AI 商業模式從「工具」進入「成果」時代，下個萬億級別機會就在眼前！
AI 商業模式從「工具」進入「成果」時代，下個萬億級別機會就在眼前！
InfoAI全球AI新聞精選與解讀｜
下一波 AI 浪潮，不是販售工具，而是真正幫你「產出利潤」。
你可能還把 AI 視為一種「能幫你加快流程」的生產力工具，在 Sequoia Capital 主辦為期六小時的 AI 峰會中，150 名頂尖 AI 創業者齊聚舊金山，卻提出了另一個關鍵命題。這場會議所討論的內容，恰好能為我們撥開迷霧，看見真實的機會。
2025年，AI 正以前所未見的速度，徹底改寫你我熟悉的世界。或許你也有同樣的感覺：朋友圈裡 AI 生成的圖片、影片，幾可亂真；打開客服窗口，回應你的八成都不是人類；甚至長輩們也學會天天問「AI 助理」解答日常問題。但你心中也許有個疑問：機會到底在哪？該如何抓住？ AI 這團迷霧，看得見熱鬧，卻摸不清門道。
01｜Sequoia 的宣言：工具時代結束，成果時代登場
峰會開場那句話直接畫出轉折點：
“The next wave of AI sells profit, not tools.”
在場的包括來自 Anthropic、OpenAI、LangChain、Fireworks、Harvey 等新創領袖與開發團隊，大家幾乎達成共識：只靠「提供工具」的商業模式，已經無法獲得長期競爭優勢。
未來 AI 公司將轉向「成果導向的訂閱」模式，你不再是賣軟體，而是賣具體的收入提升、成本降低或產能優化結果。這正是 AI 商業變現的新邏輯。
紅杉資本合夥人 Pat Grady 一開場就拋出重磅觀點：這波 AI 轉型將撬動萬億級別的市場規模。為什麼？因為 AI 正站在兩大「巨人」肩膀上：
1. 移動互聯網
全球數十億用戶，手機普及率接近 100%，AI 應用得以像病毒一樣 快速擴散，一夜之間觸及億萬人群。
2. 雲端運算
雲端把軟體市場從「千億」推向「萬億」，而 AI 正在這基礎上再放大一個量級。
1. 移動互聯網
全球數十億用戶，手機普及率接近 100%，AI 應用得以像病毒一樣 快速擴散，一夜之間觸及億萬人群。
2. 雲端運算
雲端把軟體市場從「千億」推向「萬億」，而 AI 正在這基礎上再放大一個量級。
你會發現，企業如今不再單買客服、財務、銷售軟體，而是買一整套 「AI 整合方案」，例如一站式搞定用戶分析、行銷郵件、售後服務，將服務費與軟體費一次賺走。
02｜三階段轉變模型：Software → Co-worker → Outcome
Sequoia 合夥人 Pat Grady 用一個簡潔的三層模型說明這場變革：
1｜Software（工具階段）：你提供功能給客戶使用，例如 Excel、Photoshop、Notion。
2｜Co-worker（助手階段）：AI 成為半自主的協作夥伴，例如 Notion AI、GitHub Copilot。
3｜Outcome（成果階段）：你承諾一個具體結果（例如完成合約、降低客服成本），再據此收費。
1｜Software（工具階段）：你提供功能給客戶使用，例如 Excel、Photoshop、Notion。
2｜Co-worker（助手階段）：AI 成為半自主的協作夥伴，例如 Notion AI、GitHub Copilot。
3｜Outcome（成果階段）：你承諾一個具體結果（例如完成合約、降低客服成本），再據此收費。
這代表未來的訂閱費結構可能不再按月計，而是按「完成任務數」、「提升營收百分比」或「實際產生效益」來結算。
AI 商業模式轉變焦點
1｜AI 作為作業系統：Altman 預測，2025 年 Agents 將進駐職場，2026 年開始產出新知識，2027 年更進一步進入實體操作範疇，真正為企業創造現金流。
