「如果AI公司毛利有75%,代表沒人在用你的服務!」a16z點出真正「兆級龍頭」特質
「如果AI公司毛利有75%,代表沒人在用你的服務!」a16z點出真正「兆級龍頭」特質

身為知名創投a16z的普通合夥人,David George曾負責法律新創Abridge、國防新創Anduril、Figma、SpaceX、Databricks等知名企業的投資。現階段,他領導著一支管理規模約150億美元的資產團隊,更是矽谷最具影響力的策略分析師之一,正在尋求具備10倍成長潛力的卓越公司。

面對一個比10年前擴大10倍的龐大私有市場,George已將目光移向了這場變革的最深處。「如果你的AI公司毛利率達到75%,我的第一反應可能是:那代表根本沒人在用你的AI。」面對估值由數據模型堆砌,但利潤卻被高昂計算成本蠶食的過渡期,我們該如何從這片迷霧中,找出下一個真正的兆級龍頭?

找出下一代的贏家:什麼特質是a16z看好的「技術終結者」?

在a16z的成長期投資藍圖中,找出那個「會開飛機的領航員」遠比看報表重要。George認為,投資成長期公司時,雖然財務分析,預測利潤和看業務模型非常重要,但每個人都會做,真正的投資護城河來自於對「人」的判斷。

George指出,最理想的創辦人原型被定義為「技術終結者」。

首先,這類創辦人起初是技術背景出身,但最驚人之處在於他們能夠如海綿般不斷學習。以Databricks的Ali Ghodsi或Figma的Dylan Field為例,他們在短短幾年內便能迅速內化銷售營運、招募流程與組織管理等商業細節,將技術深度轉化為精準的商業殺傷力。

「Ali Ghodsi甚至比許多專業經理人更懂管理細節。」George指出,這種從技術核心出發、隨後進化出商業控盤力的特質,讓創辦人能以工程師的精準度掌握營收引擎,並具備帶領企業在技術轉型期精確導航的能力。

George強調,技術終結者能讓公司在擴張過程中不脫離產品本質,同時又能快速吸收商業技能,確保公司在競爭激烈的大聯盟賽場中,始終保持領先地位。同時,由於創辦人為技術背景出身,因此他們比純專業經理人更有可能在市場環境改變時,憑藉對產品的洞察力開發出下一個產品,帶領公司突破瓶頸。

「儘管外表可能謙和,但內心極度渴望贏得市場、追求市值成長。」George引用經典電影法則指出:在科技競爭中,第一名可以領走豪華房車,其後的追隨者頂多獲得一套牛排刀。這種1%贏家通吃的市場不對稱性,促使創辦人展現出極致的強度,確保公司在大規模資金進場後仍能維持超高成長。

因此,成長基金之所以敢於在技術混沌期重金加碼,正是建立在對這類人才的確信之上。a16在其成長組合中高達70%是跟隨自家早期項目的持續投資,其目的就是為了從Ali Ghodsi這類人身上尋找長期高成長的穩定因子。

終結「人頭稅」模式:AI新創如何顛覆萬億級軟體市場?

不過,要挑戰像Salesforce這種盤踞企業核心多年的舊巨頭,新創該如何在商業模式上著墨?

George提出了一個關鍵:商業模式的徹底轉換。他分析,過去30年,傳統軟體巨頭仰賴的是按人頭計費的席位制(Seat-based)模式。然而,新一代AI新創應該大膽轉向「按任務完成度計費」或按用量計費的典範。

所謂席位制,本質上是軟體商按使用人數收費,這無異於在對企業的「人力重複勞動」課徵稅收。George觀察到,在AI效能爆發的今天,企業已不再願意為坐在電腦前的人頭付費,而是更傾向為成功解決一樁投訴,或是自動完成一段程式碼等具體結果買單。這種定價權的移轉,也象徵著軟體角色,從單純的工具進化為能直接產出價值的AI代理人。

a16z普通合夥人David George
a16z普通合夥人David George

為了擊穿舊龍頭的護城河,產品設計的典範轉移同樣關鍵。George認為,未來的AI產品不應僅是被動回話的聊天機器人,新世代軟體必須是主動的。「未來的贏家將是主動型系統,能從每一場互動對話中捕捉數據價值,在用戶登入系統前,就已自動監控現況、起草策略並準備好執行決策。」George強調,透過重新想像UI/UX,創業家能在現有軟體只是「表單填寫工具」的痛點上,建立起強大的替代防線,讓AI從助手進化為真正的執行者。

