AI 創業公司 Golden Window 的窗口期將在 12 個月內關閉，專家警告

關注那些仍依賴電話、傳真和過時流程的「無聊」行業，如法律、建築、養老，這些地方藏著巨大的 AI 改造空間。

嘉賓：Greg Isenberg

播客來源：Greg Isenberg

23 個讓我夜不能寐的 AI 趨勢

播出日期：2026 年 4 月 2 日

在本期節目中，我將獨自帶你走過讓我徹夜難眠的完整 AI 趨勢與機遇清單——字面意義上的徹夜難眠。從「一小時公司棧」到環境型業務、垂直 AI、智能體經濟，以及我所見到的真正安全威脅，我將全面分享我認為這是創業史上最不對稱的窗口期。我還會分享我用來思考「該構建什麼」、「該避免什麼」，以及「為何現在行動比等待局勢穩定更重要」的框架。

精彩觀點摘要

一小時創業技術棧（One-Hour Company Stack）

舊 vs 新創業時間線（Old vs New Timeline）

氛圍型業務與自治型公司（Ambient Business）

Agent 經濟時間線（Agent Economy Timeline）

Agent 雇傭 Agent（Agent Hires Agent）

垂直 Agent 地圖 （Vertical Agent Map）

垂直 AI 與 垂直 SaaS（Vertical AI vs SaaS）

垂直領域中的機會（Vertical Opportunities）

SaaS 定價進化（Pricing Evolution）

按座位 vs 按結果付費（Outcome-based Pay）

SaaS 的墳場（SaaS Graveyard）

稀缺性翻轉（Scarcity Flip）

優質產品（Premium/手工製作）

體驗經濟爆發（Experience Economy）

創始人-Agent 匹配 （Founder-Agent Fit）

幽靈團隊（Ghost Teams）

微型壟斷 （Micro-monopolies）

代理潛在安全風險（Security Threats）

Agent 注入 vs 鑽魚 （Agent Injection）

代理權限管理（Permission Management）

黃金窗口正在關閉（The Window is Closing）

為什麼機遇如此不對稱（Why Asymmetric）

公開創業（Build in Public）

格雷格·伊森伯格：

大家好！今天我想和大家聊聊 AI 領域中那些讓我日思夜想的事情。我列了一份清單，上面寫滿了各種讓我興奮的機會、讓我感到擔憂的挑戰，以及一些你們可以直接嘗試的創意。如果你能堅持聽完整集，也許你會和我一樣，開始為這些問題徹夜難眠。也許這些內容能激發你的靈感，或者讓你對我們當下所處的技術與社會環境有更深的理解，同時也了解一些讓我感到憂慮的地方。

我想和大家分享一些讓我徹夜難眠的想法，那些讓我充滿幹勁、覺得特別有趣的事情。也許你們也會為這些內容感到興奮。如果你正在收聽這個節目，我想你很可能是一個善於發現機會的人——可能 90% 的時間在思考新機會，10% 的時間因為未知感到害怕，但你仍然在尋找能夠推動你前進的點子和啟發。

首先，我想談談一個讓我反覆思考的概念，那就是「一小時創業技術棧」。想像一下，你有一個創意，透過 vibe coding（快速編程）的方式快速寫點代碼，搭建一個簡單的落地頁，再整合一個像 Stripe 這樣的支付工具，你就能迅速吸引到第一批客戶。僅僅是這種可能性就足以令人驚嘆！更何況，你甚至可以直接訪問 ideabrowser.com 這樣的網站，從中挑選一些已經驗證過的創意，然後用你喜歡的 vibe coding 工具將它們實現。這種能力簡直令人難以置信——在一天之內，你就能啟動一家新公司。

從我的角度來看，我一直在思考，如何才能最大化地利用這種能力。我不想只專注於創辦一家公司，然後花上六個月時間去驗證它是否可行。我希望能够創造一種文化或機制，讓我可以同時啟動多個公司，嘗試不同的創意——無論是針對同一類用戶群體，還是面向多個不同的市場（我們稍後會聊到用戶群體的話題）。整個「一小時創業技術棧」的概念，讓我不斷地去思考如何更好地利用它。

