當 Google、微軟航母進不了窄河道,台灣 AI 新創三法則變搶手

作者 | 發布日期 2026 年 01 月 19 日 7:50 | 分類 AI 人工智慧 , 新創 line share Linkedin share follow us in feedly line share
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當 Google、微軟航母進不了窄河道,台灣 AI 新創三法則變搶手

當 Google、OpenAI 等通用大型語言模型展現出毀滅性的宰制力,所有科技新創者都必須面對一個靈魂拷問:如果微軟或 Google 明天推出跟你一樣的功能,你還能活嗎?

Google台灣前董事總經理簡立峰,用一個精準的比喻劃開戰場:「科技巨頭是航空母艦,擁有核子動力與毀滅性火力;但新創是靈活的快艇。」

航母雖強,卻進不了地形破碎的窄河道,那正是新創唯一的生路。

今年商周「IMV科技創新獎金」邁入第四年。在135個團隊參戰、僅取16強的高淘汰率賽局中,技術已不再是唯一的門票,評審團問得更直接:你的商業邏輯,能不能活下來?

▲ 國外大語言模型不懂台灣農夫怎麼種田、養魚,這是台灣新創的機會,用在地數據提出通用解方。

過去台灣科技新創為了生存,習慣接專案、做客製化,靠人力堆疊營收,這是辛苦的「加法」;但本屆入選團隊中,逾七成企圖展現出SaaS(軟體即服務)或平台模式,試圖擺脫專案宿命。

評審、好孜設計創辦人徐捷中指出,AI工具具備多語言與模組化特性,讓新創的擴張,從人力堆疊的「加法」,跳到可以快速複製的「乘法」。

例如本屆優選的睿加科技,將150國專利法規內化為AI代理人,讓跨國專利申請像訂機票一樣簡單,不再受限於昂貴的律師人力。

評審、群聯電子AI事業開發部協理林世平形容,這是一個「平民AI」真正落地的時刻:「巨頭已經把雲端平台搭好,新創只要專注解題,取得資源的門檻前所未有的低。」

AI不只改變團隊規模,也加速了新創的成長節奏。但是機會放大的同時,淘汰也變得更殘酷。

從這16支勝出團隊身上,浮現出AI時代新創的三條生存法則。

別犯「先有模型、再找場景」錯誤
它把AI嵌入候診時間,省下溝通成本

法則一:先釐清流程,才有AI。

在決選過程中,評審團反覆看到一個現象:不少團隊的開發順序是「反著來」。

TMI台灣創意工場投資長何明彥直言,許多團隊先有AI模型,才試圖硬塞進某個場景,結果流程標準講不清楚、責任邊界模糊。

「真正該先解決的,是流程本身,而不是急著展示模型。」他總結。

產業轉型組金獎的台北榮總眼科部,是完全相反的案例。光是白內障人工水晶體就有26種,醫師如何在短短的五分鐘內對病人解釋清楚?

榮總沒有改變醫師看診方式,而是讓AI「駭入候診時間」──病人還沒進診間,手機裡的AI分身就先解釋手術流程、安撫焦慮。

這個設計沒有顛覆任何醫療流程,卻解決了最昂貴的溝通成本。最好的AI,不是重做流程,而是讓舊流程變得順。

同樣的邏輯,也出現在防災救災組優選的瑞艾科技。

精誠資訊副總經理吳文舜觀察,大廠可能希望推銷昂貴的新攝影機,瑞艾卻選擇把軟體「寄生」在工地既有監視器後端。不必拆鏡頭、不用停工,老設備立刻長出AI眼睛,自動辨識未戴安全帽、現場煙火異常。

「不強迫客戶改變,而是無縫嵌入既有流程,這才是新創最現實的生存姿態。」吳文舜說。

「獨有髒數據」才是新創真正護城河
他們讓在地服務也具備跨市場能力

法則二:鑽進泥巴,取得巨人碰不到的「髒數據」。

Google擁有最強算力,卻不懂屏東溫室的土壤濕度,也不懂中華職棒投手的滑球軌跡。因為大模型偏好乾淨資料,但真實世界永遠是混亂且「髒」的。

這正是農林漁牧組金獎團隊──悠由數據的切入點。工程師實際下田蹲點後發現,農業最大的痛點不是沒數據,而是感測器太難維護。

於是他們乾脆「去設備化」,改用AI解析衛星光譜,即時判讀作物生長狀況,讓中東沙漠與瓜地馬拉農田,不必插滿儀器,也能精準灌溉。

▲ 瑞艾科技利用AI與影像識別,可提前預警工地現場「潛在、還沒發生」的風險,包括是否有穿防護背心、戴好安全帽等。(Source:瑞艾科技)

同樣的邏輯,也出現在產業轉型組銀獎野革運動。他們用AI視覺抓出人眼難以辨識的棒球轉速與進壘點,將長年仰賴經驗的判斷,轉成可量化的數據,直接影響戰術與勝率。

徐捷中特別點出,這套系統具備高度延展性,能快速複製到其他運動場景。這正是AI讓高度在地的服務,具備跨市場能力的原因。

「如果你的數據是大廠給的,那不是護城河;只有經過你自己的領域知識清洗過,數據才會變成資產。」這是評審團最一致的結論。

別陷入過度客製化,關鍵要能複製
它把自己變平台,從海洋清潔工翻身

法則三:擺脫專案思維,走向SaaS可複製的規模。

在商業化能力上,吳文舜的提醒相當直接:台灣新創長期偏重技術,卻忽略產品管理與市場開發。

他觀察,許多團隊陷入過度客製的陷阱,每服務一個客戶就改一次版本,導致產品淪為零散的專案,無法規模化。「AI時代的贏家,必須具備SaaS(軟體即服務)的可複製思維,不再是賣人力的客製化,而是打造一套能賣給全球的標準化產品。」

節能減碳組金獎海洋福星,正是從專案跨進平台的故事。

在沒有AI的世界裡,他們只是清理貝里斯海域馬尾藻的清潔工;但是結合AIoT(人工智慧物聯網)與碳足跡驗證後,角色轉變為販售生物資材與碳權的平台。

林世平提醒,若只解決台灣問題,市場規模終究有限。在贏家通吃的AI賽局裡,小新創很難靠算力取勝,與其長成一艘裝備不全的迷你航母,不如成為大艦隊中不可或缺的關鍵模組。

換言之,被購併,也是一種成功路徑。

這16家新創團隊共同揭露的關鍵,不在於擊敗巨人,而在於補上巨人無法處理的「最後一哩路」。

只有那些敢於駛進窄河道、弄髒雙手挖掘數據,並且一開始就以全球市場為假想對象的快艇,才有機會真正拿到通往未來的船票。

(作者:管婺媛;本文由《商業周刊》授權轉載;首圖來源:Unsplash

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