這陣子，我和幾位投入 AI 應用開發的網友，常常聊到一個有點尷尬的話題。我們慢慢發現一件事，但大多數人都不太願意直接說出口：很多 AI 新創表面上是在打造自己的產品，實際上卻像是在幫大型模型公司驗證市場需求。我們花時間找到使用者痛點、設計流程、教育市場，等到證明這件事真的有人願意買單之後，模型公司再把這個能力直接整合進模型本身。到最後，我們辛苦建立的優勢，可能只剩下一段被寫進新版 Release Note 裡的功能描述。
過去兩年其實已經出現不少類似案例。曾經有一批專門做 Browser Agent 的公司，因為能自動操作瀏覽器而獲得高額估值；但當模型公司推出電腦操作能力後，市場格局很快被改寫。後來又有許多 AI Coding 工具獲得大量投資，主打更聰明的程式開發體驗。然而當大型模型開始具備越來越完整的程式開發能力後，許多產品的定位也從「最好的 AI Coding 工具」，變成「某個模型的最佳輔助工具」。甚至連客服、業務、法務等 Worker Agent 領域，也開始出現相同現象，原本需要龐大系統才能完成的事情，可能最後只需要一份設定檔或幾個 Prompt 就能實現。
真正值得警惕的地方在於，這些模型公司未必是在與新創正面競爭。相反地，它們往往選擇先觀察市場，讓創業團隊去探索需求、驗證商業模式、累積真實使用資料。等到某個方向被證明可行後，再將能力逐步內化到模型本身。它們未必搶你的介面，也未必搶你的品牌，而是直接把原本需要額外產品才能完成的功能，變成模型天生就會的能力。這種策略看起來溫和，實際上卻比直接競爭更具威脅性，因為它讓許多人誤以為自己仍然擁有安全的發展空間。
那麼問題來了：如果模型能力持續進化，哪些 AI 公司還有機會長期生存？我自己的觀察是，第一種是那些建立在模型之外護城河的公司。例如品牌影響力、社群經營、人與人之間的信任關係、產業人脈、法規資格、專業認證等。這些價值並不是模型本身能夠輕易複製的。使用者可能因為信任某個品牌而選擇產品，也可能因為社群文化而留下來。只要你的核心價值不完全依賴模型能力本身，就比較不容易被模型升級直接取代。
第二種能存活的公司，是那些願意處理模型公司不想做的事情。企業導入、醫院系統整合、銀行稽核、法規遵循、資安管理、內部流程改造等工作，往往耗時、繁瑣，而且高度客製化。模型公司更喜歡做可規模化的通用能力，而不是深入每個產業處理複雜的落地問題。反而是那些願意進入企業現場、理解真實業務流程的人，能夠建立更穩固的市場位置。許多看似不夠酷、不夠炫的工作，往往才是真正能創造長期價值的地方。
第三種則是成為模型能力的放大器，而不是競爭者。當模型越強，你的產品也跟著受益。例如 AI 工作流平台、AI 基礎設施、資料治理系統、企業知識平台、垂直領域資料中台等。這些產品的價值來自於讓模型更容易被企業採用，而不是試圖取代模型本身。如果你的產品越來越依賴模型進步來創造價值，那麼每一次模型升級都可能成為你的成長機會。回過頭來看，真正需要思考的問題或許不是「下一個 AI 模型會不會殺死你的公司」，而是你的商業模式究竟是在建立自己的護城河，還是在替模型公司免費完成下一代功能的研發工作。很多時候，決定一家 AI 公司命運的，未必是某場轟動的產品發表會，而可能只是新版更新說明裡一句不起眼的「Improved Capacity」。
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