精選解讀｜AI 驅動的新商業秩序：解讀彭博社 2026 新創榜單（精簡版）
精選解讀｜AI 驅動的新商業秩序：解讀彭博社 2026 新創榜單（精簡版）
榜單揭示 2026 年的商業趨勢：八大賽道成形，主權 AI 全面崛起
InfoAI 編輯部
AI 狂潮進入「新階段」，地緣政治與資本信仰共築戰略高牆
自 2022 年 OpenAI 推出 ChatGPT 引爆生成式 AI 熱潮後，全球人工智慧產業在 2025 年迎來新的轉捩點。彭博社（Bloomberg）統計 2025 年截至 10 月初，流向 AI 新創公司的資金已接近 2,000 億美元，AI 新創公司與獨角獸在各產業、各地區快速擴張，成為全球資本市場與科技政策的核心戰場。
在這樣的背景下，彭博社發佈「2026 年 24 家值得關注的 AI 新創公司」榜單，橫跨美洲、歐洲與亞洲的主要技術聚落，從 AI 大模型、AI 晶片與算力基礎設施，到 AI 機器人、AI Office、內容生成與國防科技，為這波生成式 AI 狂潮進入「新階段」提供了一份具有參考價值的產業地圖。這份榜單不只呈現從基礎設施到終端應用的全鏈發展，更透過估值與募資數據，勾勒出一個由地緣政治焦慮、國家級資本佈局與 AGI（通用人工智慧）終極信仰共同構築的 AI 新秩序，對臺灣的決策者而言，都具有重要的策略參考價值與觀察 2026 AI 趨勢脈動的意義。
八大核心賽道均衡並進，勾勒 AI 產業多元專業分工
彭博社將 24 家上榜 AI 新創公司劃分為八大主題領域，每一類各有 3 家代表企業，涵蓋「其他模型開發者」「Vibe Coding／AI 開發工具」「內容生成」「基礎設施與 AI 晶片」「機器人」「新國防承包商」「AI Office／辦公應用」以及「OpenAI 派生新創」等賽道，清楚反映出生成式 AI 經濟正走向多元專業分工與完整生態系。
從地域分佈來看，雖然美國仍是主戰場（佔 15 家），但歐洲的德國、法國、瑞典、英國，以及亞洲的中國與沙烏地阿拉伯等國，也透過主權 AI、大模型在地化與國家級投資基金等優勢快速崛起，顯示 AI 技術與資本格局正朝向地緣多極化發展，而不再是單一市場獨大。
估值背後的「恐懼與信仰」：AI 產業的三層結構分析
如果說榜單是 2026 年 AI 產業的「地圖」，那麼估值就是觀察資本流向與產業期待的「指南針」。從這 24 家 AI 新創公司估值來看，AI 產業的資本並非平均分佈，而是高度集中在特定領域，形成相對清晰的「三層結構」，也把「國家戰略賽道」與「商業效率賽道」區分得相當明確。
第一層：超級賽道，由「恐懼與信仰」驅動（平均估值 >150 億美元）
估值最高的一群，集中在 AI 國防與 OpenAI 派生新創兩大領域。國防科技與 AI 軍事應用，代表的是各國對「新型戰爭」與國家安全的高度焦慮；OpenAI 派生的新創，則是全球資本對 AGI 發展路線與頂尖人才的集體信仰。
AI 國防領域的 Anduril（估值約 305 億美元）、Helsing（約 132 億美元）與 Shield AI，在無人機、自主潛艦、國防 AI 系統等領域獲得國家級與大型主權基金支持。另一方面，由前 OpenAI 科學長 Ilya Sutskever 創立的 Safe Superintelligence（SSI），估值約 320 億美元，即使尚未對外公開完整產品與商業模式，仍被視為掌握 AGI 安全與技術終局的關鍵節點。三家 OpenAI 派生新創合計估值超過 450 億美元，凸顯頂尖 AI 人才與品牌效應的巨大溢價。
第二層：核心基礎設施賽道，「賣鏟人」與「建路人」的勝利（平均估值約 40 億至 80 億美元）
