在科技巨頭們所打造的強大基礎模型上，一股新的創業浪潮正以前所未有的速度席捲全球。曾經需要龐大資金、數十甚至上百名員工才能啟動的傳統創業模式，如今面臨著顛覆性的挑戰。OpenAI執行長山姆．奧特曼（Sam Altman）預言「未來可能會有價值10億美元，卻只由一人經營的公司」，這個看似遙遠的想像，正隨著AI技術的飛速發展，逐步化為現實。這場革命的核心，在於「氛圍編碼」（Vibe Coding）的興起，以及隨之而來的微型團隊的崛起。

「氛圍編碼」：人人皆可成為開發者的時代

「最熱門的新程式語言是英語。」這是OpenAI共同創辦人安德烈・卡帕斯（Andrej Karpathy）對「氛圍編碼」最精闢的詮釋。這種新的開發模式，讓開發者無需深入了解複雜的底層程式碼，僅需透過自然語言（Prompt）與AI程式碼平台互動，即可快速生成應用程式或網站的基礎架構。這不僅大幅降低了技術門檻，更讓創意得以以前所未有的速度落地。

知名創業加速器Y Combinator（YC）執行長陳嘉興（Garry Tan）指出，近期孵化的新創中，有高達95%的程式碼是由AI完成，他形容這「聽起來有點嚇人」。然而，這也意味著，一支僅由10名懂得善用AI工具的「Vibe Coder」組成的團隊，便有可能打造出價值數百萬甚至上億美元的公司。E14基金管理合夥人Calvin Chin也表示，AI已從輔助角色轉變為許多新創的核心生產引擎，我們越來越信任AI系統的生成能力。

AI驅動的創業模式：成本與團隊規模的劇變

AI時代對創業模式最顯著的衝擊，體現在成本與團隊規模的劇烈變化。相較於1990年代，啟動一個網站可能需要數百萬美元的創投挹注，以及近百人的團隊，漫長的產品開發週期，AI新創公司正以驚人的效率和精簡的資源，創造令人矚目的成就。

Afore Capital的分析指出，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。許多被稱為「AI應用」（AI App）的新創公司，巧妙地利用OpenAI、Anthropic、Google等科技巨頭提供的現成大型語言模型，結合自身對特定行業的理解和創新的產品設計，快速打造出解決方案。儘管一度被貼上「AI封裝器」（AI Wrapper）的標籤，但其展現出的快速迭代和獲利能力，證明了這種模式的有效性。

數據洞察：根據Afore Capital的分析，新創公司達成百萬美元營收所需的啟動成本，相較於過去已大幅降低，甚至可能低至五分之一，這直接體現了AI時代創業門檻的顯著下降。

案例分析：Anysphere與Gamma的AI創業奇蹟

AI程式碼編輯器Cursor的開發公司Anysphere，就是一個絕佳的範例。這家公司憑藉不到20人的團隊，在短短兩年內，就實現了高達1億美元（約新台幣30億元）的年度經常性收入（ARR）。這在傳統創業模式下是難以想像的成就。

另一個值得關注的案例是AI簡報工具開發商Gamma。Gamma成立於2020年，旨在利用AI重新定義簡報製作與分享的體驗。Gamma創辦人葛蘭特・李（Grant Lee）坦言，若以傳統方式創業，公司規模恐怕早已超過200人。然而，Gamma透過深度整合與應用大約10種不同的AI工具，從Midjourney生成圖片、Google NotebookLM分析用戶回饋，到利用AI程式碼助手Cursor加速開發，僅憑28名員工，就創造了數千萬美元的年度經常性收入，並累積了近5,000萬用戶，且已開始獲利。

數據洞察：Gamma公司僅用了28名員工，在成立不到5年的時間裡，就創造了數千萬美元的年度經常性收入，並累積了近5,000萬用戶，同時實現獲利。這突顯了AI工具如何賦能小型團隊達成超越規模的業務目標。

Gamma共同創辦人喬恩・諾羅尼亞（Jon Noronha）強調，他們刻意建立了一個「高度重視使用者體驗」（UX-heavy）的團隊，早期階段就有4位UX設計師。他認為，AI的潛力落地，不僅在於底層技術，更在於應用層面的精心設計，確保AI功能真正解決使用者痛點。

挑戰與質疑：AI應用的價值與生存之道

儘管AI創業熱潮興盛，挑戰與質疑聲浪也從未停歇。《金融時報》的報導指出，部分AI公司存在投資熱與實際應用效果之間的落差。高盛分析師提醒，有些AI公司過於「先為技術，才有應用場景」，缺乏明確且具顯著經濟效益的「殺手級應用」。AI Now Institute的專家則觀察到，許多AI應用目前主要仍停留在「自動化瑣碎工作」，尚未帶來顛覆性的產業變革。

對於AI應用公司而言，主要的挑戰來自兩個層面：

• 來自大型語言模型供應商的競爭：如同蘋果在App Store複製熱門應用，OpenAI或Google是否會自行推出「更好的Cursor或Perplexity」？
• 同業模仿與差異化：若成功僅建立在使用者介面之上，差異化不足，將難以抵禦同業的複製。

為應對這些挑戰，部分AI公司正積極建立自己的「護城河」。Perplexity、Abridge等公司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，甚至開發輕量級的專有模型，從單純的「模型使用者」轉變為「深度整合與優化者」。

數據洞察：在AI時代，新創公司可以透過累積特定領域的專有資料集、微調開源模型，甚至開發專有模型，來建立競爭壁壘，從單純的「模型使用者」進化為「深度整合與優化者」，這是一種重要的價值轉變。

敏捷性：新創對抗巨頭的天然優勢

與大型科技公司相比，新創公司最大的優勢之一在於其敏捷性。Google等巨頭常受限於搜尋廣告等既有龐大業務，面臨「創新者的兩難」，難以快速轉向可能衝擊現有營收的新模式。而Perplexity這樣的新創，則能毫無包袱地快速實驗、迭代，推出針對特定領域（如選舉資訊、金融看板）的功能，直接挑戰巨頭的核心地盤。

Gamma共同創辦人喬恩・諾羅尼亞分享了Gamma如何在PowerPoint的巨大影響力下脫穎而出的經驗。他們選擇了「反其道而行」的差異化策略，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。因此，Gamma融合了文件與簡報的概念，讓使用者透過文字和指令生成內容區塊，創造了一種傳統巨頭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。」喬恩強調，AI是解決核心問題的強大引擎，但仍需建立扎實的軟體功能、使用者研究與流程，滿足真實需求。他指出，「許多時候，AI甚至是『隱形的』。」

Andreessen Horowitz合夥人布萊恩・金（Bryan Kim）也認同這一觀點，他表示，新創的價值在於理解客戶問題，並將技術與需求結合，提供解決方案，而非僅僅是「包裝」。

迎接AI創業新紀元：挑戰與機遇並存

AI正以前所未有的力量搖撼著矽谷的基礎，降低了創業門檻，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，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，幾個工程師便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。

對於渴望在AI時代抓住機遇的創業者而言，理解AI的潛力，並將其與真實的市場需求巧妙結合，建立獨特的價值主張，是成功的關鍵。學習運用AI工具，提升效率，同時專注於解決用戶痛點，將是新創公司在快速變化的市場中脫穎而出的重要策略。

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Source：https://makerpro.cc/2025/07/the-era-of-one-person-unicorns-i/