格雷格·伊森伯格：

第二個讓我不斷思考的趨勢是「舊時代與新時代創業時間線的對比」。這其實也與第一個趨勢密切相關。過去，創辦一家公司的流程通常是這樣的：你有一個想法，然後需要僱用幾名開發者（前提是你能找到合適的人），接著花上幾個月時間開發產品。如果一切順利，可能要到第三個月才能推出最小可行產品（MVP），然後上線推廣，例如在 Product Hunt 上發佈，引起一些關注。最終，可能要等到第 12 個月才能獲得第一筆收入。

而到了 2026 年，這一過程已經被徹底顛覆了。你可能早上 9 點想到一個新創意，或者直接從 Idea Browser 上挑選一個驗證過的創意，9:15 開始用 vibe coding（快速編程工具）寫代碼，9:45 產品就已經完成，10 點鐘你就能獲得第一個客戶，而在午飯前，你已經開始根據客戶反饋進行迭代了。或許有人會質疑：「這怎麼可能？那不就是用 vibe coding 寫出來的一堆不成熟的東西嗎？」但實際上，

有幾個關鍵因素可以解釋為何這在今天成為了可能。首先，你可以使用一個智能體工程平台（Agent Engineering Platform），而不僅僅是一個簡單的 vibe coding 平台。例如，像 Claude Code 這樣的工具，或其他類似的競爭產品，如 Codeex 和 Google AI Studio，它們的功能已經變得非常強大。這些工具的進步使得我們能夠快速構建出功能全面的解決方案。僅僅依靠這些工具，你就可以完成許多過去難以實現的任務，這一點本身已經非常令人興奮了。

其次，你需要一個郵件列表、一個受眾群體或一批客戶，才能真正吸引用戶。否則，找到客戶將會是一件非常困難的事情。然而，如果你已經在努力建立分發渠道，並且在這方面已有積累，那麼這將為你的業務帶來巨大的優勢。這也是讓我最近夜不能寐的一個重要原因——我一直在思考如何利用 AI 技術來優化分發渠道的建設。

此外，我也在思考一個問題，那就是傳統時間線與新時間線的對比。AI 的出現讓我們能夠以更低的成本、更快的速度來實現過去需要大量資源和時間才能完成的目標。這種轉變正在徹底改變我們對時間和效率的理解，也為創業者開闢了全新的可能性。

格雷格·伊森伯格：

另一件讓我徹夜難眠的事情，是「氛圍型業務」或「自治型公司」的概念。所謂氛圍型業務，是指那些幾乎不需要人工干預，或僅需極少干預的業務模式。這類業務由 AI 智能體（agent）自動完成市場監控、機會發現、任務執行以及客戶支援等工作。作為運營者，你只需要每隔幾天檢查一下運行情況，了解業務進展即可。

我相信，我們很快就會進入這樣一個時代：這些氛圍型業務或自治型公司能夠實現年收入達到七八位數的目標。這個概念真是令人著迷。雖然目前我們還處於早期階段，很多自治型公司的軟體解決方案仍然顯得粗糙，但我堅信這個方向是正確的。我喜歡用「進步之箭」來形容這一趨勢，它正在推動我們邁向一個氛圍型或自治型業務的未來。在這個未來中，你無需時刻關注業務的每一個細節，因為有完善的制衡機制能夠確保智能體沿著正確的方向行動，我認為這一領域蘊藏著巨大的商業機會。

格雷格·伊森伯格：

「agent 經濟」的時間線，也是讓我夜不能寐的一個趨勢。從 2009 年到 2015 年，我們經歷了 App Store 時代，人們透過下載應用程式並手動操作這些應用來完成任務。而從 2015 年到 2024 年，API 經濟逐漸崛起，開發者透過整合各種 API 來構建複雜的服務。我相信，從 2025 年到 2030 年，agent 經濟將正式到來。在這一時代，AI 智能體將能夠動態地發現並僱用其他智能體，而固定團隊的概念將逐漸被取代。