第二層聚焦在 AI 基礎設施／AI 晶片、算力供應與開發工具，包括 Crusoe、Mercor、Lightmatter 等公司，以及 Vibe Coding／AI 開發工具領域的 Cursor、Lovable、Replit，外加大模型領域的代表 Mistral。估值的主要驅動力，來自算力稀缺、基礎設施先行者優勢，以及「贏家通吃」的開發者入口戰爭。
Crusoe 和 Mercor 專注於大型 AI 資料中心、算力供應與 AI 模型訓練服務，Lightmatter 則押注光運算晶片等新架構，反映出從雲端資料中心到邊緣運算的算力競賽。Cursor 所代表的 Vibe Coding 模式，則讓開發者在 AI 助理輔助下以「對話式程式設計」開發軟體，搶佔 AI 開發者工具與軟體工程工作流程的關鍵入口。
第三層：應用賽道，紅海戰場中的「入口之爭」（平均估值 <30 億美元）
第三層主要落在應用端，包括 AI Office、內容生成與機器人等賽道。這些領域的共同特徵，是企業剛性需求強、使用者場景多元，但競爭者眾多、產品形式快速迭代，市場相對分散。
AI Office 領域中，Glean（估值約 72 億美元）一家公司就佔了該類別估值的絕大部分，透過企業知識庫搜尋與工作流整合，成為許多公司內部的「資訊入口」。Pigment、Granola 則分別從財務規劃與 AI 筆記工具切入辦公應用。內容生成領域的 Runway、Suno 與 Black Forest Labs 則代表生成式影片、音樂與圖像的前沿，結合 Hollywood、遊戲產業與品牌營銷場景，創造新的內容生產方式。
機器人賽道中，Physical Intelligence 專注於機器人通用控制軟體，試圖將 AI 控制系統與硬體解耦；Agility 與 Dexterity 則把 AI 機器人帶入倉儲物流與工業現場，實際落地在裝卸、搬運與精細操作等任務。整體來看，應用層雖然是紅海市場，但只要能搶下關鍵入口，例如企業知識入口、財務決策入口、內容創作入口或自動化工作流程入口──就有機會在這一層創造高度集中化的領先者。
榜單背後的三大關鍵趨勢：從雲端軟體走向實體與國安
除了估值結構與產業分層之外，這份 2026 AI 新創公司榜單也透露出幾個值得決策者關注的長期趨勢：AI 正從單純的雲端軟體服務，走向實體世界、國防安全與主權 AI 的戰略佈局。
一、資本鎖定實體世界與國安賽道：重資產、高門檻領域領跑
從估值與募資規模來看，國防科技、AI 基礎設施、AI 晶片與資料中心等重資產領域，成為 AI 資本最集中的投資方向。國防與安全相關的新創，不僅獲得大規模創投資金，更經常由主權基金、國防單位與國家隊直接出手，將 AI 技術納入長期國安戰略。
AI 基礎設施與算力供應同樣是此波 AI 趨勢的關鍵。Crusoe、Mercor 等公司在大型 AI 資料中心、雲端訓練平台與算力即服務上積極佈局，Lightmatter 以光運算晶片切入新一代運算架構，反映出從雲端運算、邊緣運算到 ESG 能源效率的多重考量。這些公司所代表的，已經不只是「賣鏟人」，而是未來 AI 經濟體系的「基礎建設營運商」。
二、人才溢價與主權 AI 崛起：非美新創佔比近四成，技術版圖多極化
OpenAI 派生新創，包括 Safe Superintelligence、Thinking Machines Lab 與 Periodic Labs，顯示頂尖 AI 人才的資本溢價遠高於一般應用型新創。單就估值來看，這三家公司平均估值超過 150 億美元，顯示市場對 AGI 安全、AI 研發工具與材料科學 AI 應用的長期期待。
