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微微創公司的 AI 生存指南：不建護城河，建關係
當 Google 用 TPU 把 Scaling Law 推到極致，當大廠一夜之間就能複製你的創新，1-3 人的微微創公司還有活路嗎？
作者：Ray 日期：2025 年 12 月 20 日
從一場直播說起
最近看了矽谷101 的一場直播，幾位前 Meta、Google 的 AI 研究員在討論 Gemini 3。其中一句話讓我印象深刻：
「既然基模能力水漲船高，我們應該造一艘『小船』，站在巨人的肩膀上創造價值，而不是去卷基模已經能做的事。」
這句話點破了微微創的生存邏輯。
傳統護城河，全部失效
先正視殘酷的現實：
| 傳統護城河 | 為何在 AI 時代失效 |
|---|---|
| 技術領先 | 今天的創新，明天被大廠包圓 |
| 數據壁壘 | Google 隨便篩一下就比你好 |
| 規模效應 | 你永遠堆不過有 TPU 的人 |
| 品牌認知 | 用戶只記得 ChatGPT、Claude、Gemini |
Google 之所以能讓 Gemini 3 一夜翻身，不只是演算法，更是因為他們有自研 TPU，成本結構跟其他人完全不對等。同樣的預算，他們可以訓練更大的模型、用更多數據、做更昂貴的實驗。
這是硬體決定的不對稱優勢，跟你聰不聰明無關。
微微創的真正優勢
但換個角度想，1-3 人的「缺點」其實是優勢：
1. 決策速度
大廠一個決定要開 10 場會，你今晚就能 ship。
2. 利基深度
大廠追求服務 10 億人，你只需要服務 100 人——但服務到極致。
3. 成本結構
你不需要養 100 人的 burn rate。10 個付費客戶，就能活得很好。
4. 人格化
用戶知道他在跟「你」對話，而不是一個企業客服。這種信任，是大廠買不到的。
三條可行的路
根據我的觀察和實踐，微微創在 AI 時代有三條可走的路：
路線一：垂直場景的「AI 管家」
不做通用工具，做特定人群的整合服務者。
大模型什麼都會一點，但對特定族群的痛點理解不夠深。你可以成為「把 AI 能力翻譯成特定人群解決方案」的人。
例如：
- 台灣中小企業老闆的 AI 秘書（整合 LINE、追蹤產業情報、管理待辦）
- 獨立接案者的案件管理系統
- 特定產業的智能助理
護城河不是技術，是對這群人痛點的深度理解 + 信任關係。
路線二：Forward Deployed AI Engineer
這是直播中提到的概念——不是賣產品，是賣「你 + AI」的整合服務。
實際做法：
- 幫特定客戶導入 AI workflow
- 你不是賣軟體，是賣「我會幫你搞定 AI 落地」
- 收顧問費 + 持續維護費
優勢：
- 如果你有特定產業經驗，這種 domain knowledge 大廠做不到
- 不 scale，但對 1-3 人公司來說，不需要 scale
- 服務 3-5 個長期客戶，每月穩定收入，就是很好的狀態
路線三：關係 × 眼光 × AI 的乘法
這是我最近思考最多的方向。
有些東西 AI 做不到：
- 關係網絡：誰信任你、誰願意跟你合作
- 選品眼光：在一堆選項中，知道哪個會成功
- 產業判斷：什麼時機做什麼事
如果你或你的夥伴擁有這些，AI 就是放大器。
一個具體的例子：
假設有人在影視產業做版權代理，手上有很多作家的作品。她知道哪些故事有爆款潛質，也有製作方的人脈。
傳統做法：談授權 → 找編劇改編 → 賣給製作方 加入 AI 後：談授權 → AI 快速改編成微短劇劇本 → 賣給製作方
成本降低、速度加快、產能提升。
但核心競爭力不是 AI，是「選品眼光 + 版權關係 + 產業人脈」。
AI 只是讓這個組合的價值放大了 10 倍。
微微創的生存心法
總結幾個原則：
1. 不要想建護城河，要想建關係
護城河會被技術填平，但人與人的信任需要時間累積。
2. 不要想 scale，要想 sustain
10 個死忠客戶 > 1000 個過客
3. 不要想打敗大廠，要想服務大廠不屑服務的人
大廠要服務全球 10 億人，自然會忽略很多小眾需求。那就是你的空間。
4. 找到你的「乘法組合」
你有什麼 AI 做不到的？關係？眼光？特定領域的判斷力？
把這個東西找出來，然後用 AI 放大它。
寫在最後
AI 時代對微微創來說，既是威脅也是機會。
威脅是：過去靠技術差距建立的優勢，瞬間就會被抹平。
機會是：AI 讓一個人可以做到過去十個人才能做的事。
關鍵是想清楚：你要放大的是什麼？
如果你放大的是「AI 已經很會做的事」，那你就是在跟大廠正面對決。
如果你放大的是「只有你才有的東西」——你的關係、你的眼光、你對某個族群的理解——那 AI 就是你最好的槓桿。
這艘小船不需要很大，但要知道自己要去哪裡。
本文整理自最近的思考與實踐，如果你也在經營微微創公司，歡迎交流。