在這個背景下，我認為有一個巨大的創業機會，那就是開發一個類似 AI 智能體版本的 “Glassdoor” 平台。我們如何為智能體建立聲譽體系？如何決定應該僱用哪一個智能體？如果有人能夠開發出類似當年被 Meta 以約 2 億美元收購的 Mold Book 的平台，但專注於 AI 智能體的社交網絡，那將會是一個革命性的創新。我知道這聽起來可能有些遙遠，但我堅信這樣的事情一定會發生。

格雷格·伊森伯格：

我最近看到一項預測，記得是 Gartner 提出的：到 2030 年，20% 的商業交易將會是 agent 對 agent 或機器對機器的交易。這引發了一個重要的問題：我們該如何打造那些能夠將現有互聯網產品轉化為 agent 版本的初創公司？根據預測，這一市場到 2030 年的規模可能會達到 520 億美元。目前，市場上已經有超過 3.1 萬種 agent 技能，但其中大多數的質量並不高的。因此，開發更高效、更智能的 agent 技能，是一個巨大的機會。這一趨勢讓我對其潛力感到無比興奮。

我們可以想像這樣一個場景：agent 雇傭 agent，甚至出現 CEO agent、銷售 agent、開發 agent、行銷 agent 等等。最近我還使用 Paperclip 完成了一個教程，它正好圍繞這個概念展開。Paperclip 是一項開源技術，其核心思想是將傳統的組織架構轉化為一種無伺服器的函數：agent 會自動將任務拆解為多個子任務，完成後自動關閉。

它不再僅僅使用「待完成任務」（Jobs to Be Done）框架來設計 prompt，而是像僱用員工一樣，僱用 agent 來管理其他 agent 並完成具體工作。這不僅極具創新性，也蘊藏著巨大的商業機會。

格雷格·伊森伯格：

根據 Y Combinator 的預測，在這個十年內，垂直 AI 領域將誕生超過 300 家獨角獸公司，垂直軟體領域的機會無疑是巨大的。就像 Constellation Software 一樣，他們已經擁有超過 500 家專注於垂直 SaaS 的公司，涵蓋教育、國防等領域的高利潤流程。這些看似「無聊」的業務，實際上具有極大的盈利潛力。

類似的機遇如今也出現在了垂直 AI 領域。如果你正在聽這段內容，不妨問問自己：你有什麼獨特的競爭優勢？你真正擅長的垂直領域是什麼？那些在垂直 agent 地圖中深耕的人，將擁有巨大的機會。像 YC 這樣的機構通常會關注保險、房地產、物流、老年護理、法律、醫療、銷售等領域的主要賽道。但我的建議是，不要直接進入這些競爭激烈的大賽道，而是選擇一個具體的細分領域作為切入點，從小做起，再逐步擴展。因為這些大賽道會吸引大量資金湧入，而在細分市場中，競爭相對會小一些，機會更大。

格雷格·伊森伯格：

我一直在思考一個問題：垂直 SaaS 和垂直 AI 究竟有什麼區別？垂直 SaaS 通常僅涉及企業支出的一小部分。你賣的是軟體許可證，工具需要由人類操作，最終的業務規模通常在 1000 萬到 1 億美元之間（當然也有一些例外），而垂直 AI 則完全不同，它直接切入的是企業的人力成本。你開發的實際上是「agent-as-software」，公司購買你的產品，是為了完成他們過去需要雇人才能完成的任務。

因此，垂直 AI 的市場規模遠大於垂直 SaaS。你需要思考的是，如何出售結果和產出——因為 agent 是在實際完成工作的。因此，我認為 垂直 AI 的平均商業價值將遠高於垂直 SaaS。SaaS 捕捉的是 IT 預算，而垂直 AI 則替代了人力成本——而人力成本的市場規模是 IT 預算的十倍

