全球AI新聞精選解讀
全球AI新聞精選解讀
email聯絡
  • 首頁
  • 關於InfoAI
  • 訂閱電子報
  • 加入 Line 群
  • 最新文章
  • 新聞速讀
  • 精選解讀
  • 深度報導
  • 落地應用
  • AI 知識
  • 提示詞
  • AI 工具
  • InfoAI Salon
  • …  
    • 首頁
    • 關於InfoAI
    • 訂閱電子報
    • 加入 Line 群
    • 最新文章
    • 新聞速讀
    • 精選解讀
    • 深度報導
    • 落地應用
    • AI 知識
    • 提示詞
    • AI 工具
    • InfoAI Salon
全球AI新聞精選解讀
全球AI新聞精選解讀
  • 首頁
  • 關於InfoAI
  • 訂閱電子報
  • 加入 Line 群
  • 最新文章
  • 新聞速讀
  • 精選解讀
  • 深度報導
  • 落地應用
  • AI 知識
  • 提示詞
  • AI 工具
  • InfoAI Salon
  • …  
    • 首頁
    • 關於InfoAI
    • 訂閱電子報
    • 加入 Line 群
    • 最新文章
    • 新聞速讀
    • 精選解讀
    • 深度報導
    • 落地應用
    • AI 知識
    • 提示詞
    • AI 工具
    • InfoAI Salon
email聯絡
全球AI新聞精選解讀

新聞速讀|2026 可能是「消費者 AI」爆發年:創投拆解新創如何在 OpenAI 旁找到生存縫隙

AI 模型巨頭未必願意管理真人流程,市集平台、可丟棄軟體與語音界面就是縫隙

· 新聞速讀,AI 新創與投資,產業趨勢,公司戰略
InfoAI 全球AI新聞摘要與解讀

InfoAI 編輯部

當模型能力逐漸變成標配,護城河會回到你能不能接住真實世界的阻力。

新創要找的不是更大的模型,而是平台不想碰、也不想背責任的那段流程。

摘要

  • 根據 TechCrunch《Equity》訪談指出:2026 可能是消費者 AI 的一年。

  • 「代辦式」服務會把原本分散的多步驟任務,收斂成一段對話就能完成

  • WebMD、TripAdvisor 這類垂直 App,可能被 ChatGPT 或 Meta AI 入口吸收或重塑。

  • 市集平台牽涉真人供給與履約,巨頭未必想下場,反而是新創空間。

  • 「可丟棄軟體(disposable software)」與語音界面,代表產品週期與分發路徑都在變。

註:所謂的「可丟棄軟體」,不是在說「做得隨便、用完就丟」,而是在描述一種新的軟體使用與管理方式:當 AI 讓「產生、修改、部署」的成本大幅下降,很多軟體會更像「一次性工具」或「任務工單」,用來完成某個特定任務;任務結束或需求改變,就被新版或更合適的工具迅速替換,而不是像傳統系統那樣要維護多年、慢慢升級。

OpenAI 在場時,新創靠什麼找到生存縫隙

科技媒體 Crunch 最近上線一段《Equity》訪談影片。受訪者 Vanessa Larco,Premise 創投的合夥人,指出:2026 可能會看到消費者 AI 明顯加速,但其原因不是「又多了一個聊天機器人」,而是一種服務形態的轉變。AI 更像「代辦式」服務,能把查詢、比較、安排、跟進這些原本要跳好幾個 App 的步驟,整合成在一段連續對話裡就能夠完成的任務。

她用 WebMD、TripAdvisor 做比喻,把問題拉回到產品本身來思考:未來這些垂直應用的產品仍然會是以獨立 App 的形式存在,還是會被 ChatGPT 或 Meta AI 這類入口吸收,變成入口裡的一個任務模組。

接著她談到「當 OpenAI 在場時,新創靠什麼找到生存縫隙」。她的重點不是要新創去比拚同一件事,而是回頭去找平台不想碰的事。

第一個方向是市集平台(Marketplace)

一旦牽涉管理真人與線下履約,就要面對供給管理、品質控管、糾紛處理與責任歸屬。這類營運負擔未必符合模型平台的擴張邏輯,反而可能讓能把流程做紮實的新創有機會把難題變成護城河。