2｜邁入「Agentic Economy」：Sequoia 關注Agents如何彼此協作、交易及建立信任。Agents需具備「穩定身份」「自主工具操作」「與人或代理建立信任」三要素，如 Anthropic 的 Claude 就已達成其中的多項指標，甚至超過 70% 的產品操作由 AI 自主發起。
3｜產品設計重心轉移：成功案例如 Harvey、OpenEvidence，都是由「工具 → 成果」出發，直接回應使用者核心需求的應用程式。
4｜使用率指標改變：過往熱門產品追求點擊數與黏著度，而今更重視的是「任務完成率」。ChatGPT 已從互動轉向代理工作模式，重心放在結果執行上，而不是僅「讓你停留」。
1｜AI 作為作業系統：Altman 預測，2025 年 Agents 將進駐職場，2026 年開始產出新知識，2027 年更進一步進入實體操作範疇，真正為企業創造現金流。
2｜邁入「Agentic Economy」：Sequoia 關注Agents如何彼此協作、交易及建立信任。Agents需具備「穩定身份」「自主工具操作」「與人或代理建立信任」三要素，如 Anthropic 的 Claude 就已達成其中的多項指標，甚至超過 70% 的產品操作由 AI 自主發起。
3｜產品設計重心轉移：成功案例如 Harvey、OpenEvidence，都是由「工具 → 成果」出發，直接回應使用者核心需求的應用程式。
4｜使用率指標改變：過往熱門產品追求點擊數與黏著度，而今更重視的是「任務完成率」。ChatGPT 已從互動轉向代理工作模式，重心放在結果執行上，而不是僅「讓你停留」。
03｜AI Agents：讓你工作的不再是人，而是智能代理人
AI agents 是這波轉型的核心角色
不同於過往只能回答問題的聊天機器人，Agent 強調「主動性」與「可執行性」，能代表你完成多步驟任務。根據會議內容，建立 Agent 系統需具備三大條件：
1｜穩定身份（可追蹤、具記憶）
2｜可操作工具（能進入其他系統）
3｜建立信任（與人、與其他 agent 溝通合作），例如 Anthropic 的 Claude agent，已有 70% 的功能是由 agent 自主發動。
1｜穩定身份（可追蹤、具記憶）
2｜可操作工具（能進入其他系統）
3｜建立信任（與人、與其他 agent 溝通合作），例如 Anthropic 的 Claude agent，已有 70% 的功能是由 agent 自主發動。
紅杉指出未來的機會在AI Agent，紅杉提醒創業者兩大禁區：
1｜別碰底層大模型 → 訓練 GPT-4 級 AI 需數億美元 + 頂級團隊，小公司玩不起。
2｜別做中間層工具 → Prompt 優化工具、向量資料庫，未來巨頭一旦內建，小工具生存空間極小。
1｜別碰底層大模型 → 訓練 GPT-4 級 AI 需數億美元 + 頂級團隊，小公司玩不起。
2｜別做中間層工具 → Prompt 優化工具、向量資料庫，未來巨頭一旦內建，小工具生存空間極小。
正確策略：聚焦「AI Agent」
AI Agent 最大特點是：「你給任務，它交結果」
智能客服：客戶說「我要退訂」，AI 自動查詢賬號、執行流程、發確認簡訊，全程無需人工。
App 開發 AI：用一句話「做個童裝電商App」，AI 自動寫程式、設計流程，成本僅傳統外包的 1/3。
醫療 AI：醫生輸入症狀，10 秒內提供最新研究和 3 套治療方案，還標註適合老年患者者。
智能客服：客戶說「我要退訂」，AI 自動查詢賬號、執行流程、發確認簡訊，全程無需人工。
App 開發 AI：用一句話「做個童裝電商App」，AI 自動寫程式、設計流程，成本僅傳統外包的 1/3。
醫療 AI：醫生輸入症狀，10 秒內提供最新研究和 3 套治療方案，還標註適合老年患者者。
