• 窗口只有兩三年：從一年前到大約三年後，是下一百家好公司啟動的時間。Aaron Levie 說十到二十年才開一次，現在不衝就沒了。
  • 價值爆發在非結構化資料：企業大部分資料是合約、發票、簡報這類自由文本，過去軟體碰不了，AI agent 第一次能對它們提問、自動化流程。
  • 媒體看錯了「搶工作」：公司裡大量時間花在「必要但沒策略性」的雜事上。agent 接走雜事，人去做真正高影響力的事，公司反而做得更多。
  • 商模從「席位」轉向「消耗」：不再按用幾個人收錢，而是按完成多少工作量收。關鍵是在底層 token 之上疊獨特的工作流和情境，才能要溢價。
  • 大公司打不過你：現任者只會替既有客戶做 agent，留下一大片他們不賣的市場給新創。包袱越大、越動不了。
原始影片：https://www.youtube.com/watch?v=uqc_vt95GJg

我看了 Box 創辦人 Aaron Levie 這場在 YC AI Startup School 的對談，本來以為又是一個賣 SaaS 老闆喊「快上 AI」的場子。結果這場最戳我的一句話是：現在這個窗口只有兩三年，而最大的機會不在跟現任者硬碰，是去碰那些「以前只能由人做、成本太高所以乾脆不做」的格子。 對我這種一直在搞 AI 工作流的人來說，這場講的「槓桿」比一堆技術演講都實在。

為什麼是這個判斷？拆成四點給你：機會為什麼是現在、機會藏在哪裡、商模怎麼變、為什麼大公司打不過你。

一、窗口只有兩三年，因為出現了一組全新的名詞跟動詞

他最核心的判斷是時機。他說從一年前到大約三年後，會是下一百家很棒的公司啟動的時間，而這種機會十到二十年才開一次。聽起來像創投慣用的催促話術，但他給的理由不是情緒，是一個很具體的篩子。

Levie 說 2022 年他列了一張清單，把生活裡的名詞和動詞寫出來——吃、睡、旅行、看東西、聽音樂，大概五十個。然後一個一個問：這件事被解決了嗎？2008 年問，全是痛點：找吃的很麻煩、聽音樂要下載盜版。快轉到 2022 年，DoorDash、Spotify、Netflix 把幾乎每個名詞動詞都解掉了。企業端也一樣——薪資、CRM、Email、日曆，每一格都有 Gusto、Salesforce 這種強大現任者卡著。那時候對新創很不友善，你很難跟一個已經做得很好的 Gusto 競爭。

他的結論是：今天是十年來第一次，出現了一組全新的名詞跟動詞。

軟體以前從未做到的，AI 代理正好準備好去做。哪些專業服務或工作類別沒有現任技術，AI 代理現在能去解決——可能未來一百家初創公司會在這個窗口成立，全都長成五到二十億美金的公司。

這就是窗口的意義：不是「現在 AI 很熱」，是這組格子第一次空出來，而且不會空太久。

二、機會藏在非結構化資料，那是軟體以前根本碰不到的事

那組全新的格子，具體長在哪？Levie 把企業資料分兩種。一種是結構化資料，躺在資料庫裡，發票編號、客戶 ID、營收數字，你早就能對它下查詢、做自動化。另一種是非結構化資料，合約、發票、簡報、行銷素材，全是自由文本，沒有電腦看得懂的結構。

問題是，企業裡大部分資料是後面這種。而兩年前，你根本沒辦法對著一整個資料夾的文件提問。

你無法在文件中做這件事，因為電腦不會知道如何讀取所有這些文件並了解其中的內容。AI 代理基本上改變了這一點。

所以機會不是把現有軟體加個 AI 功能，是去碰那些以前根本碰不到的事——比如法律工作，第一次，這種以前只能由人提供的東西，可以透過軟體交付。這正好對上第一點那組全新的名詞動詞：它們之所以空著，就是因為過去卡在非結構化資料這道牆。

三、商模要從「席位」變成「消耗」，但溢價來自疊得夠厚

機會找到了，怎麼收錢也得換。舊世界你按人頭收錢——賣給律所，能賣幾套就看它有幾個律師，這是天花板。AI agent 直接打破它：你的 agent 等於無上限的勞動力，所以你不再按人數賣，而是按工作量賣。

他算了筆帳：一份合約人工審查成本 5 到 10 美元，agent 做只要 10 美分，你收客戶 2 美元——幫他省 80%，你還賺很大的毛利。但他提醒一個坑：純消耗模式的收入不穩，客戶今年合約用完明年就不來了，所以你還是得想辦法掛一層訂閱，留住經常性收入。

關鍵在於別只當 token 的轉手。他說軟體疊得越薄，你就越只能收 2 倍 token 成本；疊得夠厚（獨特工作流、情境、資料接口），毛利能撐到 80、90%，等於在底層 token 上拿到 5 到 10 倍的溢價。

如果我告訴你 Box 實際的儲存成本，你會嚇到，因為客戶付的根本不是儲存，是儲存之上的所有軟體。

也就是說，消耗型商模不是把你變成 token 中盤；溢價來自你在 token 之上疊了多少別人複製不了的東西。

四、大公司打不過你，因為它們的包袱不准它們動

最後一個問題最直接：如果 AI 這麼強，公司會不會叫自己的 agent 寫一套山寨 Box，不付錢給你了？

Levie 不怕，理由來自 Geoffrey Moore《跨越鴻溝》的「核心 vs 背景」概念。每家公司都得決定什麼是核心、什麼是背景。迪士尼的核心是 IP 和角色，HR 系統是背景。他們會花技術在皮克斯，不會花在準時發薪這種事上。

三年後肯定會出現一個 bug，可能是發錯薪水。如果是 Workday 出包我可以告他們，但我沒辦法告我自己的 IT 團隊。

所以多數公司不會自己寫背景系統——責任扛不起。同樣的邏輯也套在現任軟體大廠身上：他們只會替既有客戶把 agent 做出來，留下一大片他們不賣的市場給新創。包袱越大、越動不了，那道牆就是你的護城河。他對自訂軟體仍樂觀，但那是用在核心上，那種以前公司根本建不出來的東西，現在靠 Cursor、Replit 這類工具能自己做了。

我自己的 takeaway

兩件事一直在我腦袋裡轉。

第一，那套「名詞跟動詞」其實是一個可以直接拿來用的篩子。我在搭自己的 AI 工作流時，常常糾結要不要做某個功能；Levie 的問法更銳利——這件事在過去是不是因為「只能由人做、成本太高所以乾脆不做」？如果是，那才是 agent 真正能撬開的格子，不是去跟一個已經很好的現任工具硬碰。

第二，他講的「席位 → 消耗」其實就是一人槓桿的另一種說法。一個人配上一批 agent，能做的工作量跟一支團隊一樣，這正是我想驗證的事——不是請更多人，是讓底層那套能力撐起越來越多應用。他在企業軟體，我在自己的工作流，賭的是同一件事。

想聽他完整講名詞動詞清單、消耗型商模怎麼定價，還有他給想創業的人那三本必讀書，原片在這裡：https://www.youtube.com/watch?v=uqc_vt95GJg。