格雷格·伊森伯格：

有哪些「無聊但潛力巨大」的垂直領域值得關注？答案是：那些仍依賴傳統方式運營的行業，例如依靠電話、傳真和過時流程運作的領域。這些行業包括保險（仍在使用 30 年前的精算表）、法律、物流、老年護理、政府、會計、建築等。要在這些領域深入挖掘，找到極其細分的小眾市場。如果是我，我會盡量避開監管嚴格、進入門檻高的領域，例如直接向政府銷售產品可能會面臨許多挑戰。因此，越是看似無聊的領域，越是細分的小眾市場，反而可能蘊藏著巨大的潛力，是一個很好的切入點。

格雷格·伊森伯格：

The pricing models in the SaaS industry are also undergoing significant changes. In the past, SaaS pricing was typically based on a seat-licensing model, such as charging $50 per user per month, a model adopted by nearly all major SaaS companies. However, this is also one of the reasons why SaaS companies have experienced sharp declines in the stock market in recent years—some companies' market capitalizations have shrunk by 50% to 60%, dropping from a valuation of 12 times revenue to just 4 times. Two key factors underlie this: first, enterprise demand for seats is decreasing, and second, investors are concerned that anyone can now quickly build alternative solutions through vibe coding.

因此，SaaS 的定價模式正經歷三階段的演變：從按座位收費 → 按使用量收費（pay for what you consume）→ 逐漸轉向結果導向的定價模式（pay per result delivered）。這種變化的核心驅動力在於 agent 的崛起，它們能夠真正完成實際的工作。據 Gartner 預測，到 2030 年，企業 SaaS 中 40% 將採用結果導向的定價模式，而按座位收費的比例將從當前的 21% 降至 15%。

那麼，機會在哪裡？我們如何現在就開始建立以成果為導向的業務模式？這是一個充滿潛力的領域。如果你能搶先進入市場，就能佔據先發優勢。無論是透過冷郵件推廣，還是在社群媒體或郵件列表中發布相關內容，人們都會對這種創新的定價模式感興趣，你的產品可能會非常暢銷。

格雷格·伊森伯格：

這種從按座位收費（例如每月 100 美元一個座位，無論是否使用都要付費）轉向按結果付費的模式，極具吸引力。許多人都有過這樣的體驗——我不點名了，但我控股的公司 Late Checkout 每月為某些 SaaS 軟體支付數千美元，但有時我會質疑：我們是否真的獲得了相應的價值？

現在，企業可以選擇根據具體成果付費，例如每解決一個工單支付 1.5 美元，或僅為交付的成果付費。像 Zendesk 這樣的成熟公司已開始採用這種模式，而數據顯示，83% 的 AI 原生 SaaS 公司已轉向成果導向的定價模式。我堅信，有人僅僅透過將傳統 SaaS 轉型為成果導向定價模式，就能打造出價值 10 億美元的企業。幫助這些公司完成轉型是一個巨大的機會，但為何要幫別人呢？你完全可以自己創辦一家成果導向的初創公司。

格雷格·伊森伯格：

我相信，未來確實會出現一批「SaaS 墳場」。那麼如何判斷哪些 SaaS 公司會被淘汰？我認為，那些通用型的 CRM 工具可能會首當其衝——當然，這並不包括像 Salesforce 或 HubSpot 這樣的巨頭，它們已經在向未來的方向轉型。但如果你是一家通用型公司，卻沒有跟上這種轉型趨勢，你的生存空間可能會受到嚴重威脅，因為 agent 能夠比這些傳統工具更高效。

此外，基礎分析儀表板的前景也不樂觀，因為 AI 可按需生成更具洞察力的數據分析。模板市場的競爭將變得更加艱難，因為 AI 可即時生成高度客製化的模板。至於日程管理工具，它們的未來也面臨挑戰，因為 agent 已具備原生管理日曆的能力。至於基礎的客服聊天機器人，它們已逐漸被更先進的 AI 系統取代，未來的存在價值可能會越來越低。

