大家都聽過龜兔賽跑。 多數人記得的是：兔子跑得快，卻因輕敵、偷懶、睡過頭，最後輸給持續前進的烏龜。這也是過去常見的解讀：不要輕忽大意，努力就是第一。 但我們想談的，是烏龜比較少被看見的一面。 烏龜一開始就完全沒有優勢：個子矮、速度慢、起步落後。但他沒有把劣勢當藉口，而是把每一步都當成一次迭代。

過去 30 年，軟體公司比的是「IT spending」。 全球 IT 支出大約占 GDP 的 1%、總額約 $5 兆美元。所有的 SaaS 估值模型、TAM slide、市場分析，幾乎都建立在這個分母上。投資人看到 deck 上寫「我們的 TAM 是 $300 億」、「我們瞄準 IT budget 的 X%」，會自動 anchor 到這個體系。 但 vertical AI 開始改寫一件事：真正應該被替代的，從來不是「軟體預算」，是「人力預算」。 Labor spending 占全球 GDP 約 13%，總額超過 $50 兆美元。差距是 10 倍。 不是 SaaS 漲了 10 倍——是 SaaS 過去 30 年，只在咬 1% 的市場。

最近越來越多公司交出了亮眼的成績單。營收穩定成長，毛利率持續改善，每位用戶貢獻的收入（ARPU）連月攀升。如果只看這三個數字，會覺得這些公司正處於最好的狀態。 但把數字拆開來看，畫面完全不同。 新客戶或新用戶的淨增數已經連續數月走平，甚至開始微幅下滑。營收成長幾乎全靠既有用戶的消費深度在撐，也就是 ARPU 上升。表面上，公司越來越賺錢。但本質上，增長引擎已經換了一顆，而多數團隊根本沒有意識到。 這不只是訂閱制公司的問題。從串流平台到手遊、從電商到企業軟體，同樣的劇本正在各個領域上演。 當 ARPU 成為營收成長的唯一來源，公司就不再是在成長，而是在榨取。 1. ARPU 上升的兩種面貌 ARPU 成長本身不是壞事。問題在於它背後的驅動力是什麼。 健康的 ARPU 成長，來自產品價值的真實提升：用戶因為體驗變好而願意付更多錢，或者公司切入了更高價值的市場區間，自然吸引到消費力更強的客群。這種成長的背後，通常伴隨著用戶數和營收的同步提升。 危險的 ARPU 成長，則是另一回事。 串流產業是最鮮明的案例。Netflix 在 2025 年初宣布不再公布

優秀的創辦人，都有一個習慣：每週固定跟客戶對話。不是寒暄，而是抓痛點、驗價值、聽真話。 這些累積，會在募資關鍵時刻產生差異——當投資人還在看簡報，他們已經把客戶接進來，讓市場直接回答。一通電話，勝過50頁簡報。因為真正的成交，來自客戶，而不是創辦人。 2026 年，當 AI 讓所有 deck 都長得一樣漂亮，Voice of Customer（VoC）會是最稀缺、也最難偽造的差異化資產。 1. 為什麼 VoC 會是 2026 最強的差異化？ 根據 Bessemer 2026《State of the Cloud》，當期 Series A–B 新創平均簡報設計成本下降 73%，但進入投委會的比例反而下降 18%。報告的結論很尖銳：Decks have never looked better. Conviction has never been harder to build. （Deck 越做越漂亮，投資信心卻越來越難建立。) TrustRadius 2026《B2B Buying Disconnect Report》 也指出：76% 的 B2B.

你用 AI 提升產出，別人用 AI 重構決策邏輯。 同一套工具、同樣的訂閱費，兩個創辦人用一年下來的產出差，往往大到令人懷疑他們是否站在同一層 AI 能力之上。在 VENTURE+ 觀察近兩年新創導入 AI 的過程中，我們看到一個關鍵分水嶺：最會用 AI 的創辦人，往往不是最懂技術，而是最能讓 AI 介入自己決策過程的人。 真正拉開差距的，從來不是「有沒有用 AI」，而是——AI 是否被納入你的決策生成機制之中。 而要理解這個差距，必須先看清一個正在發生的結構性轉變：當 AI 將產出能力系統性壓縮為基礎設施，稀缺性會不可避免地上移到決策層，競爭優勢將從執行能力，轉向決策品質。 過去創業的競爭，是誰能做得更快、更細、更穩；現在，這些能力正快速變成標配——不是你能不能做到，而是所有人都能做到。 當產出不再構成差異，真正的競爭會轉移到三個維度：決策能力、認知深度，以及提問的品質。因此創辦人面對 AI 的第一個選擇，不是工具，而是——你要用 AI 提升產出，還是用 AI 重寫你的決策方式？ 多數創辦人的使用方式，仍停留在前者：加速既有工作。這帶來的是效率