George提醒創業者,儘管技術革命所產生的90%紅利,最終會轉化為消費者盈餘回饋給大眾,這意味著世界將變得更有效率、更有價值;但對於身處競賽中的創辦人而言,剩下的10%經濟回報,仍足以讓新創公司利用10倍高於對手的產品效能,建立一個市值超過數10億美元的龐大帝國。

Waymo用400輛車創造的效率奇蹟:a16z如何從「市場拉力」判斷贏家?

當然,除了商業模式的轉變是a16辨別的重要標準,在判斷一項新技術是否已進入投資點時,George也習慣觀察市場是否出現強大的拉動力。

George舉例,這類企業的成長往往是自發且具備病毒式特徵的,例如ChatGPT僅用了極短的時間就獲得了10億用戶,且幾乎純粹依靠品牌與產品力驅動成長。相較之下,推力型企業則必須依賴主動的銷售與行銷策略,這類業務的獲客難度通常不會隨著規模擴大而降低,反而往往會變得更加艱難。George指出,如果一家公司高度依賴在Google或Facebook等平台投放廣告來獲取客戶,隨著時間推移,廣告平台通常會累積更好的經濟效益,而廣告主自身的獲客成本則將升高。

George以Waymo在舊金山的戰略成就為例,揭示了技術如何以極小成本顛覆傳統產業,以及他們如何辨別投資點。

在2020年,George曾因估值過高且開發週期漫長而強烈反對投資Waymo,但a16z創辦人卻力排眾議將自動駕駛視為「所有市場之母」並堅持進場。到了2024年,技術臨界點終於爆發,George親眼見證了驚人的效率槓桿,「儘管路人感覺Waymo的車在街上隨處可見,但其實舊金山街頭僅部署了約400輛自動駕駛車。」

George強調,相比之下,舊金山灣區有超過5萬名Lyft司機,然而Waymo憑藉著高度優化的AI推理能力與全天候運行的效率,在市場上已能與這支龐大的人力隊伍抗衡,甚至超越對手。這證明了當技術跨越門檻,機器能以極少數的資產創造巨大的效率槓桿,這種產品需求被市場瘋狂拉動的跡象,正是a16z判斷爆發性產品的核心指標。

這種由市場瘋狂需求所產生的拉力,也改寫了George對財務指標的解讀方式。在AI浪潮初期,George反直覺的將低毛利率視為一種榮譽勳章。而這在過去的軟體標準中是難以想像的。他直言,當模型推理成本在吞噬毛利時,這恰恰證明了產品正處於被瘋狂的使用拉動力中。

「若一家AI新創宣稱具備75%的高毛利,通常代表根本沒人在用它的AI功能。」George指出,隨著模型迭代與成本下探,這份早期的模型成本將隨技術進步轉化為難以逾越的競爭優勢。為了掌握這一成的利潤,創業家必須尋找具備網路效應、具備數據優勢的切入點,並在模型成本隨時間下降的紅利期,建立起堅實的品牌護城河。

在2025年這個時間點看AI,其影響力猶如19世紀的蒸汽機。蒸汽機製造商或許發了財,但真正的巨大收益是那些懂得利用蒸汽機開創鐵路與工廠的人。因此,George不斷尋找具備技術終結者特質的創辦人。他們起步於技術,卻能像海綿般吸收商業運作,帶領企業避開按人頭計費的舊賽道,轉向主動執行的產品設計邏輯,隨著9成價值歸於大眾,最頂層的那一份獲利,終將回歸那些最快建立主動執行能力、掌握新型獲利秩序的市場領導者手中。

本文授權轉載自創業小聚

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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