格雷格·伊森伯格：

在 AI 時代，哪些事物能夠繼續保持競爭力？答案是，那些成功轉型為由 AI 智能體（Agent）驅動的垂直工作流工具、基礎設施和數據模式。我們正經歷一場「稀缺性翻轉」：AI 技術正在快速將通用內容、基礎設計、數據錄入和常規分析等任務商品化，逐漸降低它們的價值。那麼，在這種背景下，哪些事物會變得稀缺並溢價呢？我和許多人在 Twitter 上討論過這個問題，結論是，價值將從「執行」轉移到「判斷」——包括創意判斷、手工藝以及獨特的實體體驗。

目前，我正在孵化一些與此相關的項目，我認為這將是一個巨大的機會。展望 2026 年及以後，“原汁原味的奇怪想法”將變得極為珍貴。原因在於，儘管大語言模型（LLM）在很多方面表現出色，但它們並不擅長處理“奇怪”的想法。每個人都有自己獨特的生活視角和經歷，這些獨特性，加上專有數據，將成為 AI 驅動世界中最具價值的資源。

格雷格·伊森伯格：

在 AI 時代，什麼樣的產品和服務可以被稱為「優質」？我認為，答案是那些 100% 由人類製作的內容。或許你聽過保時捷最近推出的「100% 人類製作」廣告活動，他們甚至發起了一場「無 AI 標識」的競賽。我認為，未來的奢侈品牌可能會更加追求「人類製作、無 AI 參與」的理念，就像食品行業中的「有機」認證標籤一樣——「無 AI」將成為一種新的品質證明。這種思路值得我們深思，或許可以在其他領域中找到類似的機會。

格雷格·伊森伯格：

在優質產品的等級中，另一個值得關注的方向是「AI 輔助但由人類主導」的模式。在這種模式下，人類的參與將成為 AI 時代的優質特徵。它結合了人類的創造力與品味，以及 AI 所帶來的高效率。而完全由 AI 生成的服務，則可能逐漸被視為商品化產品，最終陷入價格戰。

正因如此，我對孵化與現實生活（IRL，In Real Life）相關的項目特別感興趣。當數字世界變得無限豐富、AI 生成的內容氾濫時，稀缺性將自然轉移到真實的物理存在與與他人共處的體驗上。因此，像卡拉 OK 吧、密室逃脫、沉浸式戲劇、聯合辦公空間、現場音樂會等，都是體驗經濟的重要組成部分。體驗經濟正在迅速崛起，機遇多得令人興奮，這也是讓我夜不能寐的原因之一。

格雷格·伊森伯格：

另一個有趣的全新概念，我稱之為「創始人-agent 適配性」（Founder-Agent Fit）。回顧我過去的創業經歷，尤其是我搬到矽谷之後，大家一直討論「創始人-市場適配性」（Founder-Market Fit）。核心問題在於：你是否了解你的客戶和市場？作為創始人，你是否對市場有獨特的洞察力？例如，如果你想打造一個面向大學生的社交網絡，那你最近是否還是一名大學生？

而現在，我們正邁向一個「創始人-agent 適配性」的時代。作為創始人，你需要具備協調和指揮整個 AI 智能體團隊的能力，以實現你的目標。這種轉變可以類比為電影導演的角色：導演本身並不親自操作攝影機、演戲或創作音樂，但他需要從演員和團隊中挖掘出最佳表現。而在未來的商業世界中，這些「演員」將從人類轉變為 AI 智能體。因此，這種「創始人-agent 適配性」的能力，將成為新時代創始人需要掌握的核心技能。我認為，這種能力的轉變非常有趣，也極具潛力。

如果你能在某個細分市場中設計和管理 AI 智能體（Agent），並充分發揮它們的潛力，那麼你將擁有巨大的競爭優勢。這與我們之前討論的 Paperclip 和零人工公司密切相關。

