅利,而每個人都會是受益者。

延伸閱讀:Bolt正式登台!第一張王牌:讓利司機「5%」,能撼動Uber、台灣大車隊嗎?
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資料來源:Colossus

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從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?
從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?

AI 與數據正快速落地至各行各業,從製造、金融、電信、醫療到零售,應用速度不斷加快。但在每年交易規模至少新台幣 1900 億元的商用地產領域,卻長期受到數據破碎且不透明的限制,只能仰賴人力蒐集資訊,再憑直覺和經驗去解讀資訊、做出決策,使 AI 潛在價值難以真正發揮。為回應產業轉型的核心痛點,方睿科技首度舉辦「商用地產生態系年會 2026 Raise Day」,以開放式平台為核心,串聯專業地產服務商、空間相關企業服務商、產業專業人士等多元角色,勾勒出 B2B 企業服務生態系的全貌,希望能透過科技促進數據流動,為商用地產企業協作模式開啟新的可能性。

方睿科技
方睿科技首度舉辦 2026 Raise Day,以開放式平台為核心串聯多元角色,推動商用地產邁向產業共好的新階段。
圖/ 數位時代

方睿科技雙軌策略,讓 AI 成為商用地產的決策引擎

方睿科技創辦人暨執行長吳健宇指出,在 AI 時代,人應該專注於「最有價值」的工作;然而在商用地產業中,專業人士卻有約 70% 的時間耗費在資料蒐集與整理上,真正用於判斷與決策的時間僅約 10%。方睿科技希望翻轉這樣的時間分配,讓人力從低價值的資料處理中解放,將更多心力投入在判斷、溝通與決策等創造價值的商業活動。

方睿科技
方睿科技創辦人暨執行長 吳健宇
圖/ 數位時代

為此,方睿科技提出兩條實踐路徑。第一條是建構出具備完整性、易用性與進化性的商用地產智慧平台,運用 AI 技術,將過去產業中破碎、非結構化的資料,重塑為可被運算、可驗證的標準化數據,並結合圖表與互動式介面,讓使用者能夠快速得到完整市場資訊,實現「用戶即專家」的目標。

第二條則是推動生態系聯盟,將不動產視為企業服務的核心載體,串聯設計、家具、搬遷、清潔等多元服務夥伴,使空間不再只是靜態標的,而是承載案例、服務與數據回饋的生態系節點。透過生態系夥伴累積的實務資料與服務紀錄,平台得以發展「資料即推薦」模式,推動商用地產從單點交易,邁向可擴張的 B2B 服務網絡。

獨創「資料飛輪」機制,實現用戶即專家目標

在 AI 模型日益普及的當下,真正的競爭關鍵已不在模型本身,而是能否有效率地收集資料、提高資料品質,並將其與實際決策流程緊密結合。為此,方睿科技獨家設計出一個由「資料收集、資料精煉、專家把關、決策反饋」組成的資料飛輪,回應商用地產長期面臨的資料破碎與決策效率低落問題,成為方睿科技實踐願景的第一條路徑。

方睿科技技術長郭彥良進一步說明,資料飛輪機制的運作架構。首先在資料收集階段,必須系統性蒐集公開資料、內部檔案與報告,並透過 AI 協作將圖片等非結構化資訊轉換為可用的結構化數據。接著進入資料精煉,透過資料清洗與實體對齊,將原始資訊從單純的可閱讀升級為可比較、可推論的決策依據。第三步專家把關,則引入不動產專家進行校正與產業判讀,補上模型難以理解的規則與慣例,確保關鍵數據的正確性。最後的決策反饋階段,藉由收集使用者提問與行為,檢視現有資料是否足夠精準,再回到專家校正與補齊流程,使整個系統能隨使用頻率提升而持續進化。

在資料飛輪的運作基礎上,方睿科技正積極研發商用地產智慧平台 PickPeak。郭彥良表示,PickPeak 並非單純的物件搜尋工具,而是結合深度資料與 AI 的決策輔助平台。使用者可透過自然語言互動,提出人數、預算、區位、產業屬性等多重條件,再由系統動態生成可比較、可驗證的選址方案,真正將 AI 從「回答問題的工具」,轉化為「陪伴決策的數位專家」。

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方睿科技技術長 郭彥良
圖/ 數位時代

創新 Data to win 模式,讓 AI 深入商用地產各階段決策流程

不過,單靠數據整合與 AI 應用仍不足以支撐產業全面升級,因此,方睿科技提出的第二條路就是,推動產業生態系聯盟,整合商用地產市場上不同角色的數據,讓 AI 能夠真正成為商用地產決策時的智慧引擎。

方睿科技不動產知識創新中心總監曾凡綱指出,目前在企業、房東或物業主與各類服務供應商之間,缺乏有效的整合機制,導致企業在選址與空間規劃過程中,難以快速找到真正合適的服務與解決方案,形成明顯的產業斷點。

為解決這些斷點,方睿科技提出「Data to win」模式,以資料取代傳統「Pay to win(付費買廣告)」思維,讓真正具備經驗與實績的服務夥伴,在適當的決策節點被看見。

曾凡綱說明,在廣告投放效益越來越低的情況下,企業服務商面臨的問題已不只是「如何曝光」,而是「如何在對的地方被看見」,這將是未來的市場勝出指標;而 Data to win 正好可以協助企業服務商建立此能力,方睿科技將生態系夥伴所擁有的案例、服務紀錄與產業知識等資料,經過去識別化與結構化處理後,再嵌入企業決策流程中,讓推薦不再來自廣告投放,而是真實、可被驗證的使用經驗,透過這樣的機制,不僅提升企業決策的準確度,也能同步放大生態系夥伴在合作中的實質價值。

舉例來說,方睿科技整合辦公傢俱夥伴 Backbone 班朋實業長期累積的辦公室規劃案例與平面圖資料,讓企業在選址階段,就能同步評估空間規劃方案,加速決策流程。又如,整合出行服務夥伴 USPACE 悠勢科技的服務資料,並呈現在地圖上,協助企業評估辦公據點的交通便利性,優化員工日常通勤與出行體驗。此外,平台也可整合大樓的 ESG 認證、公共設施與服務層資訊,協助企業快速篩選符合需求的辦公大樓,提升進駐媒合效率。

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方睿科技不動產知識創新中心總監 曾凡綱
圖/ 數位時代

「Raise Day 只是這場變革的起點。」吳健宇強調,方睿科技已經透過投資與合夥模式,將布局延伸至專業地產服務與空間經營領域,至今旗下已有商用不動產仲介、顧問與估價等專業服務的宇豐睿星,以及聚焦商用地產代銷市場的希睿創新置業。透過直接參與第一線實務運作,方睿得以更深入理解產業真實痛點,讓科技不只是工具,而能真正回應實際決策與服務需求。

此外,方睿科技未來也將持續擴大「商用地產 x 企業服務生態系」聯盟,目前包括 Backbone、USPACE、IKEA For Business、潔客幫等企業服務夥伴已率先加入;接下來,方睿科技將邀請更多擁有關鍵數據與專業能力的企業服務商加入,讓數據在安全、可控的前提下流動,進一步釋放商用地產在選址、營運與企業服務等全生命週期中的結構性價值,為產業轉型啟動下一個關鍵階段。

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右起方睿科技共同創辦人暨營運長陳致瑋、USPACE悠勢科技共同創辦人暨執行長宋捷仁 、Backbone班朋實業創辦人暨執行長廖家葳,透過企業服務生態系合作共同為產業啟動下一個關鍵階段。
圖/ 數位時代

方睿科技官網: https://www.funraise.com.tw

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