a16z 投資人的 AI 選股框架：三種能活過模型戰爭的公司

本文整理自 The a16z Podcast 於 2026 年 1 月 19 日播出的單集，由 a16z 合夥人 Alex Rampell、David Haber、Anish Acharya 與投資人關係主管 Jen Kha 對談。

AI 的真正故事：不是模型，是應用與護城河

很多人以為 AI 的故事就是模型之爭——OpenAI、Anthropic、Google 誰的模型更強。但 a16z 合夥人 Alex Rampell 認為，這完全搞錯重點。

他在這場投資人對談中開宗明義：「AI 的真正故事是應用（apps）、分發（distribution）和護城河（moats），不只是模型。」

過去兩年，AI 領域發生了什麼事？軟體公司從零到一億美元營收，過去可能需要好幾年，現在一兩年就能達成。這不是因為大家有錢亂花，而是因為 AI 真的在幫企業省時間、賺更多錢。

Alex 用一句話總結人類行為的本質：「每個人都想要兩件事——更有錢、更懶惰。」（Everybody wants two things. They want to be richer and lazier.）

生成式 AI 正好滿足這個需求。

三種能存活的 AI 公司類型

a16z 團隊歸納出三種他們認為具有持久競爭力的 AI 應用公司：

一、傳統軟體走向 AI 原生

這就像 15-20 年前的雲端轉型。當時如果你投資每一家「雲端原生」的公司——Shopify、Salesforce、Workday——你會獲得驚人的回報。

現在同樣的事情正在發生。每個軟體類別都會出現「AI 原生」的挑戰者。

關鍵概念是 Greenfield（綠地）vs Brownfield（棕地）：

• Greenfield：新創公司、沒有既有系統的客戶。他們會直接選擇 AI 原生的解決方案。
• Brownfield：已經在用 NetSuite、Salesforce 的企業。要他們換系統很難。

Alex 以 a16z 投資的 Rillet 為例——這是一家「像 NetSuite 但會自動幫你結帳、內建 50 個 AI 功能」的公司。對於剛成長到需要多幣別、多實體會計系統的企業來說，Rillet 是比 NetSuite 更好的選擇。

但他也坦承：既有的軟體巨頭會因為 AI 變得更強。Adobe、SAP、Workday 都會用 AI 強化產品，並開始收取新的費用。Workday 可能會說：「要不要我們幫你做新員工的背景調查？每次 500 美元。」

為什麼客戶會接受？因為他們已經被鎖在 Workday 裡了。

這就帶出 Alex 最愛說的一句話：「最好的公司擁有的是人質，不是客戶。」（The best companies have hostages, not customers.）

二、軟體開始「吃掉」勞動力

這是 Alex 個人最興奮的領域。

傳統軟體市場已經有明確的競爭者——你要做客服軟體，就要跟 Zendesk 競爭；做 ERP，就要跟 SAP、NetSuite 競爭。

但「用軟體取代勞動力」是一個全新的市場，而且規模遠大於軟體市場。

他舉了一個例子：一家眼科診所要聘請櫃檯接待員，年薪大約 4.7 萬美元。如果有一個軟體產品能做到這份工作的 5-8 成，診所願意付多少錢？

不會是 4.7 萬，但也不會只是每年 500 美元的軟體訂閱費。可能是 2 萬美元——這是一個過去從未存在的市場。

a16z 投資的 Salient 是另一個案例。這家公司做的是汽車貸款催收——一個沒人想做的工作。催收人員每天要聽四小時的等待音樂、被客戶罵，離職率高達 40-70%。

Salient 的 AI 能做到什麼？不只是省錢，而是收款率提高 50%。因為 AI 知道每個州的法規、能用 21 種語言溝通、24 小時運作。

Alex 強調：「這不是取代人類，而是填補『價值低於成本』的缺口。我絕對不會在凌晨兩點雇人幫我接電話，但 AI 可以。」

三、圍牆花園（Walled Garden）：獨家資料 + AI = 完成品

第三種模式是 a16z 所謂的「圍牆花園」——擁有獨家資料，再用 AI 把它變成完成品。

Alex 用一個比喻解釋：OpenAI 就像一個賣蔬菜的農場，按 token 計價賣給所有人。但如果 OpenAI 突然說「我們也要開餐廳」，那些在 OpenAI 上面蓋餐廳的人就麻煩了。

