生成式 AI 的浪潮在過去兩年席捲科技圈，也影響到一般大眾。AI 從能寫詩、創作文案，到生成逼真圖像的繪圖工具，技術進步的速度讓人目不暇給。對許多募資中的創業者來說，簡報上只要出現「AI」兩個字，彷彿就握有通往未來的入場券，一時間人人都在談下一個改變世界的「獨角獸」。
然而，殘酷的現實正在浮現。根據史丹佛大學《2024 AI 指數報告》，儘管全球 AI 私人投資金額在 2023 年仍高達 919 億美元，新創公司的失敗率卻創下新高。許多聲稱顛覆行業的 AI 公司，在燒光數百萬美元雲端運算費用後，仍無法獲得穩定的付費客戶。這正是典型的「技術錘子找釘子」困境：手中雖有強大的工具，卻找不到能真正解決的痛點，最終只能淪為昂貴擺設。
問題到底出在哪裡？
2025 年的 AI 創業，遊戲規則已徹底改變。過去比的是「誰的模型更強」，如今當 OpenAI 的 GPT、Google 的 Gemini、Meta 的 Llama 等基礎模型如同水電般隨手可得，技術領先已不再是可靠的護城河。競爭焦點已轉向產業洞察、商業模式與市場策略。本篇整理七個來自 AI 新創案例的關鍵原則，幫助你穿越「死亡之谷」，找到持續獲利的道路。
原則一：利基為王，垂直 AI 才是避開巨頭的生路
對資源有限的新創而言，與科技巨頭正面對決等同以卵擊石。2025 年的生存法則，是專注於垂直 AI（Vertical AI），鎖定單一產業或場景，解決明確且深刻的痛點。
通用模型像瑞士刀，功能多卻不精；垂直 AI 則像精密手術刀，專為特定問題而生，其精準度、可靠性與效率是通用模型無法比擬的。例如：
● 律師事務所需要的不是會聊天的 AI，而是能快速檢索數百萬份法律文件、標示風險並引用正確法條的專業助理。
● 晶片設計公司需要的不是通用程式碼產生器，而是能理解複雜電路規則、驗證除錯並優化效能的專用工具。
起點應該是鎖定一個高價值、尚未被有效解決的產業問題，再反推所需數據、模型與產品形態。以問題為核心，才有機會在巨頭忽略的縫隙中建立藍海。
原則二：數據護城河——你的 AI 資產負債表健康嗎？
基礎模型是引擎，數據是燃料。當開源模型與商業 API 讓演算法取得成本大幅下降時，真正能區分 AI 公司實力的，是數據的質與量，以及駕馭數據的能力。
一個平庸模型配上高品質獨家數據，往往勝過頂尖模型配上公開數據。數據，是唯一能持續加深、且難以被複製的護城河。
但「擁有數據」與「善用數據」是兩回事。許多公司坐擁大量原始數據，卻未將其轉化為結構化、高品質的訓練資產，形同守著金山卻沒有開採地圖。成功的新創都善用「數據飛輪」（Data Flywheel）：初始數據 → 打造產品 → 吸引用戶 → 用戶產生更有價值的數據 → 優化模型 → 產品更好 → 吸引更多用戶 → 護城河加深。
就像財務報表一樣，AI 公司也應有「數據資產負債表」：
● 資產：專有數據集、高品質標註數據、能持續產生數據的用戶基礎。
● 負債：低品質數據、未清理雜訊、治理不足導致的合規風險。
健康的 AI 新創，從第一天起就會重視數據治理，並持續讓數據資產增值。
原則三：夢幻團隊的黃金比例
成功的 AI 團隊通常需要三種核心角色：
1. 技術長／首席科學家：精通演算法，能建構從數據處理、模型訓練到部署監控的自動化系統。
2. 領域專家／產品負責人：深諳產業規則與需求，避免開發出技術完美但市場無感的產品。
3. 執行長／商務開發：將產品價值轉化為價格與營收，設計商業模式、建立通路，並能向投資人清晰闡述願景與財務規劃。
三者缺一不可。只有技術的團隊可能造出無人問津的產品，只有商業的團隊則可能淪為空殼公司。
原則四：投資人看的是損益表，不是模型
投資人更關心商業可行性，而非模型參數。他們會問：
● 單位經濟效益是否為正？
● 毛利率有多高？
● 經常性收入成長軌跡如何？客戶流失率多少？
市場、客戶、營收和利潤的篇幅，應與技術篇幅至少相當，甚至更多。投資人投的不是演算法，而是一門能持續創造現金流的生意。
原則五：技術配方的權衡
三層技術配方策略：
1. 基礎模型層：優先調用 API 或微調開源模型，除非有革命性突破才自建。
2. 工具與 MLOps 層：整合成熟工具，快速建立穩定高效的機器學習維運流程。
3. 應用與使用者體驗層：讓 AI 能力無縫融入既有工作流，帶來「好十倍」的體驗。
原則六：從第一行程式碼就內建「信任」
AI 倫理已是進入市場的門檻，包括：
● 透明度與可解釋性
● 公平性與偏見檢測
● 安全性與防禦攻擊
● 隱私保護設計
在競爭激烈的市場中，一個以「可信賴」著稱的品牌，就是強大的差異化優勢。
原則七：進入市場策略，找到你的「超級用戶」
急著攻佔大眾市場，先從「灘頭堡」切入。找出 100 位離不開產品的超級用戶，透過夥伴計畫與他們共同打磨產品。你可以提供免費或大幅折扣的使用權，換取深度回饋與真實數據，並讓他們在成功後成為公開推薦案例。
結論：回歸商業本質
當基礎模型成為公共基礎設施，AI 創業的勝負已不取決於技術多華麗，而在於能否找到並解決關鍵問題。七個原則的核心精神是一致的：從挖掘利基、構築數據護城河、組建黃金團隊，到面對資本市場、權衡技術配方、內建信任，再到精準的市場策略。
AI 解決方案的優劣，不由技術架構的複雜度來定義，而是看它能否為客戶的損益表帶來實質改善。當所有人都擁有相同的引擎時，決勝關鍵，就在於你對路線圖的掌握，以及駕馭方向盤的智慧。
本文依 CC 創用姓名標示 - 非商業性 - 相同方式分享 4.0 國際釋出