生成式 AI 年會心得｜人人都會用 AI 之後，一人公司還剩下什麼？

昨天我去參加了 2026 年的生成式 AI 年會，這場演講真的非常瘋狂。

接下來講講講者背景好了。有 Dcard CEO、Heptabase CEO、Google DeepMind 的研究副總裁、USpace AI 長……每個人都是其領域最閃耀的人類，而且每個人的領域都完全不相同。

但我整天看下來，後頸發涼——他們像事先套好招一樣，全部在偷偷回答同一個問題。

還記得這個系列的文章嗎？AI ✕ 一人公司。

在這個透過 AI、人均都成了「超級個體」的時代，當「會用 AI」變成像「會用 Google」一樣廉價的時候——那一個人撐起來的公司，到底還剩下什麼？

接下來這篇文章，會是我聽完以後，經過自己消化、並以自己的想法重新講過的版本。

先分享幾個令人瞠目結舌的數字。

卡柏蒂資訊長陳泰呈（Jackle）在〈把整個公司變成 Context〉裡公開：他過去 30 天的 AI 用量，如果按 API 計價大約要台幣 145 萬，但他靠幾個訂閱帳號實際只花了 3 萬多——中間是將近 40 倍的差距。而他原本，是和女友兩個人經營一間公司的。

USPACE 的 AI 長海總理，在〈全公司都會用 AI 了，然後呢？〉分享他怎麼用 2 個人的團隊，推動一間 150 人公司的 AI 轉型。

Dcard 執行長林裕欽在〈Leading to Agent-Native Company〉講他過去一年親自當 FDE（前線工程師），一個人寫了 50 個 MCP server，最後兩個月內讓全公司部署了 600 個 app。

你以為這是因為他們「比較會下 prompt」嗎？

不是。Prompt 大家都會寫，工具大家都買得到。讓 2 個人撬得動 150 人的，是另一個東西——而這 11 個背景天差地遠的人，從 11 個完全不同的角度，全部都指向了它。

所有人都在做的，其實是同一個動作

把整天的筆記收斂到最後，那個答案是：

他們都在把「自己」，變成一個 AI 讀得懂、而且能自己跑的「源頭」。

工具會過時，模型會換代，但這個只屬於你的源頭會一直長大。剩下的整篇文章，就是拆這個源頭該怎麼建、裡面該裝什麼、最深處是什麼。基本上，這就是去年一直到現在被反覆提起的「脈絡」，或者說「上下文」。

能為自己建立完整脈絡文件的公司，將在 AI 時代放大十倍、甚至百倍的產能。

首先，你的護城河是「脈絡」而非「工具」

先來分享 Jackle 的故事。他將整間公司當作一個人來看：每天開的會、看的數據、說的話、心裡想的事情，這些事情就是公司的 context（脈絡）。

AI 只需要 context，就能真正地讀懂這間公司。反之，如果 AI 沒有 context，那它就與一般的 ChatGPT 沒有兩樣。

在 AI 時代，context 決定了這個 AI 究竟是你公司的「專屬 AI」，還是只是一個虛有其表、非常普通的 ChatGPT。

有句話是這樣講的：因為 AI 知道太多事情了，正因為它在每個領域都太過擅長，最後反而導致它在每個領域都顯得平庸。

所以只要把這些脈絡整理成 AI 讀得懂的結構，AI 就真的「懂」這間公司，能替你動手做事。從兩人的寵物訓練公司到百人的烘焙傳產，他說核心做法一模一樣，差別只在規模。

不只是公司，個人也是

我的互動藝術啟蒙者、演算藝術家吳哲宇，在〈從演算藝術到數位生命體〉把這件事推到極致。他把自己三十年的人生資料全部灌進一個知識庫，建成一份「人生的 SSOT」（單一真實來源）。需要履歷、需要個人網站、需要規劃未來的計畫，全部從這同一個源頭投影出來。他形容，AI 變成他「最誠實的一面鏡子」，能照出他下一個階段該往哪走。

