簡而言之：在過去十年中，科技新創公司一直著迷於銷售「軟體即服務」（SaaS）。但是，正如紅杉資本合夥人朱利安·貝克最近指出的，AI時代正在顛覆這一模式。如果你銷售一個AI「工具」，你就陷入了與基礎模型的致命競賽。如果你銷售完成的「作品」tool, you are trapped in a deadly race against the underlying foundational models. If you sell the finished work每當模型升級時，你的利潤就會隨之增加。下一個兆元獨角獸不會是純軟體公司；它們將是以人工智慧為動力的服務公司，偽裝成傳統代理商。這是新企業經濟的架構。
我是James，Mercury Technology Solutions的執行長。 日本東京 - 2026年3月13日
每當我審閱這個季度送到我桌上的提案簡報時，我看到一個致命的缺陷不斷重複：創辦人們仍在建立「副駕駛」。
他們正在建立旨在幫助人類專業人士更快打字、更快編碼或更快閱讀的工具。他們沒有意識到的是，他們瞄準了錯誤的預算，並根本誤解了人類價值在2026年的走向。
根據紅杉資本最近的論文，這與我們全球追蹤的宏觀經濟變化完美對齊，這就是為什麼從「副駕駛」轉型為「自動駕駛」是科技公司唯一可行的生存策略。
1. 預算陷阱：工具與工作
傳統SaaS創辦人忽略了一個巨大的經濟差距：企業每花1美元在軟體上，就會花6美元在人工服務上。
當你建立一個「副駕駛」時，你是在銷售一個工具。你正在為IT預算中的一小部分而競爭。更糟的是，你的根本競爭對手就是AI模型本身。如果OpenAI或Anthropic下個月發布一個更智能的模型，你的工具可能會瞬間變得過時。
當你建立一個「自動駕駛系統」，你所銷售的是完成的作品。你不是在向律師事務所銷售軟體來幫助律師閱讀合約（像是 Harvey AI）。你是直接將審核過的合約銷售給企業（像是 Crosby）。
2. 人工智慧創新者的困境
您可能會問：為什麼目前的SaaS巨頭不直接轉型，開始銷售完成的作品呢？
因為他們陷入了經典的創新者困境。如果一家目前向行銷機構銷售「人工智慧寫作助手」的公司，突然推出一款能直接向品牌提供完成行銷活動的產品，他們將立即疏遠並侵蝕自己的客戶基礎（這些機構）。
現有企業無法從工具轉型為服務，而不與自己的用戶發生衝突。這種結構性癱瘓正是純粹的自動駕駛原生初創公司目前正在利用的機會。
3. "智慧"的終結（以及"判斷"的崛起）
要理解這為什麼會發生，我們必須重新定義兩個詞："智慧"和"判斷"。"智慧"
- 是執行任務所需的原始認知能力。撰寫程式碼、擬定保密協議或格式化財務模型都是"智慧"。人工智慧已經跨越了能夠處理絕大多數這些任務的門檻。"判斷"
- 是決定 is deciding 哪一些功能需要被編碼以滿足用戶需求，或什麼風險水平在該保密協議中是可接受的。
人工智慧使智慧商品化。它將判斷留給人類。今天的判斷是明天的智慧。
因為執行現在由機器處理，企業結構正在反轉。我們正從一個1位經理指揮10位人類員工的世界，轉向一個1位人類（行使判斷）指揮10位AI代理（執行智慧）。
4. 市場進入策略：針對外包商
如果你是一家建立「全方位服務」的自動駕駛初創公司，你如何將這個產品銷售給龐大且動作緩慢的企業？
你不應該針對內部員工。如果你走進一家《財富》500強公司並說，「我的人工智慧可以取代你們50人的會計團隊的工作，」你將會引發一場人力資源官僚主義、工會反彈和內部政治的絕對噩夢。取代內部團隊需要進行「重組」。重組是緩慢且痛苦的。
你應該針對外包供應商。企業已經非常習慣支付外部機構來處理行銷、資訊技術支援或法律審查。預算已經分配給「完成的工作。」如果你將你的人工智慧驅動公司推銷為更快、更便宜、無錯誤的供應商企業不必解雇任何人。他們只是更換供應商。
更換供應商只是一個標準的採購決策。這是最少阻力的路徑。
結論：跨越技術週期
在2020年代末殘酷的人工智慧硬體和軟體週期中能夠生存的公司，是那些能夠使自己免受基礎模型戰爭影響的公司。
客戶不在乎你在後端使用Claude、Gemini或OpenClaw。他們只關心結果。停止銷售鐵鍬，開始銷售黃金。
Mercury Technology Solutions：加速數位化。