作者：賴冠伶，創業小聚採訪編輯
「未來可能會有價值10億美元，卻只由一人經營的公司。」當OpenAI執行長山姆．奧特曼（Sam Altman）在2025年2月拋出這個大膽預言時，或許還只是一個終極想像，但這個預言正逐步成為現實。
這些AI新創的共同點是：它們站在巨人的肩膀上，利用科技巨頭們打造的大型語言模型做為基底，以驚人的速度開發產品、驗證市場，甚至從早期就開始獲利。這股浪潮，正猛烈衝擊著過去那套「燒錢換增長」的傳統劇本——那是一場場殘酷的軍備競賽，需要不斷募資、擴張百人團隊、忍受漫長開發週期，風險高且失敗率驚人。
當精實的「微型團隊」靠著AI的力量崛起，一個巨大的問號也拋向了創業家們：當「小而美」也能成就大事業，傳統的創業跟開發模式是否還適用？該如何搶佔先機？
「氛圍編碼」（Vibe Coding）正夯：人人都能當開發者，AI讓創意快速落地
「最熱門的新程式語言是英語。」OpenAI共同創辦人安德烈・卡帕斯（Andrej Karpathy）這句廣為流傳的話，恰恰表達了「氛圍編碼」（Vibe Coding）的核心理念。你只需要專注於創新的想法，透過向AI程式碼平台下達簡單、如同日常對話般的自然語言指令（Prompt），AI就能為你自動生成應用程式或網站的基礎架構。
氛圍編碼成為了開啟AI創業熱潮的響亮號角，知名創業加速器Y Combinator（YC）執行長陳嘉興（Garry Tan）就指出，近期孵化的新創中有25%的公司，其高達95%的程式碼是由AI完成。
「這聽起來有點嚇人。」陳嘉興在《CNBC》的訪談中如此表示，「但對創辦人來說，你不需要50到100名的工程師。一支僅由10名懂得善用AI工具的Vibe Coder組成的團隊，就能輕鬆打造下一個價值數百萬美元，甚至上億美元的公司。」
「我很喜歡『氛圍編碼』這個說法，它代表了我們與AI系統互動的新模式。我們無需了解所有底層細節，隨著模型和相關產品的進步，我們將越來越信任它們。」E14基金管理合夥人Calvin Chin向《CNBC》如此表示，顯示AI已從輔助角色，轉變為許多新創的核心生產引擎。
從Anysphere到Gamma：小型AI應用團隊，也能創下年收數千萬美元的奇蹟
除了加速開發流程，AI模式對創業模式最顯著的衝擊，也體現在成本和團隊規模的劇變上。
1990年代的eBay，光啟動就需要創投Benchmark Capital挹注670萬美元，動輒近百人的團隊是標配，且產品開發週期漫長，燒錢數月甚至數年是家常便飯，成敗與否在於下次募資能否到位。一旦市場不買單，資金鏈一斷，瞬間灰飛煙滅，2000年的網路泡沫破滅就是慘痛教訓。
AI時代則完全是另一番景象。一些被稱為「AI應用」（AI App）的新創公司正在崛起。它們一度被輕視，被認為是沒有核心技術的「AI封裝器」（AI Wrapper），因為其聰明地站在巨人肩膀上——利用OpenAI、Anthropic、Google等公司提供的現成模型，結合自身對特定行業的理解和巧妙的產品設計，快速打造出解決方案。
Afore Capital的分析更指出，新創達到百萬美元營收所需的啟動成本，已降至過去的五分之一，甚至更低。
AI程式碼編輯器Cursor背 後的開發公司Anysphere，憑不到20人的團隊在短短2年內，實現了高達1億美元（約新台幣30億元）的年度經常性收入（ARR）。 （圖片來源：Cursor官網）
AI程式碼編輯器Cursor背後的開發公司Anysphere，就是個例子。這家公司僅憑不到20人的團隊，就在短短2年內，實現了高達1億美元（約新台幣30億元）的年度經常性收入（ARR）。
Abridge也是透過AI迅速崛起，成立不到3年估值就達30億美元的新興獨角獸。 （圖片來源：Abridge官網）
另一個藉由AI提升團隊營運效率的案例，是AI簡報工具開發商Gamma。這家2020年成立的公司，旨在利用新AI重新定義簡報製作與分享的體驗。「如果我們按照過去的方式創業，公司規模恐怕早就超過200人了。」Gamma創辦人葛蘭特・李（Grant Lee）在《紐約時報》採訪中坦言。
事實上，Gamma活用了大約10種不同的AI工具。從使用Midjourney生成圖片、利用Google NotebookLM深度分析使用回饋，到讓工程師團隊藉助AI程式碼助手Cursor提升開發速度等等。
AI簡報工具開發商Gamma在2020年成立，成立不到5年，已累積5,000萬名使用者。（圖片來源：Gamma）
正是這種對AI工具的深度整合與應用，讓Gamma得以在成立不到5年的時間裡，僅憑28名員工，就創造了高達數千萬美元的年度經常性收入和累積近5,000萬用戶，並已開始獲利。
Gamma共同創辦人喬恩・諾羅尼亞（Jon Noronha）在2024年接受Accel Podcast專訪時特別提到，他們刻意建立了一個「高度重視使用者體驗」（UX-heavy）的團隊，在僅有12人的早期階段，就有4位是UX設計師，這在新創公司中相當少見。
