自ChatGPT於2022年問世以來，人工智慧無疑已是國際資本市場上，資金與關注度最為集中的賽道。從科技巨頭到新創公司，彷彿只要與AI沾上邊，就有新的成長動能。
但對AI時代的創業者與經營者而言，如今這波大趨勢所帶來的不僅是競爭洗牌的機會，也是資源排擠效應下，加劇生存難度的新門檻。
尤其這股「導入AI」的生存淘汰競賽，在初期資本依賴度較高的新創圈已成現代進行式，更可能預示著其他成熟企業的未來。
資源集中「少數特例」新常態
當AI成為資本市場主流敘事，多數新創公司即便投身相關領域，面對的也非「百花齊放」的大片藍海，反而是一場更早開始、也更殘酷的生存篩選。
首先是「僧多粥少」的募資市場新常態：近兩年創投資金高度傾斜AI領域的少數公司，導致多數新創募資難度提高。
經濟合作暨發展組織（OECD）2025年底的研究指出，流向人工智慧領域的資金已佔全球創投6成；國際新創資料庫Crunchbase最新資料更顯示，今年第一季全球風險投資中，有高達8成、共2420億美元集中人工智慧領域。
活躍於台美創投圈的橡子園太平洋基金合夥人吳德威觀察，如今市場上出現一種「AI FOMO」，好像只要和人工智慧沾上邊，就更容易拿到投資，「但大量資金的投入，並不代表這個市場處處充滿榮景。」
他指出，創投市場看似熱鬧，實則仍高度集中於少數幾間美國公司，如OpenAI、Anthropic、xAI等，也使其他新創公司實際可取得的資源相對有限。
其次是整體資本市場對企業估值的觀念，正在快速轉變。
「對新創而言，如今（AI時代）要先能活下來，才開始談成長，」曾任國發會新創政策諮議委員、國立陽明交通大學GMBA兼任助理教授楊志偉，對此有深刻觀察。
他從輝達執行長黃仁勳提出的Token（算力）時代延伸解釋，過去企業多將資源投入人力擴張，如今卻轉向算力購買及自動化基礎建設上，顯示AI時代的成本結構，正逐漸改變企業的資源分配方式，也進一步影響對新創產品與服務的需求。
以亞馬遜在物流領域的經營經驗為例。經營初期，亞馬遜投入重本建立倉儲與物流等基礎建設，儘管短時間內未帶來明顯獲利，但隨電商產業逐漸成熟，這些前期投資卻成為其日後主導市場的關鍵佈局。
相同的概念正在AI領域中發生：當算力本身逐漸成為新時代競爭中的關鍵資源，各大軟體巨頭也爭相將資金投入AI基礎建設、建構自家系統生態，而非仰賴外部SaaS（軟體即服務）平台，造成市場需求及投資邏輯也跟著轉向。
於是，過去「只要搭上趨勢浪潮」就容易被市場關注的新創募資邏輯，如今正遭到空前挑戰，籌資市場從普遍願意為軟體新創的「未來成長性」買單，轉向更早要求驗證團隊的成本掌控、商業模式及獲利能力。
領先者也得提早轉型，嵌入流程
現實壓力下，第一線新創團隊被迫更早進入轉型期。2019年創立的睿加科技正是一例。
這支由智財、產品設計與技術背景專家組成的混合團隊，最初以智慧財產權申請服務切入市場，在台灣累積領先的客戶基礎。這時，產品核心多圍繞在申請作業效率提升，市場定位也更接近SaaS服務提供者。
但當團隊進軍國際市場時，創辦人暨執行長吳鵬君發現，許多海外客戶不願意直接將企業機密資料，交由雲端平台處理。尤其在資料隱私及相關法規較嚴格的環境下，這樣的狀況迫使他們調整產品落地方式，以符合企業對安全、責任與長期使用的要求。
營運長吳鵬志進一步指出，生成式AI的興起，同步改變了企業對「數位工具」的期待。當客戶不再滿足於單一功能型工具，轉向尋求能整合流程、跨部門協作的解決方案時，團隊也從過去的工具思維，轉向能垂直整合工作流程的產品設計。
睿加因此從原本工具型SaaS，轉向更貼近企業營運流程的AI應用服務，強調實際導入場景與長期使用價值。這樣的轉變不只是產品升級，更反映出AI市場進入下一階段前，新創必須更早被市場檢驗其利基市場的現實。
這恰好與吳德威觀察到的市場趨勢不謀而合。
他指出，當AI工具不斷被大型企業併購、整合至既有產品後，過去依賴單點功能創造差異的軟體新創，更難維持既有優勢。換言之，AI市場正從過去追逐功能創新的階段，走向比拚流程整合能力的篩選階段。
這時，相較於單點服務，找到一個能完整改善工作流程的「關鍵任務」（Mission-Critical），才是AI新創能否在市場存活的關鍵。所謂的「關鍵任務」，指的是工作流程中，高度仰賴人類判斷的節點，例如合約簽核、金流處理等。
吳德威強調，如今所謂的「AI新創」唯有設法將產品與服務嵌入企業流程、真正解決客戶在AI時代的營運痛點，才能建立起長期護城河。
台灣軟體新創要當「Palantir」
但在資本日趨集中、強者恆強的「大篩選時代」，AI新創如何在募資階段就與既有玩家競爭，被客戶和創投「選中」？
楊志偉建議，與其盲目做著市場不一定接受的產品，不如從各國企業端的實際需求下手。
他以矽谷知名加速器Y Combinator的「創業需求清單」（Requests for Startups）為例指出，這類專業機構投資人的「許願」，其實就像新創題目的「開書考」，只要找到適合且熟悉該領域的人才，就擁有比別人更易成功、至少初期存活的團隊基礎。
而綜觀其2026年最新清單，楊志偉表示新創機會正同時沿著「實際應用到基礎建設」、「數位到實體世界」2條主軸線展開，這也與資本市場對軟體業價值重估的狀況相呼應。
在此脈絡下，他認為台灣的AI和軟體新創，不該再與美國科技巨頭競逐C端用戶與基礎模型、雲端平台，而是利用台灣的製造與供應鏈優勢，從「替代型基礎建設」與「產業應用層」切入，深入特定產業流程，發展出企業級AI系統及客製化模型服務，朝向類帕蘭泰爾（Palantir）的企業級AI平台路徑發展。
對下一階段的新創市場而言，「有沒有AI」的競爭時代正逐漸退場，取而代之的是一個更早開始、標準也更清晰的篩選過程：能不能被納入產業流程、承擔關鍵任務，並在資本與技術雙重壓力下持續運作。
What's Next? AI新創轉型三大關鍵
- 及早建立商模：AI雖帶動資金熱潮，卻從過去的追逐題材，轉向提早篩選可驗證的商業模式。
- 鎖定關鍵任務：AI時代，軟體服務的競爭焦點已從技術突破，轉為能否為企業創造可持續價值。
- 切入產業流程：台灣新創可從產業界的真實需求與資金流向，反推轉型方向，選擇生存率更高的戰場。
（雜誌原標題：投資你不如投資算力？新創要當供應鏈Palantir／責任編輯：曹凱婷）
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