專注、複製、規模⸺偉大公司的共同密碼 一、聰明人最大的毛病，是看到太多機會 創業者通常都很聰明，聰明人有一個共同的毛病⸺他們同時看得到太多機會。 你有沒有見過這樣的創辦人？募資簡報第一頁寫著：「我們要做B2B SaaS，同時也做消費者 App，未來還要切入東南亞市場，對了，我們也在研究AI......」 早期投資人翻到第三頁，心裡已經涼了一半。 一家十個人、錢只夠燒一年的新創公司，同時做五件事，等於每件事只有二成的力氣。二成的力氣，在市場上毫無競爭優勢。 新創最稀缺的資源不是錢，是專注力。專注力一旦分散，就像用手電筒照太陽⸺你以為自己在發光，其實什麼都沒照亮。 二、你優化的，是一棟蓋歪的房子嗎? 很多創辦人遇到成長瓶頸，第一個反應是「優化」。盯著數據看：轉換率、點擊率、廣告投報率。找來Google、Meta的廣告專家，或請顧問嘗試各種增長駭客（Growth Hacking）技巧。 這些沒有錯。但有一個殘酷的現實：如果核心問題出在 產品、目標市場或商業模式 的選擇上，再精準的廣告優化、再漂亮的數據儀表板，頂多帶來百分之十、二十的改善。...

從前，有一種創業公司叫做「PPT 公司」。 一份漂亮的 Deck、一個聽起來很大的市場、幾個名校畢業的創辦人——這就夠了。錢會進來，估值會上去，故事繼續說下去。那個年代，資本的成本幾乎是零，投資人的 FOMO 是最強的市場動力。 那個年代結束了。 1. Q1 2026 的數字，說了一個很殘酷的故事 今年第一季，全球創業融資創下歷史紀錄，接近 $3,000 億美元。¹ 聽起來是好消息。 但細看數字就知道：這 $3,000 億裡， $2,420 億流向了 AI 相關公司 ，而其中絕大多數集中在 OpenAI（$1,220 億）、Anthropic（$300 億）、xAI（$200 億）、Waymo（$160 億）四家公司身上。² 換句話說，如果你不叫 OpenAI，你感受到的市場，跟這份紀錄一點關係都沒有。 更值得警惕的是另一組數字：全球 AI 相關資本支出預計超過 $4,000 億美元，但目前 AI 服務所創造的實際收入，只有約 $120 億。³ 這個缺口，說明了為什麼投資人的問題正在改變。 他們還在投錢，但標準變了：要看真實收入、要看留存率、要看

過去搶破頭都找不到的工程師，現在開始好找了! 不是因為市場變差，而是因為需求正在改變。越來越多公司發現，有些崗位離職後，不需要再補了。不是刻意裁員，而是 AI 工具已經接手了那些任務，省下來的人事成本，悄悄變成了利潤。在 VENTURE+ 與各類 SaaS 公司保持緊密交流的過程中，這個訊號在最近一年反覆出現。 這不是一則新聞，而是一場正在發生的結構轉變。 1. 遇缺不補：一場靜默的組織瘦身 數據正在印證我們在第一線觀察到的現象。根據 McKinsey 調查，超過 30% 的科技公司預期在軟體工程、IT、行銷等部門縮減人力；而 Western Governors University 的研究更指出，38% 的雇主已因 AI 減少了初階職位的招募。 這裡的關鍵不是裁員，而是自然的人員流動之後，那個空出來的位子不再需要補了。 過去，一個人離職，公司開一個招募需求，HR 開始找人。現在，越來越多公司的反應是：先評估這個位子能不能用 AI 工具承接。如果可以，就不補了。這不是大規模裁員的新聞標題，而是一筆筆靜默發生的組織調整。每一次遇缺不補的決定，都在重

創業者最常見卻不應該的謙遜，往往出現在定價這件事上。「不敢定太貴，怕嚇跑客戶。」「先跟競爭對手定得差不多，之後再調整。」這兩句話，我們常在不同的創辦人口中聽到。然而，恰恰是這種「謙遜」，正在悄悄侵蝕公司的競爭力——定價，是一個你幾乎每天都在用、卻很少認真設計的武器，它決定了你吸引什麼樣的客戶，也決定了你公司的天花板。 1. 最昂貴的心理陷阱：靠感覺定價，而非靠價值定價 「不敢定太高，怕客戶跑掉」——這是新創最昂貴的心理陷阱。問題在於：定價過低，往往吸引來最難服務、也最快流失的客戶群體。 因為價格本身就是一個信號。當你把定價壓低，你等於向市場宣告：「我不確定自己值多少。」對價格最敏感的客戶，往往也是對服務要求最高、最容易在競爭對手推出更便宜方案時立刻轉走的那一群人——他們不是你想要的長期客戶，而是你的資源消耗機。 2. 定價是你的市場價值定位聲明 真正領先的公司，從來不問「我花了多少成本」，而是問「客戶因為用了我，賺了多少、省了多少？」這就是Value-based 定價的本質：從客戶獲得的結果出發，回推你應該收取的價格。舉個例子：如果你的 B2B