第二個方向是「可丟棄軟體(disposable software)」

在她的描述裡,很多 AI 應用不必被當成十年產品經營,而更像文件或一次性工件,為特定任務快速生成、快速替換。對新創而言,這不是「產品不重要」,而是「替換速度本身」開始參與競爭。

第三個方向落在界面與分發

她以雷朋 Meta 智慧眼鏡(Ray-Ban Meta smart glasses)的使用經驗,提出她是支持「語音更可能成為主界面」的看法,同時也點出螢幕在多數情境下不一定必要。這意味著分發路徑可能從「先打開 App」轉向「直接開口」,AI 更早介入你正在做事的那一刻。

在訪談中也觸及 2026 年可能出現的併購潮與穩定幣等延伸話題。雖然它們不是當集的訪談主軸,但也透露出投資人在評估消費者 AI 時,看的不只是一個功能,而是資本市場與支付基礎設施是否同時在推進。

模型標配化後,競爭轉到「流程、責任、界面」

把 Larco 點出的三個方向排在一起,就會看到一條很務實的轉移路線:模型能力越像公用基礎,差異化就越往流程阻力與風險承擔移動。入口平台擅長把需求整合成對話,並提升任務完成率;而新創更容易守住的,往往是平台不願意承擔的真人履約、供給管理與責任界線。

此外,「可丟棄軟體」把產品生命週期拉短,語音界面把分發路徑往穿戴與即時情境推進。把這兩件事疊在一起,會讓「做得更快、換得更快」從工程效率,變成商業模式的一部分。

加點此加入 Line 群自動收新聞
點此訂閱電子報

結論

別把消費者 AI 當成聊天功能,而要把它當成「任務完成率」與「責任邊界」的競爭。

三點行動建議

1)挑 1 個高頻、跨多步驟的客戶任務做對話式流程試點,量測完成率、人工介入率與失敗原因分類。

2)把牽涉真人、合約、審核、客服與退款的阻力點列成清單,決定哪些要內化、哪些要外包,並把責任界線寫清楚。

3)建立工具汰換與回歸測試的節奏:既然「可丟棄」變常態,就要讓替換可控,而不是讓流程變成一次性的賭注。

下一步觀察

OpenAI 或 Meta 是否推出更深的「真人履約」型產品或合作,顯示開始願意背營運責任。

垂直 App(健康、旅遊、理財等)是被入口吸收,還是反向把專業流程做深到不可取代。

穿戴裝置語音互動的使用頻率是否上升,帶動「螢幕非必要」情境的滲透。

「可丟棄軟體」是否帶動新的採購與資安治理標準,企業是否開始把替換當成標準作業。

2026 年併購案是否集中在分發入口、垂直資料與履約能力,而不是純模型。

FAQ

Q1:所謂的「消費者 AI」是指什麼?

在訪談的語境裡,「消費者 AI」不是指單一 App,而是面向一般使用者、能把多步驟任務整合成一段對話流程的服務型態。重點在於把事做完:理解需求、拆成步驟、完成安排、再到後續跟進,盡可能把切換界面與工具的成本壓下來。

Q2:為什麼市集平台(Marketplace)會被認為是新創機會?

市集平台牽涉真人供給與履約,必須處理供給管理、品質控管、糾紛與責任歸屬,還可能碰到法遵與保險等議題。Larco的觀點是:模型平台即使擁有巨大分發能力,也未必願意承擔「管理真人」的營運負擔。新創若能把 AI 與履約流程綁緊,讓阻力變成可管理、可擴張的能力,就有機會把難題反轉成護城河。

Q3:什麼是「可丟棄軟體(disposable software)」?

它描述的是 AI 應用更短的生命週期與更快的替換節奏。當生成、修改與部署的成本下降,很多工具不必被當成長年維護的單一產品,而是像文件或一次性工件,為特定任務快速生成;當更好版本出現時,也能更快被替換。它並不是鼓勵「不維護品質」,而是提醒產品策略要納入「替換速度」與「驗收方式」,否則在快速變動下,流程很容易失控。

Q4:WebMD、TripAdvisor 這類垂直 App 真的會被 ChatGPT 吞掉嗎?