04｜從設計產品 → 設計「完成任務」的體驗
AI 產品設計正從「提供工具」轉向「提供結果」，這導致 UI/UX、PM 與工程團隊都必須重新思考：
產品目標不再是「用戶互動時間」，而是「用戶是否完成任務」。
評估指標從「月活」變成「任務成功率」「產值回報比」。
介面邏輯需配合 agent 自動操作、彈性錯誤修復與多步工作記錄。
成功案例如： Harvey（法律文件生成平台）、OpenEvidence（醫學 AI 助理），都是從使用者最關心的「結果」出發，而非從「功能」切入。
產品目標不再是「用戶互動時間」，而是「用戶是否完成任務」。
評估指標從「月活」變成「任務成功率」「產值回報比」。
介面邏輯需配合 agent 自動操作、彈性錯誤修復與多步工作記錄。
成功案例如： Harvey（法律文件生成平台）、OpenEvidence（醫學 AI 助理），都是從使用者最關心的「結果」出發，而非從「功能」切入。
05｜思維轉型：從確定性邏輯 → 擁抱非確定性
過去你設計產品時，可能會追求每一次操作都產出「可預測結果」。但現在，AI agent 的核心價值反而在於它的「彈性與隨機性」。企業必須學會：
1｜容忍 agent 執行方式多元、每次結果略有差異
2｜建立重試機制、容錯邏輯與持續迭代框架
3｜把整體系統目標設定為「平均任務成功率提升」而非「每次都完美執行」
1｜容忍 agent 執行方式多元、每次結果略有差異
2｜建立重試機制、容錯邏輯與持續迭代框架
3｜把整體系統目標設定為「平均任務成功率提升」而非「每次都完美執行」
這種轉變需要團隊重新建立測量指標與管理文化。
06｜基礎架構需求：高頻高並發、重試與狀態保存
AI agent 系統需要穩定且靈活的基礎架構。像 LangChain、Fireworks AI 這類開發平台正提供以下設計方案：
1｜多流程重試管理（Retry logic）
2｜ession 狀態保存
3｜任務步驟可視化、追蹤分析
4｜自訂反應機制（如 human-in-the-loop）
1｜多流程重試管理（Retry logic）
2｜ession 狀態保存
3｜任務步驟可視化、追蹤分析
4｜自訂反應機制（如 human-in-the-loop）
這些設計不是「加值功能」，而是 AI 產品穩定度的底層保障。
07｜從 Horizontal 到 Vertical：贏在垂直場景
Sequoia 指出，目前 AI 應用發展已經從「通用型工具」過渡到「場景精耕」階段。你會看到 AI 開始深耕特定行業，例如：
法律：Harvey 可處理法律文件摘要、自動擬稿
醫療：OpenEvidence 能解釋醫療報告與提供病歷交互建議
行銷：Jasper 可產生跨平台品牌內容
軟體開發：Cody、Cursor 成為開發流程中的輔助工程師
法律：Harvey 可處理法律文件摘要、自動擬稿
醫療：OpenEvidence 能解釋醫療報告與提供病歷交互建議
行銷：Jasper 可產生跨平台品牌內容
軟體開發：Cody、Cursor 成為開發流程中的輔助工程師
專注垂直領域的優勢在於：資料掌握更深、任務更清楚，也更容易打造成果導向的商業模式。
08｜你的企業可以如何開始
擁有多少位「24 小時數位員工」是公司的新競爭力。紅杉強調：未來企業競爭力在於「數位員工」多寡與效能。數位員工（AI Agent）具備三大超能力：
1｜角色明確 → 法務 Agent 只審合同，行政 Agent 管會議，井然有序。
2｜超強記憶 → 客戶需求、合同版本、細節全記牢，遠勝人腦。
3｜自動運作 → 銷售 Agent 發現客戶生日，能自動發出高情感溫度的祝福郵件，模仿你語氣，客戶無法察覺 AI 操作。
1｜角色明確 → 法務 Agent 只審合同，行政 Agent 管會議，井然有序。