同時，非美國的新創公司在這份榜單中佔比約四成，來自歐洲（法國、德國、瑞典、英國）與中東、亞洲（沙烏地阿拉伯、中國）的公司正加速推動主權 AI、大模型在地化與多語系應用。法國的 Mistral 被視為歐洲本土大模型代表，德國的 Helsing 結合國防與 AI，沙烏地的 Humain 則專注於阿拉伯語聊天機器人與在地文化語境。中國的 DeepSeek 則用高效率的開源模型，向市場展示「強大 AI 不一定要花上數十億美元」的另一條路徑。
這些發展說明，下一階段的 AI 競爭不只是「模型誰比較強」，而是「誰能在自己的語言、文化與產業結構中，打造可持續的主權 AI 生態系」。
三、應用層「贏家通吃」加速，但垂直場景與在地化仍有藍海
Vibe Coding 與 AI Office 一度被視為門檻較低的應用層市場，如今已出現 Cursor 與 Glean 這樣估值數十億美元的領先者，說明在開發工具與辦公軟體領域，「搶先佔領工作流程入口」的戰爭已進入白熱化。
不過，從內容生成到企業應用，許多領域的估值仍相對分散，尚未形成「一家通吃全球」的單一霸主。Runway、Suno、Black Forest Labs 分別在影片、音樂與圖像生成建立品牌，但每一家公司都在尋找自己的垂直場景與商業模式。這也代表，結合在地文化、垂直產業（如醫療、製造、金融、零售）與企業數位轉型需求的 AI 應用，仍有相當大的創新空間。
對臺灣的啟示：從「製造優勢」走向「軟硬整合」與國際鏈結
回到臺灣的情境，這份 2026 AI 新創公司榜單，提供了一份清晰的行動藍圖。若臺灣要在下一階段的 AI 競賽中佔有一席之地，不能只停留在「代工」與「硬體強國」角色，而是要在軟硬整合、AI 應用與國際合作上做出策略選擇。
掌握 AI 供應鏈新節點：聚焦邊緣運算、光運算與資料中心
臺灣在半導體與電子製造上的優勢，是 AI 晶片與算力基礎設施的重要支點。從 Lightmatter 的光運算晶片到 Crusoe 這類資料中心與雲服務供應商，可以看出未來 AI 生態的供應鏈節點正在改變。臺灣不只可以持續強化晶片製造與封測優勢，也可以思考在「邊緣運算裝置」「AI 伺服器整機」「綠能資料中心」等領域，與國際 AI 新創公司共同設計解決方案，讓自己站在算力與硬體結構轉型的前線。
以機器人通用軟體帶動製造業升級
機器人賽道中的 Physical Intelligence、Agility 與 Dexterity，代表的是從「單一用途機器人」走向「AI 驅動、多任務機器人」的趨勢。臺灣長期在精密機械、電子製造與系統整合擁有強項，如果能與這類開發機器人通用控制軟體的公司合作，將本地機械與 AI 控制系統結合，不但能加速工廠自動化與智慧製造，也能培養出「以臺灣為基地、服務全球製造業」的 AI 機器人方案。
深化國際鏈結，審慎評估國防與關鍵基礎設施合作空間
從 Anduril、Helsing 到 Safe Superintelligence，可以看出國防與關鍵基礎設施正成為 AI 發展的戰略高地。對臺灣而言，這一塊牽涉國防安全、國際政治與供應鏈安全，必須謹慎評估。即便不直接參與軍事 AI 開發，也可以在資安、關鍵基礎設施防護、AI 監管工具（如模型風險評估、監控系統）等周邊領域，與歐美新創與在地研究機構合作，建立屬於自己的技術與制度話語權。
聚焦在地化與差異化應用：用「臺灣場景」打造 AI 價值
在 AI Office、內容生成與企業服務領域，臺灣新創與大型企業仍有機會透過垂直場景與在地需求做出差異化。無論是金融科技、醫療照護、製造供應鏈管理，還是零售會員經營與 B2B 服務，只要能把 AI 應用與本地法規、語言文化與產業現實結合，就有機會在全球 AI 應用紅海中找到「屬於臺灣的藍海」。
