https://note.tldrlss.com/tags/%E5%95%86%E6%A5%AD%E6%B4%9E%E5%AF%9F/ Recent content in 商業洞察 on Note TLDRLSS Hugo -- gohugo.io zh-tw Mon, 11 May 2026 17:40:00 +0800 https://note.tldrlss.com/article/2026/05/ai-vibe-coding-is-a-dead-end/ Mon, 11 May 2026 17:40:00 +0800 https://note.tldrlss.com/article/2026/05/ai-vibe-coding-is-a-dead-end/ <img src="https://note.tldrlss.com/global-assets/images/ai/ai-vibe-coding-1.jpg" alt="Featured image of post AI 編程是一條死路？軟體市場系統性塌方，為什麼學會了程式卻賣不掉產品？從「消費 AI」到「業務構建者」的認知轉型與行動策略！AI 能幫你做 100 件事，但它不知道哪一件事值得做！" /><p>全民瘋學 AI 程式，彷彿只要學會就能靠軟體致富。大廠工程師想找退路、產品經理想自己做 MVP、非技術人想靠軟體暴富</p> <p>但你有沒有發現一件奇怪的事？<strong>辛辛苦苦做出來的軟體，掛上網之後根本沒人買單</strong>。</p> <p>這不是你的技術有問題，而是整個軟體市場正在經歷一場前所未有的 <strong>「系統性塌方」</strong>。</p> <h2 id="三類人都踩進了同一個坑">三類人都踩進了同一個坑 </h2><p>先來看看，誰最熱衷學 AI 程式，又各自遇到了什麼困境：</p> <table> <thead> <tr> <th>群體</th> <th>動機</th> <th>困境</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td><strong>大廠工程師</strong></td> <td>面臨裁員壓力，想學會 AI 程式後成為「一人公司」自謀生路</td> <td><strong>有技術卻不懂市場</strong>，不知道該做什麼才能賣錢</td> </tr> <tr> <td><strong>產品經理</strong></td> <td>終於不用再求工程師了，自己買個 <code>Cursor</code> 訂閱就能做 MVP</td> <td>產品做出來後，<strong>發現市場飽和，找不到付費用戶</strong></td> </tr> <tr> <td><strong>非技術背景</strong></td> <td>被「一週做軟體賺五萬」的影片洗腦，夢想靠軟體暴富</td> <td>產品掛上網後無人問津，<strong>對行業需求缺乏深度理解</strong></td> </tr> </tbody> </table> <p>這三類人有一個致命的共通點：</p> <blockquote> <p><strong>都把「會寫程式」當成了護城河。</strong></p> </blockquote> <p>大廠工程師技術夠強，但 <strong>不知道該開發什麼才有人買</strong>。產品經理終於擺脫了對工程師的依賴，興奮地做出 MVP，結果放在紅海市場裡石沉大海。非技術背景的人更慘，<strong>連市場在哪裡都還沒搞清楚</strong>，就一頭衝了進去。</p> <!--adsense--> <h2 id="軟體供給端爆炸性增長">軟體供給端：爆炸性增長 </h2><p>為什麼做出來的東西賣不掉？因為 <strong>能做軟體的人，正在以驚人的速度暴增</strong>。</p> <p><code>Claude Code</code>、<code>Cursor</code>、<code>Codex</code>、<code>OpenCode</code> &hellip;等等這些 AI 程式工具讓開發門檻降到了歷史新低。</p> <table> <thead> <tr> <th>指標</th> <th>數據</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>GitHub 2025 年新增代碼倉庫</td> <td><strong>1.21 億個</strong>，平均每分鐘誕生 230 個新項目</td> </tr> <tr> <td>App Store 2025 年提交量增幅</td> <td>增長 24%</td> </tr> <tr> <td>App Store 2026 年提交量增幅</td> <td>同比 <strong>暴漲 84%</strong>，創近十年最大增幅</td> </tr> <tr> <td>蘋果審核現狀</td> <td><strong>審核週期被無限拉長</strong>，因為湧入的軟體實在太多</td> </tr> </tbody> </table> <blockquote> <p><strong>當人人都能寫軟體，軟體本身就不再是護城河。