2｜超強記憶 → 客戶需求、合同版本、細節全記牢，遠勝人腦。
3｜自動運作 → 銷售 Agent 發現客戶生日，能自動發出高情感溫度的祝福郵件，模仿你語氣，客戶無法察覺 AI 操作。
虛擬三人團隊示例：
法務 Agent：3 分鐘指出合約風險點，還能給 3 種修改方案。
行政 Agent：每日推送「重點任務清單」，發現會議衝突自動改期，並查好交通方案。
銷售 Agent：偵測到客戶「剛獲得資金」，即刻生成個性化推銷信，點擊率比人工高 35%。
法務 Agent：3 分鐘指出合約風險點，還能給 3 種修改方案。
行政 Agent：每日推送「重點任務清單」，發現會議衝突自動改期，並查好交通方案。
銷售 Agent：偵測到客戶「剛獲得資金」，即刻生成個性化推銷信，點擊率比人工高 35%。
數位員工成本不到傳統團隊的 1/4，卻能搞定 70% 核心業務。矽谷已有估值 10 億美元的「一人公司」，老闆只需定策略，數位員工全自動執行。
如果你是創業者、產品開發者或企業策略主管，現在是啟動「AI 成果模式轉型」的絕佳時機。你可以從以下 5 個方向開始：
1｜改寫產品目標 → 以「任務完成」為核心 KPI
2｜擁抱 AI agent 思維 → 引入自動流程、工具協作
3｜重設收費邏輯 → 探索基於成果的商業模式
4｜切入垂直領域 → 深耕需求明確、效益明確的場景
5｜導入重試與彈性系統設計 → 接納不確定性作為新常態
1｜改寫產品目標 → 以「任務完成」為核心 KPI
2｜擁抱 AI agent 思維 → 引入自動流程、工具協作
3｜重設收費邏輯 → 探索基於成果的商業模式
4｜切入垂直領域 → 深耕需求明確、效益明確的場景
5｜導入重試與彈性系統設計 → 接納不確定性作為新常態
09｜一般人該如何應對 AI 變革
紅杉也給了 3 大提醒：
三類高風險的工作
1｜重複性高：如資料搬運、表格整理。
2｜按模板執行：如報銷核對。
3｜單一技能：只會基礎修圖，已被 AI 生成圖秒殺。
1｜重複性高：如資料搬運、表格整理。
2｜按模板執行：如報銷核對。
3｜單一技能：只會基礎修圖，已被 AI 生成圖秒殺。
你該這樣做
寫報告時 → AI 幫忙整理數據、列大綱，你專心提煉觀點。
做簡報時 → AI 協助找圖排版，你專注優化邏輯。
寫報告時 → AI 幫忙整理數據、列大綱，你專心提煉觀點。
做簡報時 → AI 協助找圖排版，你專注優化邏輯。
目前 AI 難取代
人情往來 → 商談、情感交流仍需人處理。
複雜決策 → 如投資項目、晉升判斷，需人腦綜合判斷。
人情往來 → 商談、情感交流仍需人處理。
複雜決策 → 如投資項目、晉升判斷，需人腦綜合判斷。
結語：AI 將不再只是「幫你快」，而是「幫你賺」
Sequoia 的六小時 AI 峰會揭示一個清晰的訊號：
你不能再只思考「讓用戶更快」，而是必須問自己：「我們能不能幫用戶獲利更多、減少支出？」
你不能再只思考「讓用戶更快」，而是必須問自己：「我們能不能幫用戶獲利更多、減少支出？」
在這樣的浪潮下，你要的不是更多功能，而是更清楚的目標與衡量方式。
你賣的不再是程式碼，而是商業效益。不要追求虛無浮誇的 AI 概念，工具時代已結束，成果時代正式啟動，選擇能幫你省錢、賺錢的應用才是關鍵，重點是：你能否馬上行動，把 AI 變成你的「賺錢工具」？
參考資料：https://www.nyquiste.com/post/inside-sequoia-s-six-hour-ai-summit-the-shift-from-selling-tools-to-delivering-profitt
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