同時，臺灣必須正視全球 AI 人才與資本流動所帶來的壓力。像沙烏地阿拉伯這樣擁有龐大主權基金的國家，正在透過高薪與大型計畫吸引國際 AI 專才。臺灣要思考的，不只是「如何留住人才」，還包括「如何讓臺灣成為國際 AI 專業人士願意長期合作與落地的節點」，從而在這場全球 AI 重組中，找到自己長期可持續的定位與角色。
編輯觀點｜在巨變與競速之間：這份榜單真正透露的，是全球 AI 權力版圖正在重組
如果我們只把彭博社的這份榜單簡單的看作是「24 家值得關注的新創名單」，那就會看不到榜單背後做隱藏的價值：這份榜單正是一張新的世界地圖：一張描繪從 2026 年開始決定技術、資本與產業方向的權力地圖。
榜單背後的力量並不是資本狂歡，而是三股更深層、足以改寫全球 AI 競爭態勢的脈絡：國家安全的焦慮、主權 AI 的自覺，以及對 AGI 的集體信仰。
那些估值看似「過高」的國防科技或 AI 基礎設施公司，其實是在替各國填補下一場科技衝突的防線；那些來自歐洲、中國、沙烏地的模型開發者，代表的是語言、文化與政治自主權的重新奪回。而像 Safe Superintelligence、Thinking Machines Lab 這些由頂尖人才組成的新創，則反映出全球資本正在把賭注押在 AI 技術路線的「終點」，誰能掌握 AGI 的安全、效率與可控性，誰就握有未來數十年的科技主導權。
從這個角度看，榜單呈現的不是 24 家公司的故事，而是全球 AI 競賽的「深層結構」。對臺灣的決策者與產業領袖而言，真正的啟示在於：
臺灣不能只在供應鏈的角色裡等待機會，我們必須主動選擇自己要站的位置。未來五年，AI 的主戰場將同時在三個地方展開：算力、國防、應用入口。
算力的競爭不再只是晶片製造，而是整體運算架構的改變：光運算、新型資料中心、邊緣運算、能源效率。臺灣若只停在「製造能力」，很快會被下一代運算架構的轉換速度推到邊緣。
國防科技與關鍵基礎設施則是世界各國的「AI 主權之戰」。臺灣要不要參與？如何參與？這將不只是科技問題，而是長期國家策略選擇。
至於應用層，雖然看似競爭最激烈，卻也是臺灣最有可能從語言、法規、文化與產業脈絡切入，做出差異化的地方。Glean、Pigment 或 Runway 的成功提醒我們：只要能抓住使用者真正的工作流程，就能在看似擁擠的市場裡建立自己的護城河。
這份榜單讓人意識到，AI 的全球競賽不再只是技術堆疊，而是「價值鏈位置」的競賽。
臺灣未來的真正挑戰不是「要不要做 AI」，而是：我們要站在這張 AI 新世界地圖的哪一個位置？要靠什麼能力站上去？以及，要和誰一起站上去？
這些問題會在 2026 年變得愈來愈尖銳，而真正的策略佈局，現在就要開始。這正是這份榜單帶給我們最重要的啟示。
更詳細的解讀敬請關注：將於2025年 12月10 日 舉行的 InfoAI 講談會
延伸思考：
1. 為什麼 2026 年的 AI 新創榜單特別值得企業與決策者關注？
彭博社的榜單並不是普通的「新創介紹」，而是一份反映全球技術與資本流向的產業晴雨表。這 24 家新創公司共同描繪出 2026 年 AI 發展的三大重點：算力基礎設施正成為新的國際競爭場、主權 AI 崛起成為各國技術自主的重要方向，以及 AI 應用層正在出現新一輪的入口爭奪戰。對企業而言，這代表未來幾年的投資重點不會只在軟體，而會是「運算架構×人才×工作流程」的整合競爭；對政府與管理者而言，這份榜單提供了全球技術戰略的最新脈絡，有助於思考政策佈局與產業發展方向。
2. 榜單中哪幾個領域最有可能在 2026 年帶來實質的商業影響？