而最讓我記住的，是非營利工作者 Peggy Lo 的〈我的麻瓜 AI Agent 之路〉。她幫盲人媽媽做了一個住在 LINE 裡的助理，讓媽媽用說的就能訂飯店、掛號、買日用品。但她做了兩個月後發現，真正值錢的不是那串她看不懂的程式碼，而是那一疊「寫滿我媽特殊使用習慣」的文件——她說，那是她現在最珍貴的資產。因為不管以後跳槽到哪一個新的 agent，帶著這些文件，新 agent 都不用從零開始認識她媽。

你看出來了嗎？護城河從來不是工具。工具誰都買得到，會下 prompt 的人滿街都是。真正別人複製不走的，是這一坨只屬於你的脈絡。

而這，也才是 Jackle 能省下那 40 倍的真正原因。因為 context 是他自己的、沒有被綁在任何一家服務商身上，他想用哪個模型，就換哪個模型，哪家便宜用哪家。海總理也講了一模一樣的話：開發 agent 這件事，現在早就不難了，真正難的、也真正值錢的，是 context。

所以回頭看開場那三個數字，你就懂了。2 個人能撬動 150 人，從來不是因為他們買了更貴、更強的 AI。是因為他們比所有人都早一步，開始把「自己」變成那個源頭。

問題是，源頭蓋好了，只是開始。接下來更關鍵的問題是——你要往這個源頭裡，倒什麼進去？

但光有脈絡還不夠，你要餵的是「判斷」

《峰值體驗》的作者汪志謙，在〈以 AI 創非線性增長〉裡丟出了我覺得非常受用的一句話：

存判斷，不要存對話。

他的比喻很狠：你跟醫生的「對話」，存下來一點用都沒有；真正有價值的，是醫生對你下的「診斷」，還有你的血壓數字。

放到 AI 上也一樣。你跟它哈拉了一整天，把那串聊天記錄整包存起來，毫無意義。該被你留下來的，是藏在對話背後的那些「判斷」跟「洞察」。他甚至說，他做了一堆名師的 AI 分身，把人家的逐字稿、簡報整包餵進去，結果發現全沒用——真正要萃取的，是那個人的中心思想跟思維模型。而他做了這麼多下來的心得是：「公理其實沒幾條。」

所以別再傻傻地拼命堆 prompt 了。他還講了一句更反直覺的話：prompt 寫得越多，問題往往越大。與其堆一大坨，不如把你的核心判斷，提煉成那少少幾條，沉澱在同一個地方。

MIXXIN 執行長王大皓，在〈賣實體產品的公司，也能長成 AI Native〉講的是同一件事的「操作版」。他把腦中的判斷，一點一滴、日復一日地餵進兩個循環：一個是規則循環（你的 SOP、你的商業模式），一個是品味循環（你的文案、你的設計，加上跑出來的真實數據）。這兩個循環跑得越久，AI 就長得越像「你」這個版本。

為什麼這件事，對一個人的公司特別致命？因為你只有一顆大腦。汪志謙提醒了一個陷阱，他叫它「碎片化智慧」——你今天用這個工具、明天用那個，每一次的判斷都散落在不同地方、從來不回流。於是你的智慧，永遠在原地打轉，長不大。

而且我必須提醒你一件更可怕的事：當這個源頭開始「自己跑」之後，它會放大一切——包括放大你的平庸。

網路寫作者周加恩，在〈工作禪〉裡很誠實地講了一段失敗。他在 2025 年想做一個全自動產內容的 agent，等於做出另一個自己，結果產出忽高忽低、慘不忍睹。他後來想通了：直接叫 AI「生一篇好文章」，是注定失敗的。因為網路上的訓練語料，早就被平庸的內容稀釋光了，garbage in、garbage out。

他的解法，是把「寫作」這件事拆成一道一道工序：選題、方向、份量、標題、前言、主體、收尾。然後——重複性的（標題怎麼下、前言怎麼鋪）外包給 AI，創意、觀點、判斷，留給自己。 這條切割線，就是「一個人 + AI」這個槓桿，真正的本質。

Heptabase 創辦人詹雨安，從另一個角度劃了同一條線。他說 AI 真正取代掉的，是「操作」——以前你得學會點哪個按鈕、拉哪張看板，現在一句話就好。但有一層它永遠取代不了：把一堆資料，內化成你自己的「理解」。操作可以外包，理解只能自己長。

