人工智慧代理程式（Agent）新創公司 Sierra 創辦人、Salesforce 前聯席執行長、OpenAI 董事會主席 Bret Taylor 近期參與 Lenny’s Podcast 的訪談，他以「大型模型創業已是死路一條，除非你能像馬斯克那樣投入數十億美元」的結論為起點，探討了創業家在當前 AI 浪潮中應如何精準定位，找到真正屬於自己的機會。
01 基礎模型是創業死路，「長尾代理人公司」才是機會？
Bret Taylor 的職涯歷程貫穿了過去二十年的科技浪潮。在近期訪談中，他回顧了自己過往的成功與失敗經驗，並在此基礎上以創業家的身份剖析了當前 AI 時代的機會，亦即真正的藍海在於能交付業務成果的代理人，商業模式的核心將是「以成果計費」，而傳統的市場法則也正在被重新審視。
1. Bret Taylor 於 2003 年自史丹佛大學畢業後加入 Google 擔任產品經理，開發了 Google 地圖。
2. 2007 年離開 Google，創立社交媒體公司 FriendFeed，發明了資訊流（Newsfeed）和「讚」按鈕等現今流行的核心機制，隨後賣給 Facebook 後加入並擔任技術長（CTO）。
3. 2012 年離開 Facebook，創立了文件協作工具 Quip，隨後賣給 Salesforce 後加入並擔任聯席執行長。
4. 2023 年離開 Salesforce，創辦了代理人新創公司 Sierra，並在同年伴隨 Sam Altman（在「宮鬥風波後」）重任 OpenAI 執行長一職時，加入 OpenAI 擔任董事會主席。
2. Taylor 首先將 AI 市場劃分為三條核心賽道，分別是基礎模型（Foundation Models）、工具鏈（Toolchain）和應用 AI（Applied AI），並分享了各賽道現況下，他為何傾向應用 AI 的方向。
1. 對於新創公司而言，「基礎模型」是一道資本與技術壁壘極高的「窄門」。這條賽道最終將由少數幾家擁有巨額資本的雲端巨頭和頂級實驗室主導。除非能像伊隆·馬斯克那樣籌集數十億美元，否則新創企業幾乎沒有生存空間。
2. 「工具鏈」賽道雖然需求明確，但它緊鄰底層平台，時刻面臨被大廠原生功能整合的風險。創業家必須持續回答「當巨頭推出相同功能後，客戶為何還要選擇你？」這一尖銳問題。
3. Taylor 認為「應用 AI」是通往廣闊市場的「寬門」。他相信各類代理人會是 AI 技術落地的最終形態，隨著建構代理人的技術門檻大幅降低，未來任何重複性高、可自動化的業務流程，都有可能誕生一家專注於該領域的垂直代理人公司。
3. 基於對 AI 賽道的框架梳理，Taylor 預見到，當編排一個代理人變得像今天啟動一台雲端資料庫一樣簡單時，一個由「長尾代理人公司」組成的新生態將會出現，甚至取代 SaaS。
1. 與傳統 SaaS 主要銷售「軟體功能」不同，代理人的核心價值在於交付可量化的「業務成果」。未來的企業在評估 AI 產品時，關注點將非常直接：這套代理人系統幫我節省了多少成本？帶來了多少額外訂單？客戶滿意度提升了多少？
2. 這種向「以成果計費」（Outcome-based Pricing）的轉變，意味著代理人公司的商業模式天然優於傳統 SaaS。它們不再是簡單的工具提供商，而是與客戶業務成果深度綁定的合作夥伴，因此能獲得更高的利潤率和客戶黏性。
3. 類似對 SaaS 產品的態度，未來企業評估 AI 產品時，使用者最終關心的將是代理人帶來的價值和順暢的工作流程，而非其底層技術由誰提供。
4. 在明確「做什麼？」之後，Taylor 指出創業家在「怎麼做？」的問題上沒有任何捷徑。AI 產品進入市場的有效模式只有三類，創業家必須根據產品特性做出清晰抉擇，而非盲目跟風。
1. 第一類是「開發者驅動」（Developer-led）方式。此路徑適用於平台型產品，透過贏得工程師的青睞自下而上滲透，但對於缺乏專職工程團隊的業務型客戶則難以奏效。
2. 第二類是「產品主導增長」（PLG）方式，要求「使用者」與「採購者」高度一致，常見於中小型企業（SMB）軟體。一旦兩者分離，此路徑便會失效。
3. 第三類「直銷」（Direct Sales）方式，即面向大型企業業務線，以傳統銷售流程推進。
5. Taylor 特別強調，在當前的 AI 創業浪潮中，由於許多代理人產品的最終使用者（業務人員）與採購決策者（部門主管、IT 或財務部門）並非同一人，直銷正在強勢回歸。
1. 他告誡創辦人，尤其是技術背景的創辦人，必須摒棄對銷售的偏見。對於大多數 B2B AI 公司而言，建立一支強大的直銷團隊，是必須掌握且值得精通的「勝負手」，而非可有可無的備選項。
02 為什麼「以結果計費」才是 AI 的價值體現？
1. Bret Taylor 認為，要理解代理人（Agent）的顛覆性，必須先回歸商業的本質：「企業為何付費？」而他的判斷是「成果優於過程」，因此 AI 的商業模式終將從「以代幣計費」轉變為「以結果計費」。