解法是什麼？擁有 OpenAI 沒有的食材。

FlightAware 就是一個例子。他們在全球佈建了上百個天線，接收每架飛機的 ADS-B 訊號。這些資料技術上是公開的——你自己也能買天線接收——但 FlightAware 已經累積了多年的歷史資料，這是 ChatGPT 沒有的。

Open Evidence 是醫療領域的案例。這個產品看起來跟 ChatGPT 一模一樣，但它擁有《新英格蘭醫學期刊》等頂尖醫學期刊的獨家授權。三分之二的美國醫生每週都在使用它。

Velex 是一家 26 年的西班牙公司，收集了西班牙所有的法律紀錄。過去他們只是賣資料訂閱，營收平平。加入 AI 後，他們能直接產出完整的法律備忘錄——營收成長了五倍。

Alex 的結論是：「在這個原物料（token）越來越便宜的世界，真正稀缺的是獨家資料。」

護城河比以前更重要

有人可能會問：既然 AI 讓軟體開發變得更容易，競爭者不是更容易出現嗎？

Alex 同意這個觀點，但他的結論相反：正因為軟體太容易被寫出來，護城河比以前更重要。

他以法律 AI 新創 Eve 為例。Eve 服務的是原告律師——這群人只有贏了官司才能收錢，所以他們對 AI 提升生產力極度有興趣。

Eve 的護城河不是「能用 50 種語言收集證據」這種功能（這很容易被複製），而是：

1. 端到端的工作流程：從案件篩選、證據收集、醫療紀錄整理、到訴狀撰寫，律師整天都活在這個產品裡。
2. 獨家資料累積：Eve 處理過的案件資料是非公開的，這些資料能回過頭來優化案件篩選——形成飛輪效應。

David Haber 總結：「這就像帶著槍去參加刀戰。很快地，Eve 會變成原告律師不可或缺的工具。」

我的觀察

一、「人質而非客戶」對台灣 SaaS 新創的警示

Alex 那句「最好的公司有的是人質，不是客戶」聽起來很聳動，但背後的邏輯很實在：如果你的產品只是「功能」，客戶隨時能換掉你。

台灣很多 SaaS 新創喜歡強調「我們的 AI 功能很厲害」，但很少思考一個關鍵問題：你是不是客戶的 System of Record？

System of Record 意味著客戶的核心資料都在你這裡，換掉你的成本極高。NetSuite、Salesforce、Workday 之所以難以被取代，不是因為功能最好，而是因為它們已經是企業的神經中樞。

如果你只是做一個「比較好用的功能」，卻沒有想過如何變成客戶離不開的系統，那你的命運就是被既有巨頭吸收或被更便宜的競爭者取代。這不是危言聳聽，而是 Alex 在這場對談中反覆強調的存亡之別。

二、「軟體吃掉勞動力」不是取代，而是填補缺口

每次談到 AI 與就業，討論總是走向兩極：不是「AI 會讓所有人失業」，就是「AI 只是工具，不會取代人」。

Alex 的觀點提供了一個更務實的框架：AI 填補的是「價值低於成本」的缺口。

沒有企業會雇用一個「產出價值低於薪資」的員工。但過去有很多工作，企業明知道有價值，卻因為成本太高而放棄——凌晨兩點的客服、能講 21 種語言的催收員、能即時追蹤 50 州法規變化的合規人員。

AI 不是來搶現有員工的工作，而是來做那些「本來就沒有人在做」的事。對台灣中小企業來說，這個觀點特別重要：與其擔心 AI 取代員工，不如思考有哪些「你知道該做但一直沒資源做」的事，現在可以用 AI 來做。

三、「圍牆花園」策略對媒體業的啟示

這場對談最讓我印象深刻的是「圍牆花園」的概念——不是指封閉生態系，而是指「擁有獨家資料，再用 AI 變成完成品」。

對媒體與出版業來說，這是一個重新思考價值的機會。

過去，媒體的商業模式是「產出內容 → 吸引流量 → 賣廣告」。在這個模式下，內容只是吸引眼球的手段，價值會不斷被稀釋。

但如果換一個思路：媒體累積了多年的專業內容、產業資料、人物訪談，這些是 ChatGPT 沒有的。如果能用 AI 把這些資料變成「完成品」——不只是文章，而是產業報告、競品分析、趨勢預測——那媒體的價值就不只是流量，而是「獨家資料的壟斷者」。

Velex 的故事就是最好的例子：一家苦撐 26 年的資料公司，加上 AI 後營收成長五倍。擁有獨家內容資料庫的媒體，其實握有比想像中更大的籌碼。