2022年底ChatGPT問世所帶來的震撼，至今仍令人記憶猶新。然而，隨著時間推移，模型持續更新帶來的進步，已不再那麼直觀地令人驚艷。OpenAI Startup Fund管理合伙人哈瑟維9月來台時便曾指出，大眾逐漸對AI的進步產生麻痺感。隨著驚喜感消褪，投資人和華爾街再次質疑：投入於AI的巨額資本是否真能回收？AI是否將重演Web3的泡沫？難怪有網友歎息，在AI時代想實現創業夢開發產品，博一個出場機會並不容易，可能還不如回家理財來得容易預見獲利。《遠見》彙整科技大廠新創主管、創投合伙人與創業家們說法，帶你一次看。
生成式AI快速普及後，產品誕生的方式正發生根本改變。
過去需要工程團隊與大量資本才能完成的開發流程，如今透過AI工具，大幅壓縮了技術與時間成本，讓更多人得以將想法迅速轉化為產品。這種能力的擴散，正在重塑創業的速度、密度與競爭結構。
這些變化，未必立刻反映在營收或估值上，卻已率先在創業現場累積，甚至發酵。
門檻下探，創業節奏全面加速
「把一個想法轉化為產品的門檻，已經明顯下降。」AWS全球新創副總裁班奈特（Jason Bennett）談及新創地景的改變時向媒體指出，這是近年創業環境最關鍵的結構性變化。
過去，產品開發高度仰賴工程團隊與資本支撐；如今，人人都能運用AI，大幅降低技術門檻，使創業不再集中於少數科技重鎮。
「過去3年之中，建立產品和服務變得更加民主化了，這是一件好事。」班奈特觀察，無論在美國主要城市，或亞洲新興市場，產品與服務的建立能力正快速擴散。
伴隨進入門檻降低而產生的結果之一，是新創不再滿足於打造出最小可行性產品（Minimum Viable Product，MVP），而是進一步設法滿足使用者體驗、甚至產生情感連結的最小可愛產品（Minimum Lovable Product，MLP）。
「他們很清楚，愈早達到那個階段，就能愈早從終端客戶身上取得真正的洞察。」
班奈特解釋，寫程式本身不再構成主要瓶頸，創業重心自然轉向市場回饋速度。
能否及早接觸用戶、快速修正方向，成為拉開差距的關鍵。
這樣的節奏轉變，從AI開發整合環境Cursor的成長軌跡可見一斑，其估值已達293億美元，年化營收更突破10億美元。
班奈特評價道，Cursor在短短18個月內建立起具規模的業務，已讓人看見AI如何提升產品開發效率。
技術不再稀缺，競爭回到商業本質
開發的門檻下降，對供給端來說也意味著競爭加劇。
今年（2025）語言學習新創Speak在台舉辦高峰會時，《遠見》便曾向其共同創辦人暨技術長徐安廬（Andrew Hsu）提問，現在工程師可以透過AI輔助開發，非工程師也能藉著直覺開發（Vibe Coding）打造原型，是否將衝擊包括Speak在內、已取得一定成績的既有玩家？
對此，徐安廬肯定AI帶來的幫助，他認為擅長提出構想者（idea person）可以迅速將自己的想法落地，並且展示給他人看。
然而，他也指出，打造出原型與真正達到產品市場契合（product market fit）之間，還是有一定的距離，這兩者之間並不是透過單純的想法或者技術就能跨越，需要投入更多心力與資源。
有其他創業家與徐安廬的看法相近。
出席心元資本舉辦的論壇時，全自動醫療帳務AI Agent新創Max AI創辦人阿赫桑（Zubair Ahsan）便指出，他的團隊在正式投入產品開發前，先敲定一張長期合約，確認市場需求存在後，才真的開始撰寫程式碼。
「我相信銷售通路和業務大多數情況下，比你建立的技術更重要。」他認為，在AI降低產品開發成本後，先確認客戶、預先驗證市場是否存在，反而更有機會存活。
高槓桿背後，是創辦人更長的工作時數
這樣的轉變，也重新塑造新創公司的經營邏輯。
InfrasAI創辦人李尼爾森（Nelson Lee）觀察，過去矽谷熱衷談論的募資輪次與員工規模，但這套衡量標準如今已發生改變。
「以前你會直接雇用很多人。包括投資人、創辦人，甚至來面試的員工，都會問你的公司有多大。」因為生成式AI放大個人產能，使得創辦人更關注如何以更少資源，提早交付更高價值，盡可能在早期階段便實現獲利，不再追求擴張團隊規模。
以AI為槓桿，正面來看，個人生產效率倍增；但反面而言，正因為競爭對手也在飛速成長，逼得創業家得要更加努力工作。
阿赫桑觀察，隨著競爭者大量湧入，矽谷新創們拉長工時、減少休假，甚至逼近中國科技大廠的「996」（從早上9點工作到晚上9點、每週工作6天）。
他認識的創辦人都遵循996，自己則每天進辦公室，甚至還知道有團隊做到917（從早上9點工作到凌晨1點，每週工作7天）。
「雖然AI讓我們能夠用很少的人做更多的事，但創辦人們把每一個清醒的時刻都花在建立和發布程式碼，以便在一年或更短的時間內達到1000萬美元的ARR（年度經常性營收，Annual Recurring Revenue）。這跟我之前在矽谷看到的非常不同。」
門檻降低，使得市場淘汰速度加快。產品驗證與市場測試的時間被不斷壓縮，創辦人必須在短時間內做出更多決策，稍有遲疑便可能被取代。
泡沫疑慮下，價值仍在累積
雖然AI風起雲湧，但質疑者們仍紛紛從基礎建設、模型和應用等不同層面，質疑AI的價值。
對此，班奈特強調，人們必須思考現在處於AI應用的哪一個週期。
他以DoorDash為例，這家外送平台並未利用AI瞬間顛覆產業，而是先和AWS合作，以AI Agent處理大量客服需求，最終成功分流超過七成來電，使人力能集中處理更加複雜的問題。
「現實情況是，效率的提升會層層疊加。所以我認為這是一個時間問題，而不是一個影響是否會發生的問題。」
呼應班奈特的說法，OpenAI Startup Fund管理合伙人哈瑟維（Ian Hathaway）認為，目前多數AI應用仍停留在單一任務層級，真正的潛力在於能跨任務、具推理能力的代理（agent）系統。一旦這類系統深入服務經濟，取代部分專業工作，其市場規模將遠超現階段評價。
「如果你相信AI能為所有最具價值的知識工作帶來實質影響，從軟體工程師、律師、醫生、護士等一路向下，這意味著我們在這個10兆、20兆美元的機會中，滲透率還不到 1%。」
正如哈瑟維所言，投資的本質不是預測未來，而是理解當下正在形成的結構轉變。
在AI推動下，創業不再受限於技術，卻因此更快暴露於市場檢驗之中。門檻歸零，並未換來輕鬆，而是讓競爭提早發生、淘汰同步加速。