訪談提出的是方向與可能性,而不是結論。入口能吸收多少,取決於它能否提供可信、可重複的垂直體驗;垂直 App 能否存活,則取決於它是否把資料、社群、專業流程或交易履約做深到不可取代。換句話說,未來競爭不只是「誰有內容」,而是「誰能把內容變成可完成的任務」。

Q5:語音界面為什麼會影響新創的分發與產品定位?

界面會改寫分發。Larco 提到雷朋 Meta 智慧眼鏡的經驗,核心不是某一款硬體,而是語音互動讓 AI 更早介入「你正在做事」的瞬間。當互動從「先打開 App」變成「直接開口」,很多需求會在更短路徑中被滿足,分發權也可能從 App 商店與搜尋,移向穿戴裝置與常駐助理。對新創而言,這會影響你要搶的是入口,還是入口背後那段可驗收的流程能力。

Q6:企業在評估消費者 AI 相關合作或導入時,最容易忽略什麼?

最容易忽略的是責任邊界與失敗模式。對話式任務把流程壓縮後,看起來更順,但一旦牽涉真人、付款、退款、客服與合約,失敗時的補救成本會被放大。企業在評估時,至少要把「何時需要人工介入」「錯誤如何回復」「責任由誰承擔」寫成可驗收條件,否則很容易只看到展示效果,卻低估長期營運負擔。

參考資料:

  • Where VCs think AI startups can win, even with OpenAI in the game

  • Investing in the consumer AI products OpenAI "won't want to kill"

閱讀更多的 AI 新聞
推薦閱讀|AI 素養專欄

AI 素養|AI 為什麼會亂講話?揭開大型語言模型的「黑盒子」運作邏輯
理解 AI 為何能回答、也會胡說八道的真正原因

AI 時代的思考力革命|AI 素養,不是學技術,而是拿回主導權的能力升級
與 AI 一起思考,成為能定義方向的人

AI 時代的知識遷徙策略|從「學會掌握」到「洞察驗證」
聞道不必有先後,高下立判見深用;術業專攻仍需要,深廣變通顯智慧。

版權聲明與授權須知

本內容由 InfoAI 擁有著作權。如有引用、轉載或任何商業用途的需求,請來信聯絡: contentpower688@gmail.com。

如果你覺得這篇解讀對你有幫助,歡迎訂閱 InfoAI 電子報,我們將持續為你精選 全球 AI 新聞與趨勢洞察,幫助你看懂新聞背後的真正意義。

加點此加入 Line 群自動收新聞
點此訂閱電子報

AI 協作聲明:

本篇文章由 InfoAI 團隊策劃,並透過人工智慧工具協助資料整理與內容撰寫,最終內容由編輯進行人工審閱與優化。

Section image

InfoAI|讀懂 AI 如何改變世界

在 AI 改變世界之前
助你先讀懂 AI 世界

每日精選全球 AI 新聞
AI 趨勢 + 新聞 + 深度解讀

Section image

Content Power |賦能你在 AI 時代的專業能力
專注於「AI × 專業 × 工作方法」的知識平台
透過框架、流程與方法
協助你在 AI 時代重建專業能力

上一篇
新聞速讀|超越 SaaS 模式:Benchmark 提出「服務即軟體」新戰略
下一篇
精選解讀|59% 英國民眾用 AI 自我診斷:當先問 AI 成為健康習慣,ChatGPT Health 正在重寫責任邊界
 返回網站
Cookie的使用
我們使用cookie來改善瀏覽體驗、保證安全性和資料收集。一旦點擊接受,就表示你接受這些用於廣告和分析的cookie。你可以隨時更改你的cookie設定。 了解更多
全部接受
設定
全部拒絕
Cookie 設定
必要的Cookies
這些cookies支援安全性、網路管理和可訪問性等核心功能。這些cookies無法關閉。
分析性Cookies
這些cookies幫助我們更了解訪客與我們網站的互動情況,並幫助我們發現錯誤。
偏好的Cookies
這些cookies允許網站記住你的選擇,以提升功能性與個人化。
儲存