好了，到這裡，你有了一個會自己跑、而且餵著你判斷的源頭。聽起來已經接近無敵了。但年會的最後一場，薩泰爾娛樂的 Sunny 上台，把全場的興奮潑了一盆冷水——也剛好，講出了這個源頭最深、最後的那一層。

而最後，是 AI 永遠生不出來的那個「你」

先說，這個源頭可以自己跑到什麼程度。

還記得幫媽媽做助理的 Peggy 嗎？她後來撞到一個瓶頸：每次 agent 一卡關，就得「她本人」進去修。她的解法不是把自己累死，而是再做一個 agent，去管那個 agent——每隔幾小時自動巡檢、主動提出優化方案，經她點頭後就自動修補。她把自己，從那個迴圈裡整個抽了出來。

海總理則把背後最反直覺的真相講破了：當系統夠成熟，最大的瓶頸，會變成人類自己。 agent 跟 agent 之間互相呼叫、自動執行，只在最關鍵的決策點回來問你一句——而你常常「我再想想」，或者，你正在睡覺。

所以對一個人的公司來說，這是一條設計原則：別再把自己塞進每一個環節，把自己留在「只做關鍵判斷」的那個位置就好。

但矛盾也就在這裡——當人人都有了會自己跑的系統，差異又被打回原形，回到哪裡？回到那個你餵進去的、機器永遠也生不出來的東西。

Sunny 的〈Read the Vibes：一份反生產力宣言〉，有一句話我覺得每個做內容的人都該刻在牆上：全世界的 AI 加起來，也**生成不出「有點難過」**這四個字背後的真實。機器人說它難過，是為了騙你；一個人說他難過，你得馬上放下手邊的事去處理。那個判斷，只有人有。

他還補了一刀更狠的：別把「生成」當成你的價值來源。一直跑 prompt、覺得自己今天做了好多事，其實往往，根本沒在進步。他做了一個很利落的對比——生成，是把已經存在的東西重新排列組合，本質上是趨近平均值；而採集，是去真實世界裡，抓那些獨一無二的「差異」。你的價值，就藏在你能採集到、而別人用 AI 怎麼生都生不出來的素材裡。

周加恩把他這整整兩年的 AI 實驗，叫做「殺死 2024 年的自己」。兩年過去，他說自己確實被殺得半死不活，但有大約 20%，怎麼樣都殺不死。那 20%，就是真正屬於人的東西。

就連最理論派的 Google DeepMind 研究副總裁紀懷新，在〈個人化通用助理的未來〉的結尾，也落在同一個點上。他說「工程師（engineer）」這個職業，是上一次工業革命的「引擎（engine）」生出來的；而這一次，新的材料是「智慧（intelligence）」——所以你不再只是 software engineer，你是 intelligence engineer。說穿了，一個人的公司，最後賣的是判斷跟品味，工具，只是材料。

寫在最後：往下鑽，而不是往外鋪

把這一整天、11 場演講，收成一句話：

一人公司，從來不是「一個人做完所有事」，而是「一個人 ＋ 一個會自己長大的系統 ＋ 一個機器永遠複製不了的你」。

你真正要做的，其實只有一件事，但要往下鑽三層：把你的脈絡、你的判斷、你的品味，整理成一個 AI 讀得懂、又能自己跑的源頭。脈絡，讓它「懂你」；判斷，讓它「像你」；而最深處那 20% 機器生不出來的東西，讓它放大出來的，是「你」，而不是一份平均值。

Jackle 在台上引了一句話，我很喜歡：種一棵樹最好的時間是十年前，第二好的時間是現在。紀懷新講得更直接——他說發財的關鍵，從來都是「時間點對了」，當年第一個把網頁做成索引的人，就發了。

AI 給一個人的這個槓桿，窗口現在正開著。而且照 Jackle 的說法，這個窗口，比當年的臉書紅利還要短。

這個 AI ✕ 一人公司的系列，我還會繼續寫下去。那你呢？你的源頭，今天開始建了嗎？