2026 年 9 月，全球 AI 新創市場接連出現幾個值得關注的案例。9 月 15 日，AI 軟體開發公司 Factory 宣佈完成 2 億美元募資，估值達 50 億美元；9 月 21 日，健康保險經紀新創 Corridor 宣佈取得 2,500 萬美元種子階段資金。前者利用 AI Agent 參與軟體開發，後者則用 AI 重新經營傳統保險服務。
這兩個案例共同帶出一個問題：當強大的 AI 模型越來越容易取得，新創公司還能靠什麼建立自己的事業？
過去，許多 AI 新創利用大型模型開發聊天界面、寫作工具或專業助理，不過，模型廠商會持續擴充產品功能，因此，單靠某項 AI 功能，越來越難維持差異化。
從近期十家 AI 新創的發展，我們可以整理出七種不同的創業模式，幫助創業者重新思考：當模型不再是唯一的競爭條件，自己的價值應該建立在哪裡。創業市場的競爭正從「提供什麼 AI 功能」，轉向「能否解決特定產業問題，並持續交付客戶願意付費的成果」。這期我們來談談AI 新創的可能模式。
一、工作流程掌握：從賣 AI 工具到交付完整工作成果
Factory 這家公司除了提供 AI 程式開發工具，也讓 Agent 參與測試、維護，以及其他開發工作，協助企業管理工作環境與任務成果。據官方資料顯示，輝達、Adobe、Palo Alto Networks 等企業均使用其產品。
這代表工程師需要的不只是 AI 寫出程式碼，還需要程式碼能通過測試、符合既有系統規範，並順利進入後續開發流程。當產品深入這些環節，競爭優勢便可能來自於對企業工作方式、內部系統與例外情況的理解，而不是光靠模型本身。不過，工作範圍擴大，也意味著需要承擔更多責任。AI 產生的程式碼仍需要測試、安全審查與人工驗收，不能因為系統能自動執行，就省略必要的管理。
對台灣新創而言，製造業的圖面拆解、物料確認、成本估算與報價審核，也是一段可以重新設計的工作流程。企業需要的是一套能協助完成報價、保留判斷依據，並讓人員確認最終結果的系統。這是一種從提供單一工具，轉向掌握完整工作流程的創業模式。
二、AI 原生服務公司：直接用 AI 重新經營傳統生意
Corridor 不是單純銷售 AI 健康助手，而是直接經營面向美國中小企業的健康保險經紀服務。真人顧問面對客戶，AI Agent 則協助處理醫療服務查詢、預約與行政工作，這種模式稱為 AI 原生服務公司。
一般 AI SaaS 公司把工具賣給企業，由客戶自行導入；AI 原生服務公司則提供服務，把 AI 當成自己的營運能力。
傳統保險經紀公司在服務小型企業時，可能需要投入的時間，與服務大型客戶差不多，但卻只能獲得較少服務費。如果 AI 能降低每位客戶的服務成本，原本低利潤的客戶，就有機會成為長期經營的客戶。
不過，降低行政成本不代表整體服務就一定能獲利。專業人員、法規遵循、客戶信任與持續服務，仍需要投入資源。Corridor 的模式能否擴大規模，還需要營運成果驗證。
對台灣創業者而言，會計、人資、貿易與中小企業行政服務，都有大量重複工作。熟悉產業的團隊可以直接利用 AI，成立一家善用 AI、用更少人力就能提供專業服務的新公司。
三、顧問服務產品化：先解決企業問題，再把經驗變成產品
9 月 16 日，由 Infosys 前執行長 Vishal Sikka 創辦的 Hang Ten Systems 宣佈追加取得 5,300 萬美元資金，累計募資達 8,500 萬美元。公司結合企業顧問、自有 AI 技術與軟體開發能力，協助大型企業規劃及建置 AI 系統。
傳統 SaaS 創業通常希望儘快建立標準產品，減少客製化服務。但企業 AI 導入往往需要處理分散資料、舊系統、內部工作規則與跨部門協調，單純出售軟體不一定能解決問題。
Hang Ten 所代表的方向，是先透過專業服務理解客戶，再把不同企業都會用到的功能，逐步開發成可以重複使用的產品。
例如，新創先協助製造業建立 AI 報價流程，累積圖面辨識、物料分類與成本計算能力。當其他客戶出現相似需求，就有機會將共通部分建立成標準產品。
這條路的限制是，如果每個客戶都需要重新開發，營收成長就可能持續依賴增加顧問與工程師人數。
對於熟悉特定產業、卻沒有大量研發資金的台灣團隊而言，先找到願意付費的企業問題，透過服務累積經驗，再逐步建立產品，是一條值得思考的創業路徑。
四、企業脈絡基礎設施：讓 AI 真正理解一家公司
9 月 9 日，企業 AI 新創 Euno 宣佈完成 2,300 萬美元 A 輪募資，發展協助 AI 理解企業資料定義、知識關聯與使用情境的脈絡平台。
大型模型可能具備出色的推理能力，卻不一定知道某家廠商如何計算成本，不同部門使用的同一個欄位資料，實際上卻代表不同的業務定義。