「我們相信，要讓AI的潛力落地，關鍵不只在底層技術，更在應用層面的精心設計，必須確保AI功能真正解決使用者痛點，而非僅是炫技。」喬恩說。
Gamma共同創辦人Jon Noronha在2024年接受Accel Podcast專訪時特別提到，他們刻意建立了一個「高度重視使用者體驗」（UX-heavy）的團隊。（圖片來源：Accel）
當然，這股熱潮之下，挑戰與質疑聲也從未停歇，《金融時報》的報導就點出了投資熱與實際應用效果之間的落差。
高盛分析師提醒，部分AI公司更像是「先為技術，才有應用場景」，而非從真實需求出發，缺乏明確且能帶來顯著經濟效益的「殺手級應用」。AI Now Institute的專家莎拉・邁爾・威斯特（Sarah Myers West）也觀察到，許多應用目前主要作用還是「自動化瑣碎工作」，尚未帶來顛覆性的產業變革。
告別「封裝器」標籤：AI應用的價值與生存挑戰？
對於AI應用公司而言，目前的挑戰主要來自兩個方面。
首先是來自大型語言模型供應商的競爭——就像蘋果在App Store複製熱門應用一樣，OpenAI或Google會不會自己下場，做一個「更好的Cursor或更好的Perplexity」？
其次是同業之間的模仿與競爭，如果你的成功僅僅是基於使用者介面，差異化不夠，對手複製你的門檻有多高？
部分AI公司正努力撕掉標籤，建立自己的護城河。Perplexity、Abridge等公司就開始累積特定領域的專有資料集、針對自身需求微調（fine-tuning）開源模型，甚至開發更符合自身業務需求的輕量級專有模型，它們將從單純的「模型使用者」進化為「深度整合與優化者」。
此外，敏捷性也是新創公司對抗科技巨頭的天然優勢。Google等巨頭往往受到如搜尋廣告等既有龐大業務的牽制，面臨「創新者的兩難」，難以快速、徹底地轉向可能衝擊現有營收的AI新模式。相較之下，Perplexity這樣的新創能夠毫無包袱地快速實驗、快速迭代，推出選舉資訊、金融看板等特定功能，直接挑戰巨頭的核心地盤。
敏捷性也是新創公司對抗科技巨頭的天然優勢。Google等巨頭往往受到如搜尋廣告等既有龐大業務的牽制，面臨「創新者的兩難」（圖片來源：Google）
Gamma共同創辦人喬恩也分享了類似經驗：他們當初之所以能在PowerPoint的巨大陰影下存活，正是因為選擇了「反其道而行」的差異化策略。
當時他們認為固定比例、線性敘事的傳統簡報模式，已不適用於遠端工作和現代溝通需求，因此選擇融合文件與簡報的概念，讓使用者透過輸入文字和指令來生成內容區塊，而非像PowerPoint那樣自由拖曳圖形，創造了一種傳統巨頭看不懂、也難以快速模仿的新模式。
「Gamma的定位是由AI驅動 (Powered by AI)的『軟體公司』，而非純粹的AI技術公司。」Noronha強調，AI雖然是解決核心問題的強大引擎，但仍要建立扎實的軟體功能和使用者研究與流程，滿足真實需求。「許多時候，AI甚至是『隱形的』。」（圖片來源：Gamma官網）
「Gamma的定位是由AI驅動 (Powered by AI)的『軟體公司』，而非純粹的AI技術公司。」喬恩強調，AI雖然是解決核心問題的強大引擎，但仍要建立扎實的軟體功能和使用者研究與流程，滿足真實需求，「許多時候，AI甚至是隱形的。」
對於AI新創而言，這種以解決問題為導向，找到獨特定位，而非追逐AI技術的務實做法，或許才是這個時代下，新創得以生存和發展的關鍵。
「『包裝者』（wrapper）這個詞聽起來有點像是缺乏深思熟慮，感覺只是把別人建好的東西包裝一下，」Andreessen Horowitz合夥人布萊恩・金（Bryan Kim）也持相同的觀點，「這概念背後真正的意義是：去理解客戶的問題，新創要將技術與需求結合，提供你想實現的解決方案。」
Andreessen Horowitz合夥人Bryan Kim表示，新創要將技術與需求結合，提供想實現的解決方案。（圖片來源：Canva）
AI正搖撼著矽谷的根基，降低了創業的門檻，催生了氛圍編碼這樣充滿想像力的創造方式，讓「小團隊成就大事業」從口號變為現實。這些新星的崛起，似乎預告著一個新紀元的來臨——在這個紀元裡，才華橫溢的個體不再需要依附於龐大的組織，或許真能像陳嘉興所說，幾個失意大廠的工程師，就能合力打造出年入上億元的傳奇。
然而，從實驗室的驚嘆到遍地開花的應用，中間仍隔著現實的鴻溝。AI如何從提升效率走向創造真正的價值，這些問題的答案，將決定這場由AI引領的變革，究竟是曇花一現的熱潮，還是開創未來的序章。矽谷的劇本無疑翻開了新的一頁，但最精彩的劇情，或許才正要上演。
（本篇文章經同意轉載自創業小聚，原文連結；責任編輯：謝嘉洵。）
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