</strong></p> </blockquote> <p>過去開發一個 App 需要專業團隊花好幾個月，現在一個人配上 AI 工具，幾天就能交付。<strong>供給端不是「增加了一些」，是直接爆炸性成長</strong>。</p> <h2 id="軟體需求端斷崖式暴跌">軟體需求端：斷崖式暴跌 </h2><p>供給暴增的同時，購買軟體的需求卻在 <strong>斷崖式暴跌</strong>。</p> <p>很多開發的軟體構想，在大模型公司的發展 AI Agent 下，加一個 <strong>技能 SKILL</strong> 就能夠搞定，透過 <strong>撰寫程式腳本</strong> 及串接不同的服務，加上 <strong>定期執行排程推播訊息</strong> 就能完成大部分需求。</p> <blockquote> <p><strong>75% 的傳統軟體需求，已經被智能體直接消滅。</strong></p> </blockquote> <p>更可怕的是，<strong>連原本願意付費買軟體的用戶也不買了</strong>。以前每年花 580 元訂閱的瀏覽器翻譯插件，現在用 AI 一天就能做出滿足自己需求的替代品。</p> <p>那錢去哪了？全部流向了 <code>Token</code>，買 <code>Claude</code> 的訂閱、買 <code>GPT</code> 的套餐，使用者自己動手解決大部分需求。</p> <table> <thead> <tr> <th>維度</th> <th>過去（Pre-AI）</th> <th>現在（Post-SaaS）</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>開發門檻</td> <td>高，需專業團隊與數月研發</td> <td>極低，AI 輔助數天內交付</td> </tr> <tr> <td>供給規模</td> <td>受限於專業人才數量</td> <td>爆發式增長（以億計代碼庫）</td> </tr> <tr> <td>定價模型</td> <td>高利潤 SaaS 訂閱制</td> <td>零邊際成本，基於 Token 定價</td> </tr> <tr> <td>競爭烈度</td> <td>穩定市場，1:100 供需比</td> <td><strong>25 倍至 100 倍的極端競爭</strong></td> </tr> </tbody> </table> <p>以前是一家公司做軟體賣給 100 個客戶，現在是 10 家公司搶 1 個客戶。</p> <blockquote> <p>這不是難了一點點，是 <strong>慘烈了 50 倍甚至 100 倍</strong>。</p> </blockquote> <!--adsense--> <h2 id="資本市場早就投下了不信任票">資本市場早就投下了不信任票 </h2><p>如果你覺得上面的數據還不夠震撼，看看華爾街怎麼說：</p> <table> <thead> <tr> <th>事件</th> <th>影響</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td><code>Claude</code> 發布 AI 數據分析工具</td> <td><code>Thomson Reuters</code> 單日暴跌 18%，<code>Gartner</code> 跌 21%</td> </tr> <tr> <td>一天之內蒸發市值</td> <td>超過 <strong>2,800 億美元</strong></td> </tr> <tr> <td><code>Claude</code> 發布 AI 設計工具</td> <td><code>Adobe</code>、<code>Figma</code> 股價暴跌</td> </tr> <tr> <td>標普 500 軟體服務指數</td> <td>整體跌幅超過 20%，最大跌幅曾達 <strong>40%</strong></td> </tr> </tbody> </table> <blockquote> <p><strong>投資者正在用真金白銀告訴你：SaaS 的黃金時代結束了。</strong></p> </blockquote> <p>這不是一個功能打敗了一個產品，這是整個軟體行業在 <strong>系統性塌方</strong>。</p> <h2 id="市場沒有消失它正在轉型">市場沒有消失，它正在轉型 </h2><p>既然賣通用軟體是一條死路，那需求到底去哪了？</p> <blockquote> <p>答案是：<strong>企業智能體（Agent）市場</strong>。</p> </blockquote> <p>過去企業要做資訊化，買 <code>ERP</code>、買 <code>CRM</code>、找外包公司定制開發，動輒花費幾十萬到上百萬，實施週期半年到一年。花了大錢，系統用起來卻很麻煩，最後很可能又回到 Excel 管理。</p> <p>現在呢？