在這個充滿機會與挑戰的 AI 時代，作為 AI 初創企業的創辦人，你可能經常在媒體上看到各種新興趨勢、術語與成功案例。然而，若想在 AI 時代創業成功，除了掌握先進技術外，更關鍵的是要具備以下這三種核心思考方式：
1.精準找出目標客戶的痛點
2.掌握與經營關鍵數據資源
3.運用 AI 技術確實解決實際問題
一、打造以數據為核心的 AI 商業模式
在 AI 領域，數據就是最重要的資產。即使模型設計再精良，若缺乏高品質、足量且能對應情境的資料，演算法也難以發揮真正效能。因此，創業初期就該思考：你該如何掌握，或是持續產出具有競爭優勢的數據資料？
成功的 AI 新創會專注建立專屬、具價值的資料庫，讓數據成為企業的一種競爭優勢。例如，法律科技新創 EvenUp 聚焦於蒐集大量法律和解資料，透過 AI 的精準分析，協助律師快速評估案件價值。這種資料庫不僅難以被競爭者模仿，更能提供一般律師事務所難以企及的洞察。
同樣的，如果你的 AI 產品能不斷累積特定領域的數據，隨著使用者增加，模型的智慧也將同步提升。這不僅形成良性循環，也能逐步建立穩固的競爭優勢。
但別忘了，無論是在台灣或是其他市場，蒐集資料的過程一定要兼顧隱私與倫理。若牽涉到個資或敏感資訊，必須依循法規取得授權，並妥善處理匿名化。唯有讓用戶感到安心，數據流才能持續穩定供應，AI 系統才得以成長。
因此，在設計商業模式時，記得要將數據策略納入考量，思考著：資料來源、擁有權、更新機制，以及如何轉化為產品價值等，這些都是 AI 初創團隊一開始就要釐清的重點。
總結來說，以資料為核心的 AI 商業模式，並不只是賣技術，而是建立一套可持續產出與優化數據的營運系統，讓你的 AI 產品隨著時間越來越有價值，競爭者也更難追上。
二、聚焦垂直市場，深入解決單一產業痛點
雖然 AI 可以應用在各行各業，但對初創企業來說，一次滿足所有市場是一種高風險策略。反之，聚焦在特定垂直產業（Vertical Market），更有機會脫穎而出。
研究指出，垂直 AI 應用市場潛力高達 6 兆美元，是雲端軟體整體市值的 10 倍。也就是說，專注深耕一個行業，效益通常比多線經營更高。
在台灣，可從政府推動的 AI 關鍵產業切入，例如：製造、醫療健康、智慧城市、智慧交通等，這些領域數據豐富、痛點明確，適合導入 AI 創造價值。
此外，也應評估團隊是否具備產業背景、合作管道或資料取得來源，選擇「懂得多、掌握深」的領域，才能有效發揮優勢。
創業團隊應深入產業現場、訪談客戶、研究流程與挑戰，釐清最迫切的痛點及現有解法的限制。例如：
● 製造業 → 良率檢測、預測性維護
● 醫療業 → 影像判讀、自動化診療
當找出 1–2 個具體痛點後再導入 AI，才能開發出具差異化的產品定位。
垂直市場還有另一優勢：易於擴張。當你在某個利基市場建立成功案例，可進一步橫向擴展，如：
放射科 AI 判讀 → 病理科 → 東南亞市場（如新加坡、馬來西亞）。
「寧可在小市場裡當龍頭，也不要在大市場裡當小蝦米。」
從垂直市場起步，是建立品牌與技術實力的踏板，也為日後擴展版圖奠定基礎。
三、AI 不應只是炫技，而是真正解決問題
在這波 AI 熱潮中，許多新創熱衷於展示最新技術，但對客戶而言，真正願意掏錢的理由只有一個：你的產品能否幫他解決問題。
這點在 AI Pin 的失敗上看得最清楚。雖然技術創新，但缺乏清楚的使用情境與明確的價值主張，也沒解決使用者真正的痛點，最終只能成為一場媒體炒作下的泡沫。
相對地，像 Runway 就是一個成功的例子。他們並不是先追求最先進的影像生成技術，而是先觀察影片剪輯師的痛點，理解哪些流程最費時，再針對這些問題打造 AI 工具，解決真實困難。因此 Runway 推出後即大受歡迎，因為它真正解決了剪輯師的工作問題。
這才是新創應有的起點：從痛點出發，而非從技術出發。
創業者應該自問：我的產品真正幫客戶解決什麼問題？為什麼他們非用不可？
如果無法清楚回答，代表產品定位尚未明確，還需要更多市場探索與調整。
同時也要重視使用體驗，降低使用門檻，讓用戶不用學就會用。如果產品能自然融入使用者的工作流程，成為背後默默提升效率的助手，就更能提高使用者的黏著度與留存率。
AI 初創的關鍵不在於技術炫酷，而在於能否創造實際價值與應用場景。
總結來說，AI 初創的成功關鍵包含三個面向：
1.擁有可累積的資料資產，建立良性學習循環
2.聚焦高價值的垂直市場，快速找到產品與市場的契合
3.解決真實痛點，讓 AI 成為實用的幫手，而非多餘的負擔
當你能清楚回答：我們解決了誰的什麼問題？他們為什麼願意付錢？
就代表你正走在正確的方向上。
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（文章代表圖：Photo by Priscilla Du Preez 🇨🇦 on Unsplash）
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