格雷格·伊森伯格：

未來，企業網站上的「團隊頁面」可能會變成「幽靈團隊」頁面——頁面上只會顯示少量真實員工的姓名，其他位置則由 AI 智能體填補，例如銷售 Agent、內容 Agent、客服 Agent 等。你甚至可以為這些智能體命名、賦予它們個性、生成虛擬照片，並讓它們模擬真人進行視頻通話或發送語音訊息，帶來幾乎與真人無異的合作體驗。

作為一名正在運營控股公司並孵化新業務的創業者，我認為未來將會有更多控股公司湧現。原因在於，AI 原生的智能體業務將成為主流，而企業可以利用「幽靈團隊」在相似或相同的細分市場中高效地運營這些業務。

格雷格·伊森伯格：

Kevin Kelly 曾提出「1000 個鐵桿粉絲」的理論。然而在 AI 時代，我認為 100 個鐵桿粉絲就足夠了。AI 智能體極大地降低了運營成本，因此只需要 100 名願意為你的產品或服務付費的客戶，你就可以維持一門可持續的生意。由於智能體能夠高效地替代人力，你可以為每位客戶提供高價值的服務，例如每月收費 1000 美元或 500 美元。即使只有 100 名客戶，你也可以建立一個盈利能力極高的企業。甚至即使客戶支付更少的費用也無妨，因為你的運營成本幾乎為零，可能只有你一個人。

這種低成本高效率的模式將催生大量「微型壟斷」企業。例如，如果你擁有 5,000 名高度活躍的細分受眾，你可以在 48 小時內開發一個定製的 App；透過郵件列表或 Newsletter，你可能輕鬆找到 100 名客戶，每人每月支付 50 美元。借助智能體完成業務，你一個人每年就能賺取 6 萬美元的利潤，這已經是一個非常可觀的數字。而且，你可以繼續利用這套模式，孵化更多類似的業務。

當然，找到前 100 名客戶是關鍵。因此，構建一個高效的内容生產和分發系統至關重要。即使你沒有現成的受眾，也可以通過購買流量來獲取客戶，儘管這可能會削減部分利潤，但仍然是可行的策略。

格雷格·伊森伯格：

儘管我對 AI 的未來充滿樂觀，但有一個問題讓我感到擔憂，那就是 AI 智能體的攻擊面。你可能已經聽說過一些潛在的威脅，例如 prompt 注入攻擊、上下文視窗毒化、惡意 MCP 服務、智能體之間的操縱、權限升級以及受污染的訓練資料等。由於我們賦予了 AI 智能體大量的存取權限，這也為潛在的安全漏洞敞開了大門。如果我說這些問題不會引發我的擔憂，那無疑是自欺欺人。我相信，未來不可避免地會發生一些惡意事件，而當前的網路安全技術還遠遠跟不上 AI 智能體發展的速度。這種潛在的風險，讓我感到深深的不安。

Palo Alto Networks 最近記錄了一些真實世界中發生的 agent 注入攻擊案例。如果連 Palo Alto Networks 這樣的頂級安全公司都在警告我們，現實中存在大量 agent 注入攻擊的風險，我完全相信他們的判斷。

格雷格·伊森伯格：

那麼，我們該如何看待 agent 注入與傳統網絡釣魚之間的關係呢？在 2010 年左右，網絡釣魚攻擊的主要目標是誘騙人類點擊惡意連結，其防禦主要依賴於人類的判斷力。即便如此，每年因網絡釣魚造成的經濟損失仍然高達數十億美元。而如今的 agent 注入攻擊則更為複雜，它通過隱藏指令欺騙 AI 智能體，主要針對其上下文視窗和網頁內容。正因智能體具有高度的自治性，這也成為了它們的潛在弱點。

我相信，agent 注入的破壞力將遠超傳統的網路釣魚。當智能體擁有系統存取權限並能自主決策時，毒化它們的上下文視窗就成為了一種新的攻擊方式——而且危險性更甚。因此，我確信未來將發生許多此類惡意事件。然而，這也為開發專門應對這些問題的網路安全軟體提供了巨大的機會。圍繞 agent 安全的初創公司，將成為一個值得深入探索的領域。

