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。

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資料來源:Colossus

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從新零售到新商務,騰雲科技以兩大策略打造新世代成長引擎
從新零售到新商務,騰雲科技以兩大策略打造新世代成長引擎

騰雲科技持續展現強勁成長,不僅連續五年維持雙位數的營收增幅,更於 2025 年前三季累計營收來到 5.47 億元、淨利 1.03 億元,年成長率高達 67%,顯示騰雲科技已從智慧零售解決方案供應商擴展成為智慧社區、智慧城市解決方案供應商,並持續發揮高毛利、高成長、以智慧場域資料為核心驅動的代理式 AI 解決方案全方位供應商。

騰雲科技是怎麼辦到的?

騰雲科技董事長暨總經理梁基文不藏私分享兩大關鍵:「首先是以 AI 賦能的產品與服務,協助客戶提升效率、優化營收;其次是透過騰雲孵化器與其生態系中新創夥伴協作,打造零售、不動產、製造與數位保險等產業所需的新商務服務。」

以 AI 賦能全產品線,強化客戶黏著度、深化長期關係

梁基文表示:「AI 不是單一產品或立即變現的技術,要能有效消除資訊不對等,需協助企業先將散落的資料整合成數據資產,才能找出能驅動決策的洞察。」因此,要讓 AI 真正落地,需要同時理解產業現況與營運痛點的夥伴,才能把技術與數據轉化為具體價值,成為企業成長的新引擎。

有鑑於此,騰雲科技的策略是推出 AI Agent 平台 –TrendVotex,由深耕百貨零售、商業不動產等產業的專業團隊協助打造符合場景需求的 AI 代理服務。

例如,為百貨零售打造的「AI 品牌行銷專家」透過市場輿論進行趨勢及同業動態分析、以口碑行銷進行品牌塑造、針對會員數據進行自動化文案生成及傳播、針對行銷成果進行效益分析等自動化決策,「AI 招商助理」則能整合商圈熱度、樓層營運狀態等資訊,提出精準的櫃位調整與招商策略。至於針對複合式商業不動產管理場景推出「AI 能源智慧管理」服務,導入 AIoT 終端裝置佈署並運用其感測數據與歷史異常紀錄,預測設備故障風險,協助排程維修,降低停機時間,大幅提升營運績效。

梁基文補充說明:「除了協助企業打造專屬 AI 代理與串接代理式工作流程(Agentic Workflow),我們也推出 Marketing、Content、Sales、Manufacturing 等跨產業可重複使用的 AI 代理模組,加速零售、不動產、製造、旅遊與數位保險服務等產業的導入腳步。」

值得注意的是,為真正發揮、極大化 AI 價值,騰雲科技不僅提供技術,也協助企業梳理流程、整合分散數據,打造可支撐多場景的數據驅動營運中台。

梁基文表示,不只零售業正加速虛實通路整合,製造與金融服務業也十分重視「全通路數據」,例如製造業需要即時掌握生產過程關鍵數據指標與庫存狀況以確保良率及產能、數位保險業則積極深化對顧客旅程的掌握以完善服務能量等,騰雲科技推出「隨開即用」、雲地整合的 AI 平台,讓企業能在多場景中無縫串接數據並兼顧資訊安全,充分展現「From Insight to Intelligence」價值。

例如,協助數位保險整合顧客的「線上資料(如客戶資料、風險判斷」與「線下數據(如客戶活動數據、場域營運數據)」,透過 AI 進行產品推薦、簡化內部核保作業流程,並提供更加順暢的一致體驗,讓保險也能像零售一樣真正做到懂顧客。

「接下來,我們會把在百貨零售與商業不動產驗證過的技術,進一步擴大到製造、數位保險等產業,讓價值放到最大。」梁基文如是說道。

騰雲科技
騰雲科技董事長暨總經理梁基文
圖/ 數位時代

五大技術、四大產業,騰雲科技以孵化器成就下一個十年

梁基文表示:「過去 10 年,我們專注在『新零售・新生活』;接下來將延伸至『新商務・新生活』,透過收購、合資、投資等方式與外部夥伴共創新的成長動能。」

具體做法是以 ABCDE(AI、Blockchain、Cloud、Data、Experience)五大技術為核心,鎖定零售、不動產、製造與金融服務四大產業,透過外部合作與孵化機制強化解決方案的廣度與深度:整合現場設備、門市裝置、POS、排隊系統、取貨流程、感測器與後勤運作,推出 AIoT 智慧場域管理方案,滿足跨場域、跨產業與跨國企業的需求。

例如,協助泰國五星級酒店導入 AIoT 智慧場域管理方案以優化能源設備管理、降低營運成本並提升使用者體驗等。明(2026)年,騰雲科技計畫將 AIoT 智慧場域管理方案推向製造業廠房,協助客戶管理冷氣、燈光等能源設備並進行碳管理,同時,透過監控產線設備的振動與溫度等數據,提供 AI 預判的設備維修時機(Preventive Maintenance),擴大數位與綠色雙軸轉型的綜效。

除以集團力量推廣 AIoT 智慧場域管理方案,騰雲科技亦積極擴大相應的生態體系發展:首先是與跨業夥伴一同延伸 AIoT 智慧場域管理方案 的應用範疇,如與保險業者合資成立數位保險公司以提供 AI-Ready 數位應用方案;其次是建立消費者生態體系以發揮「新商務‧新生活」的相互影響綜效。例如,騰雲科技子公司騰加數位將擴大 AIoT 平台運營版圖,深入零售、商辦與飯店等多元場景,並以此為載體整合數位支付、會員數據與數位內容傳播等應用,藉此強化場域的智慧化能力,以及拓展騰雲解決方案的落地深度與廣度。

「透過 AIoT 智慧場域管理方案、營運中台與 TrendVotex 等產品與服務,我們不僅能更精準回應台灣、日本與東南亞市場在流程自動化、營運效率提升上的需求,也能同步改善大眾的日常體驗,真正落實『新商務・新生活』的共好價值。」關於未來的發展,梁基文如是總結。

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