星國創投老董問他：用AI技術直接賺錢有搞頭嗎？程世嘉：「這種公司」幾乎全數會失敗

作者： 程世嘉, 蕭玉品

在生成式AI出現之前，我曾經和一位新加坡創投的董事長單獨餐敘，席間對方問我，許多人看到魔法般的AI技術、股市一片AI淘金熱，會立刻去開公司，想要發展新的商業模式。他直言，想這樣用AI技術來直接賺錢的模式，真的有搞頭嗎？

想喝牛奶，並不需要養一頭牛

當時我很直白地跟對方說，那些最近如雨後春筍般冒出的生成式AI新創，幾乎全數會失敗。先不說新創公司通常手上沒什麼資料拿來做為AI訓練的素材，而且公開資料集大家都拿得到這幾個既成事實；更重要的是，「AI創新」本質上就是「數位創新」，數位商務的關鍵思維是「贏家全拿」。除非你能想出辦法掌握市場的需求方經濟，讓你的創新規模化，否則想用AI創造出新價值很困難。

大部分AI應用的場域都是做為一種「加值服務」，優化既有的核心業務，AI無中生有的新價值只占了很少一部分。

我們來看看一些顯而易見的例子。以亞馬遜來說，相較於你自己真心想買的10本書，它會因為額外推薦了你一、兩本好看的書，就賺到超級多錢嗎？肯定不會。因為你本來就有自己的選擇，AI只是做為一個小小的加值服務，推薦了一本你剛好有興趣的書給你，假設你真的因為很喜歡而買了，營業額又占多少？更別說你搞不好根本不會買。

生成式AI雖掀起熱潮，但多數商業模式未變

Netflix 也一樣，它會因為推薦影片的精準度從90％增加到95％，而大發利市嗎？好像沒有。Netflix大部分的營收還是來自於每個月的訂閱，再加上現在AI技術愈來愈便宜，想要從AI技術本身獲利是非常困難的。

那麼，生成式AI現在來了，這件事情有沒有改變呢？答案是沒有。雖然生成式AI已經在全球掀起這麼大的熱潮，但大部分的商業模式是沒有被顛覆的，大家仍然是運用AI加強既有的服務，提升客戶對自家產品的黏著度。例如金融業升級AI 智能助理，做到理財與信用卡諮詢，相較先前的客服機器人更聰明、更有溫度。

與其跟科技巨頭廝殺，不如發揮自己的強項

所以iKala在輔導很多企業數位轉型，不斷被問到AI可以創造什麼商業模式時，我通常是直接說「沒有」，然後建議領導者應該具備「AI對我的既有商業模式可以如何加值」的心態，而不是「我可以無中生有創造出什麼商業模式」的思維。比方說品牌原本對消費者的分析沒有那麼明確，但加上AI後，可以將分析範圍擴大到十倍、把消費者細分成十種類型，並且精準地去預測他們未來的行為，最終將行銷成本降低到原先的三分之一、四分之一。

這樣的「+AI」才是正確的策略，畢竟AI本身是分析、預測的技術，就算ChatGPT在跟你聊天、交談，你被它的表現驚豔，覺得這是好強的技術，但它其實也是在預測你下一步想要做什麼，你想要看到什麼回答，這是目前AI技術的本質，生成式AI從此以後並不會變成你的生活重心，它只是一個輔助和價值服務。

你可能會說：「可是矽谷有很多『AI+』的企業啊！」

沒錯，有人在玩「AI+」的遊戲，但那通常要Google、微軟等科技巨頭才拿得到入場券，而且還得要有矽谷那樣相應的環境才行。

矽谷因為有完善的創業環境、豐沛的資源和資金、強大的關注度，企業能在做出一個很厲害的技術後，再讓全世界幫忙擴散，看看能產出哪些應用，等於從技術去塑造消費者的行為。比方說在AI+、+AI都有投入的Google，用大量資金、算力資源和數據訓練出的Google Gemini、文字轉圖像AI 工具。Imagen 2、醫療照護領域專用的MedLM等大型語言模型，屬於「AI+」的範疇；Google Maps、YouTube、Android 作業系統等產品，則是在大量數據的基礎上，提供「+AI」的精準個人化服務。

這是一種以科技創新為導向的市場運作模式。

相較之下以台灣為例，企業以B2B居多，商業環境是以滿足顧客需求為主，很多企業是看顧客需要些什麼，才回過頭來做出產品。所以台灣主要適合做+AI，要做到AI+，還是得去矽谷，以及如同被微軟、亞馬遜等巨頭投資的OpenAI 和 Anthropic 一樣，取得龐大的資本後，才有機會改變和形塑整個市場的需求。