格雷格·伊森伯格：

在使用 AI 智能體（Agent）時，我們需要認真考慮它們所擁有的權限。具體來說，智能體可以訪問哪些資源？例如，它是否能夠訪問你的文件、郵件、日曆，甚至是銀行賬戶？目前，已經有用戶直接向智能體授予了銀行賬戶的權限，比如「這裡有 5000 美元，幫我進行交易」。此外，智能體可以記住什麼？例如，它是否能夠存儲對話記錄、個人數據或業務數據？智能體可以執行哪些操作？是否允許它們發送郵件、進行購物、修改代碼，甚至刪除數據？還有一個重要的問題是，智能體可以向誰分享信息？它是否可以與其他智能體或第三方共享數據？

在這種情況下，我們需要特別注意「數位清潔」的概念。就像我們會定期審查網頁或 App 的權限一樣，我們也應該定期檢查智能體的權限，建議每季度進行一次清理。例如，有時我會發現自己使用的某些 SaaS 工具申請了不必要的權限，這時我會選擇將它們禁用。我相信，未來我們也會對智能體的權限進行類似的管理，以確保數位安全。

格雷格·伊森伯格：

目前，我們正處於建設成本幾乎為零的時代。AI 智能體可以完成大部分工作，許多細分市場仍待開發，用戶獲取成本也相對較低。然而，我並不認為這種機會窗口會一直存在。正因如此，我感到極度緊迫，也充滿動力。我估計，這樣的黃金時期還將持續約 12 個月。在此期間，競爭者將逐漸增多，最具潛力的細分市場將被搶佔，一些工具也會變得過於擁擠。而在接下來的 24 個月內，這個機會窗口將會顯著收窄。那些現在就開始行動的創業者，將有機會透過數據累積、網絡效應、品牌建設和信任關係建立起自己的護城河。

許多人總是在等待市場「穩定下來」，但事實上，市場從來不會真正穩定。這種快速變化正是當下的常態。在這個機會無限的時代，每一天都至關重要。

格雷格·伊森伯格：

現在的機會窗口具有高度的不對稱性。你所需要的僅僅是一把 API 密鑰、幾個精心設計的 prompt、一條推文，以及一個由 100 到 5000 人組成的細分受眾，即可建立一家 24 小時全天候運行、毛利高達 95% 的企業（尤其是以智能體為核心的業務）。即使毛利隨時間推移下降至 70%、80%，甚至 60%，這些仍然是非常優秀的商業模式。透過複利式的分發機制，這些企業幾乎不需要員工，或僅需極少的員工，即可高效運作。

格雷格·伊森伯格：

我認為，如今是創辦初創公司最具不對稱優勢的時代。雖然現在有些人認為不應該採用「公開建造」的方式，但我依然認為，公開建造的好處遠遠大於壞處，尤其是當你的粉絲或受眾同時也是你的潛在客戶時。通過公開分享你正在開發的產品和服務，社區可以參與到決策中，幫助你選擇開發方向。在 AI 時代最令人興奮的一點是，你可以在短短一到五天內推出功能更新。這種快速迭代讓用戶成為了共同建造者，從而極大地提升了信任和分發效率，形成了一個強大的增長飛輪。

此外，我相信「fork 業務」（可理解為借鑒或複製現有的業務模式，然後進行調整、優化和創新）將成為未來的一種常見現象。就像在 GitHub 上 fork 一個程式碼庫一樣，在一個可以輕鬆複製他人業務的世界裡，吸引社區參與進來，讓他們感到自己也是建造過程的一部分，這將成為一個重要的護城河。

總之，現在是一個令人興奮的建設時代，同時也有許多快速發生的變化可能讓人感到不知所措。但只要你願意邁出第一步，每天取得一點點進展，並接受無法完全掌握所有 AI 工具的現實，你就能在這個充滿機會的時代中不斷前行。這是一個令人難以置信的時代！讓我們一起努力吧。下次見，謝謝收聽！