我們看過不少優秀創業者，但大致分成兩種： 一種60分，一種90分。 兩種都存活下來， 但最後成就公司的營收規模、獲利能力與資本化結果，多半不是10-30%的差異，而是10-1000倍的距離。 原因在於，創業真正考驗的，不是單一能力，而是三種核心能力的乘積： 策略思維：是否真正理解市場痛點、做出精準產品策略與定價。 整合能力：是否能整合資源、人才、資金，形成推進系統。 控盤能力：是否能掌握速度、節奏與優先順序。

你的客戶是因為「喜歡」在用你的產品，還是「離不開」？這兩個答案，決定了你公司的未來。 在 AI 技術快速演進的 2026 年，一個殘酷的現實正在逐漸成形：功能，已不再是護城河。 一個新創在過去需要花費兩年構建的核心功能集，現在可能在六週內被競爭對手複製——甚至透過 AI 輔助開發，連一週都不需要。 在 VENTURE+ 觀察各類 SaaS 企業的過程中，我們發現頂尖的投資人正在提出一個截然不同的盡職調查問題：「一個從零開始的 AI 原生新創，需要多久能複製你的護城河？如果答案是 18 到 24 個月以內，你其實並沒有護城河。」

當增長不再廉價，資金效率就是最好的護城河。 在過去資本氾濫的時代，創業者最常追求的指標是「規模」。只要營收數據亮眼，虧損似乎只是通往成功的必然過程。然而，在 2026 年的今天，市場已經給出了截然不同的答案：營收增長固然重要，但增長的「品質」才是生存的關鍵。 在 VENTURE+ 觀察各類具備潛力的公司時，我們發現 Burn Multiple是一個極具參考價值的診斷指標，但它僅是表象，背後的真正驅動力在於企業的留存體質。

最近一段時間，「SaaS 已死」的論述再度升溫。原因很直觀：AI 技術進步速度遠超預期，許多原本靠「介面＋功能封裝」堆疊出來的產品價值，開始被質疑是否會被 AI 直接商品化；資本市場也用估值修正回應風險，雲端／軟體類股的波動顯著增加。

在 AI代理人時代，新創公司關注的議題從「你招了多少人」，逐漸演變成「你的數位勞動力密度（AI Density）有多高」。

「在成長的浪潮上，速度就是一切。」當新創成功找到產品市場契合點（PMF）並開始擴張，營收曲線的確令人振奮。然而，實務經驗一再顯示，快速成長更像是一面放大鏡——不只放大成果，也同步放大企業體質中原本被忽略的缺陷，最終可能演變為存續危機。

在 B2B SaaS 的汪洋大海中，每一位創辦人都會面臨一個核心的策略抉擇：是該撒下大網，捕撈成千上萬的中小企業客戶（撈小魚）；還是集中火力，用魚叉瞄準那幾頭能決定整年收成的巨大鯨魚（追鯨魚）？這並非一道「誰好誰壞」的是非題，而是一場關於「階段與匹配」的策略思考。錯誤的時機選擇錯誤的目標，再好的產品也可能被拖垮。

創業圈常說「天下武功，唯快不破」。但我們一次次看到，表面的快，未必是真正的快。

真正能驅動成長的數據機制，必須具備兩個條件：可拆解與可落地。也就是說，數字不只是報表上的符號，而是能引導團隊每天做出行動選擇的依據。以下，我們將探討如何讓新創團隊把「看數據」變成「用數據行動」。

想像一下：AI能為您的VIP客戶，即時組合出他最感興趣的個人化商品；能提前三個月預測出哪些客戶即將流失，並自動啟動關懷方案；能讓您的團隊在幾分鐘內，從海量數據中獲得過去需要數週才能挖掘的商業洞察。

在早期創業的世界裡，最大的挑戰往往不是沒有機會，而是有太多看似誘人的機會，卻不知道該從哪一個開始。你可能接到過無數的邀請：大企業的「戰略合作」會議、合作方提議共同成立合資公司、各式各樣的創業競賽、媒體曝光與跨界合作，幾乎每一個都看起來充滿想像力，彷彿只要花點時間就能推動公司跨過一個新的里程碑。