例如，銷售部門認定的「已完成訂單」，可能與財務部門認定的營收不同。即使 AI 取得的資料正確，若不了解兩者差異，可能會產生錯誤判斷。
因此，企業脈絡基礎設施的價值，除了讓 AI 取得更多資料，還能讓它理解資料在企業內部代表的意義，以及應該如何使用。而這類產品也需要持續維護，當業務規則或組織架構改變，AI 使用的知識必須同步更新，並保留來源與權限管理。
台灣製造業的 ERP、MES、試算表與現場作業紀錄，經常由不同部門管理。熟悉產業的新創若能整理分散的知識，建立一致的資料定義，便有機會成為企業長期依賴的 AI 服務供應商。
五、AI 信任基礎設施：Agent 開始工作後，誰來確認它做對了？
9 月 15 日，Artificial Intelligence Underwriting Company（AIUC）宣佈完成 4,000 萬美元 A 輪募資，發展 AI 系統測試、稽核與認證服務。9 月 17 日，Raindrop 宣佈累計募資達 5,000 萬美元，並推出 Agent 模擬產品，協助企業辨識可能出現的異常行為。
這兩家公司切入的問題很相似：當 Agent 開始操作工具、讀取企業資料與執行工作，企業如何確認它沒有超出權限，以及在發生錯誤時，能否及時停止？AIUC 著重第三方測試與信任驗證；Raindrop 則關注執行過程中的監控、模擬與問題定位。這些需求可能形成獨立的 AI 信任基礎設施市場。
但只通過特定測試或取得認證，不能代表 Agent 在所有環境中都能安全運作。模型版本、工具權限與工作流程改變後，仍有可能需要重新驗證。
對台灣資安、軟體測試與企業稽核新創而言，協助企業建立可追溯、可驗證、必要時能停止執行的 Agent 系統，是可以進一步探索的產品方向。
六、Agent 商業入口：當 AI 開始替使用者尋找與採購軟體
9 月 8 日，Lightsage 宣佈取得 400 萬美元資金，開發協助軟體公司了解 AI Agent 如何發現、評估與使用產品的成長平台。
傳統軟體公司透過搜尋引擎、廣告或產品網站接觸客戶。但如果 Agent 能自行尋找工具、閱讀技術文件並呼叫 API，企業未來面對的第一個產品使用者，可能不再是親自操作的人。這會讓軟體公司除了經營網站，也需要思考如何讓 AI 正確理解產品功能、授權條件與使用限制。
對新創而言，機會可能來自協助既有軟體公司調整產品資訊與技術界面，也可能是直接開發方便 Agent 使用的新型服務。
不過，Agent 代替使用者採購，涉及付款安全、授權與責任歸屬等問題，這是 AI 應用正在探索的新市場，還不能視為已經成熟的商業模式。
七、關鍵資源控制：不一定要自己做模型，但要掌握不可取代的能力
9 月 16 日，Arcee AI 宣佈完成 B 輪募資，估值超過 10 億美元，持續發展企業可自行部署與調整的開放權重模型。隔天，Crusoe 宣佈完成 39 億美元 F 輪募資的首階段交割，投後估值達 309 億美元，持續整合能源、資料中心與 AI 運算服務。
Arcee 從模型控制權切入，讓企業有機會自行部署模型，並透過相關產品與技術服務建立商業價值；Crusoe 則整合運算所需的實體資源，降低對外部供應條件的依賴。
不過，垂直整合需要大量資金，也必須承擔設備折舊、能源成本與技術更新的風險。韓國新創 Enhans 提供了另一種方向。它於 9 月 17 日宣佈完成 3,800 萬美元 C 輪募資，透過整合既有模型、企業資料與工作流程，建立面向大型企業的 AI 系統。
這三家公司提醒創業者：建立競爭優勢，不等於所有技術都必須自己開發。對台灣新創而言，重要的是分辨哪些技術可以從外面採購，哪些產業知識、客戶關係與部署能力，則需要長期掌握在自己手中。
AI 創業的下一個問題：你究竟要改變哪一門生意？
這七種模式反映了 AI 新創不同的發展方向：有些公司接管完整流程，有些重新經營傳統服務業，也有公司選擇建立企業知識、信任驗證或新的商業基礎設施。它們的共同點不是放棄軟體，而是嘗試把價值建立在模型功能之外。當競爭者也能取得相同模型時，客戶為什麼仍願意選擇自家的產品或服務，這是新創需要回答的問題。
對台灣來說，製造業、中小企業與專業服務市場，都存在著大量依靠人工經驗與跨系統協調的工作。若能從熟悉的產業問題出發，理解客戶的付費意願，再選擇適合的商業模式，可能比單純追逐最新模型功能，更容易找到可持續的市場。
募資與產品發展只是市場訊號，最終仍需回到實際收入、客戶需求與持續交付能力。AI 新創的機會，除了創造新的 AI 產品之外，還有運用 AI，重新建立一家能夠提供不同價值的公司。
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