CloudGPT 上陣，用「+AI」創造雙贏

隨著AI高速發展並做為各個產業的轉型火車頭，拉動大數據和雲端應用，「企業上雲」已經成為這波AI浪潮下的競爭關鍵。一直以來，iKala就為客戶提供各項AI賦能的雲端服務，比方說智慧雲端維運平台iKala AIOps，能協助企業優化雲端系統效能、強化資安，保護企業資料和系統運作。

而在提供服務的過程中，我們也曾遇到客戶打電話來抱怨，投訴平台當掉了、為什麼反應速度這麼慢。面對這些客訴，客服工程師的標準作業流程是開票，記錄客戶抱怨了哪些東西、想解決什麼問題，以及我們最後的回應、提供的解決方案是什麼等等一連串流程。對於這樣的過程，我是覺得非常耗費人力且缺乏效率。

生成式AI問世後，我要求團隊結合大型語言模型和過去10年累積的雲端專家經驗，開發出業界首創的雲端技術AI 架構師「CloudGPT」，說穿了就是iKala的雲端客服機器人，讓企業用戶在遇到雲端部署的疑難雜症時，能即時向AI提問。例如用戶可以詢問CloudGPT：「在虛擬化環境中，如何透過網路流量監控和分析來檢測DDoS攻擊，並實施有效的防護措施？」接著CloudGPT就會給出完整且明確的答案，還會附上參考資料網址和其他類似的常見問題，加速用戶解決技術問題。

發現了嗎？CloudGPT其實就是iKala在AI和客服經驗基礎上，創造出的加值服務。以前我們的客服只有一線，客戶打進來就是一陣狂罵，現在我們將客服分成一線跟二線，客戶會在一線先碰到CloudGPT，真的有無法解決的問題時，再轉到二線的真人工程師。

有趣的是，很多人會問CloudGPT一些很無聊的事情，甚至連路人都會跑進來戳它，詢問它叫什麼名字？台北最好吃的餐廳是什麼？哪間手搖飲的飲料比較好喝？但它是雲端客服機器人，不是美食機器人，所以我們又為CloudGPT設定了帳務機器人、資安機器人和雲端機器人三個人設，並且限制它不能聊天，只要問超過這三種人設的問題，它們一律拒絕回答。

目前CloudGPT表現還不錯，我自己有事沒事就想盡辦法戳它，看看它會不會給出一些亂七八糟的答案，結果它都克盡職守，把界限守得很好（老闆表示滿意）。

更重要的是，因為我們的雲端客戶已經超過1,000家，但技術人員遇到問題時，已經不會第一時間就想找工程師，我們觀察後台數據，發現客戶會自己去用CloudGPT，並且很理性地詢問架構問題該怎麼解決，不會第一時間打來罵我們，或是直接就想拿到工程師的LINE，工程師也可以將時間拿去做更重要的事情，所以我們用「+AI」創造對外對內的雙贏。

小心AI產業迷思，找到商業模式最重要

最近我看到一個很有意思的比喻：投入AI創業的很多人，是把AI當成「鎚子」，心裡想著我拿到一把閃亮亮的鎚子好高興，要趕緊到處去看看哪裡有「釘子」可以敲，但其實很多時候，大環境根本沒有釘子需要被釘，所以這完全是本末倒置了。表示創業家只有技術，但完全沒有想到商業模式。

不管創業也好、想要創造價值也好，一定要從解決問題本身出發，千萬不要把AI本身當成一個商業模式，這會讓大家落入以AI為主體來發展事業的思維，大多時候會事倍功半、浪費時間，就把它當成一個輔助工具就好。

所以我也常常呼籲，不要常常落入所謂「AI產業」的迷思。因為百工百業都可以用AI，把AI當成一個產業其實是一個籠統的說法，也會因此讓很多創業家落入有了AI技術就可以創業的迷思。

例如比較精準的討論方式是，我們可以說某家公司是「AI技術研發公司」，這類型公司非常稀有，而且多數都只能走向被大廠人才併購的結局，例如DeepMind被Google收購（這也沒什麼不好就是了），我相信就連OpenAI也在苦苦掙扎於自己的商業模式。或是我們可以說「AI硬體的供應鏈」等等，比如台灣的晶片製造商、PC廠商等等，而這些公司本來就有自己的商業模式：製造晶片和組裝電腦。

所以，從AI技術本身創造出無中生有商業模式的公司真的是鳳毛麟角，也是一個相對辛苦的出發點。從自己既有的商業模式出發，問AI可以如何加值既有的商品和服務，才是企業主看待AI的正確視角。

本文摘自天下文化的《AI世界的底層邏輯與生存方法》