當Google狂發新服務背後,該降價嗎?他們實戰後告訴你:記得3件事,不要用價格殺死自己
當Google狂發新服務背後,該降價嗎?他們實戰後告訴你:記得3件事,不要用價格殺死自己

由《數位時代》與創業小聚主辦的2025 Meet Taipei創新創業嘉年華於11月20日至22日,在台北花博爭艷館盛大登場。今年將有來自日本、加拿大、美國等19個國家,共413家新創團隊齊聚,《數位時代》與創業小聚將帶來第一手的現場觀察。

Google發布模型Gemini 3、程式語言IDE Antigravity,又端出了更強悍的影像工具,每一個動作都可能意外地殺掉幾家新創公司。

過去常說,幣圈一天、人間一年,AI又何嘗不是如此?在超極速AI市場中,弱肉強食愈演愈烈,AI時代下的新創該怎麼辦?

AI生成音樂的Wavv創辦人暨執行長林奕汎(首圖中),和程式碼自動化佈署新創Zeabur創辦人暨執行長林沅霖(首圖右),在Meet Taipei上分享第一線的實戰心得:避免價格戰、找到對的客戶,以及建立護城河的關鍵。

給SaaS新創:不要用價格殺死自己,讓「價值」贏過鈔票

對於所有SaaS(軟體即服務)新創而言,價格永遠是難以啟齒的痛點。Zeabur的執行長林沅霖就坦言,即使他們每月的基礎服務只收取5美元,仍有開發者抱怨「太貴了」。這些對價格高度敏感的用開發者,寧願轉移到更廉價的Digital Ocean或Linode等服務商。

「永遠不要捲入價格戰,因為那最終會導致價值歸零。」林沅霖說。

那Zeabur的應對策略是什麼?

從「降價」轉向「增值」,也就是用價值來訂價。林沅霖表示,與其因為漲價而流失客戶,不如在不提高基礎服務費用的情況下,提供額外的、不可或缺的價值,例如Zeabur開始導入了付費的AI Agent訂閱功能,就像用戶需要付費訂閱ChatGPT一樣。這不僅提高了效率,也改變了公司的變現結構。

Zeabur
Zeabur提供自動化佈署的服務,提升產品價值。
圖/ Zeabur

尋找真正的買家

當AI賦予所有人快速創作的能力時,新創公司必須重新定義他們的「理想客戶群」,找出真正願意付費而不只是嚐鮮的人。

Wavv創辦人林奕汎指出,當初他們深入研究誰是音樂真正的買家時,很快意識到那些每月願意支付15到20美元的B2C消費者(如Spotify或Apple Music的訂戶),並不是他們應該鎖定的目標,真正的金主隱藏在企業端。

林奕汎透露,Google每年花費40到50億美元在音樂授權上,Snapchat每年花費5到6億美元。因此,Wavv迅速將商業模式調整為B2B2C(企業對企業,再到消費者),瞄準對音樂有龐大需求的企業級客戶。這些客戶包括廣告、購物中心、零售空間和遊戲工作室。

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Snapchat為了濾鏡而在音樂上的花費,成為Wavv建立商業模式的切入點。
圖/ dennizn via shutterstock

「我們開始鎖定企業級客戶⋯⋯他們將音樂視為一個關鍵層次,用來提升體驗。」林奕汎說,對Wavv而言,音樂是增強體驗的關鍵層次。無論是瀏覽社群媒體上的Reels或TikTok動態,音樂無處不在。透過B2B模式,新創得以避開B2C領域因版權問題而陷入的法律泥潭

Google與OpenAI「降維打擊」了怎麼辦?

不過AI新創最害怕的還是巨頭的入侵,畢竟AI模型、雲端服務,就是出自巨頭身上。那在這個壓力之下,該怎麼辦?

林奕汎強調,AI時代的創業家必須思考如何建立一種難以被輕易複製的機制,而Wavv的解方是潛入音樂創作的「底層結構」,也就是旋律、節奏和和弦,這種分子拆解的設計,讓Wavv避免了版權的爭議,「你不能主張說『我擁有D小調和弦』或『我擁有這種拉丁搖滾節奏』的版權,因此這種防禦性對我們來說至關重要。」

Zeabur則採用了開放生態系統來建立護城河。「如果我們只專注於AWS或Google Cloud,一旦Google的Gemini Agent能自動部署,我們就將被鎖定。」林沅霖說,藉由整合超過10家雲端供應商,Zeabur確保了用戶可以使用任何模型來管理來自任何提供商的任何雲端服務。

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至於最近熱議的「一人獨角獸」概念:即單打獨鬥的超級創業者依靠AI工具就能將公司做到十億美元估值——兩位創辦人卻持保留意見。林沅霖直言,如果真的出現這樣一個超級英雄,他會因為「太過強大」,在達到獨角獸估值之前就被收購,因為他懂得如何將AI Agent當成「員工」來使用。

不過AI的爆發和帶來的助益仍是事實,新創需要更快速行動:找到真正願意付費的人、打造倔有價值的產品,然後建立護城河。

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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