三個領域的變化最具決定性。第一是「基礎設施與算力」──包含 AI 晶片、資料中心、光運算等。這些公司會直接影響企業能否取得模型訓練與部署所需的算力資源。第二是「AI Office 與企業工作流程」──像 Glean、Pigment、Granola 這類公司，將逐步重寫企業內部的資訊流動方式，取代傳統查詢、協作與規劃工具。第三是「機器人與自動化」──在成本下降與 AI 控制技術成熟後，倉儲、製造和物流等產業將率先出現「AI 機器人取代人工」的規模落地。這三大領域互相牽動，也會在未來三年決定各產業的數位轉型速度。
3. 主權 AI 的崛起對臺灣意味著什麼？
主權 AI 指的是各國希望掌握自己的大模型、資料中心和基礎設施，而不完全依賴美國科技巨頭。法國的 Mistral、德國的 Helsing、沙烏地阿拉伯的 Humain，以及中國的 DeepSeek，都展現出「語言、文化、政治、資料掌握權」的高度重要性。對臺灣來說，這代表 AI 的下一階段競爭不會只有技術力，而是必須考量語言模型的在地化、資料安全、政府採購與國家級計畫的角色。臺灣如果在公共部門、醫療、教育、製造等領域打造自己的垂直型模型，反而有機會在區域內建立技術影響力，而不是只能在國際供應鏈中扮演硬體角色。
4. 為什麼 AI 國防與安全相關企業的估值特別高？會造成什麼影響？
AI 國防是國家資源投入最明顯的領域，包括自主無人機、偵察系統、指揮控制 AI，以及戰場模擬等。像 Anduril、Helsing、Shield AI 都獲得主權基金與國防預算的長期支持，其估值自然高於一般商業型 AI 新創。其背後的原因是各國已經將 AI 視為國家安全基礎建設，而不是一般科技投資。這會帶來兩個影響：第一，AI 國防將帶動感測器、邊緣運算、通訊設備與資安領域的創新；第二，地緣政治風險將更深度牽動全球 AI 供應鏈，臺灣需要思考如何在安全與產業利益之間找到新的平衡。
5. 為什麼內容生成（影片、音樂、圖片）依然是紅海市場？企業是否還有機會？
內容生成的門檻低、使用者需求廣、迭代速度快，因此競爭者眾多。Runway、Suno 與 Black Forest Labs 都在各自領域取得技術成功，但市場仍然沒有出現「一家獨大」的情況。原因在於內容本身具有文化差異、產業差異和法律環境差異（如著作權、商業授權）。企業的機會在於垂直應用：例如金融簡報生成、製造業維修影片生成、教育內容客製化、企業品牌素材自動化等。這些領域不依賴大眾娛樂，而需要高度專業、可靠與可控的內容標準，反而更適合臺灣企業與新創切入。
6. 為什麼 AI Office 的發展被視為企業工作流程的「下一個入口之爭」？
AI Office 的本質，是在重寫「資訊如何流動」。例如：Glean 透過企業內部搜尋讓員工更快取得資訊；Pigment 以 AI 取代複雜的 Excel 財務模型；Granola 則讓會議與知識記錄自動化。這些工具不是單純提高效率，而是改變企業決策、協作與知識管理的方式。誰能掌握企業的「知識入口」、誰能整合更多 SaaS、誰能成為工作流程的預設工具，誰就能在企業市場建立不可替代性。對臺灣企業來說，這代表接下來三年需要重新評估內部的流程工具，否則會在 AI 化的競爭中落後。
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參考資料：
24 AI Startups to Watch in 2026
https://www.bloomberg.com/features/2025-top-ai-startups/
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