一個熟練的智能體顧問，帶著對行業的深度理解，駐場 3 到 5 個工作日，用 <strong>「知識庫 + 技能」</strong> 的方式，就能把客戶的核心業務流程搭進智能體裡，<strong>帳目管理</strong>、<strong>合同跟蹤</strong>、<strong>數據報表</strong>，全部搞定。</p> <table> <thead> <tr> <th>比較項目</th> <th>傳統軟體開發</th> <th>智能體解決方案</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>實施成本</td> <td>幾十萬至上百萬</td> <td>原來的 <strong>幾十分之一</strong></td> </tr> <tr> <td>實施週期</td> <td>半年到一年</td> <td><strong>3 至 5 個工作日</strong></td> </tr> <tr> <td>定制程度</td> <td>通用方案，難以契合個性化需求</td> <td>完全按照企業具體業務流程量身打造</td> </tr> <tr> <td>最終效果</td> <td>常常回歸 Excel</td> <td>嵌入原有工作流，持續運作</td> </tr> </tbody> </table> <blockquote> <p><strong>中小企業 80% 以上的傳統軟體需求，會被智能體快速取代。</strong></p> </blockquote> <!--adsense--> <h2 id="頂尖-ai-公司都在搶的新角色fde">頂尖 AI 公司都在搶的新角色：FDE </h2><p>這場轉型不只改變了商業模式，也催生了一個全新的職業角色。</p> <p><code>OpenAI</code> 的 CEO <code>Sam Altman</code> 最近宣布：<code>OpenAI</code> 開始直接派遣工程師到企業的 CEO 辦公室，坐在 CEO 旁邊，把 <strong>日常工作流程</strong>、<strong>決策過程</strong>、<strong>所有常規任務</strong> 全部用 AI 自動化。<code>Shopify</code> 的 CEO 是第一個全力投入這種模式的企業領袖。</p> <p>這個角色有了一個專門的名詞：</p> <blockquote> <p><code>FDE</code> — <strong>前線部署工程師（Frontier Deployment Engineer）</strong>。</p> </blockquote> <p><code>Anthropic</code> 也在做同樣的事，他們的 Applied AI 團隊專門把工程師派駐到 <strong>戰略客戶內部</strong>。</p> <p>他們從哪裡招人？從 <code>Palantir</code>、<code>Salesforce</code>，從那些 <strong>最懂企業業務的「老兵」</strong> 裡面挖。</p> <blockquote> <p><strong>最頂尖的 AI 公司正在大規模招募一種全新角色，核心能力不是寫程式，而是懂業務、懂行業、懂客戶。</strong></p> </blockquote> <p><code>FDE</code> 不是坐在電腦前寫程式的人，而是直接走進企業內部的「業務翻譯官」：</p> <table> <thead> <tr> <th>能力</th> <th>說明</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td><strong>駐場解決問題</strong></td> <td>深入企業內部，坐在 CEO 旁邊 <strong>觀察決策</strong> 與 <strong>工作流程</strong>，近距離識別人工瓶頸</td> </tr> <tr> <td><strong>行業深度 Know-how</strong></td> <td>頂尖 AI 公司不要最會寫程式的人，而是 <strong>最懂企業業務的「老兵」</strong></td> </tr> <tr> <td><strong>流程轉化能力</strong></td> <td>能一眼看出痛點，迅速將複雜的業務流程轉化為智能體可執行的自動化任務</td> </tr> </tbody> </table> <p>矽谷的頂級大廠正在瘋狂裁員，但營收沒有下降，產品照樣在出。他們把更多的錢投到 <strong>AI 模型和智能體</strong> 上，而 <strong>不是軟體開發團隊上</strong>。</p> <blockquote> <p><strong>未來企業真正花錢買的，不是軟體產品，而是 Token 和解決方案。</strong></p> </blockquote> <h2 id="你是在學習-ai還是消費-ai">你是在「學習 AI」還是「消費 AI」？ </h2><p>到這裡你可能會想：那我應該更努力學 AI 才對啊？</p> <p>先問自己一個問題，<strong>「你每天的時間到底花在哪裡？」</strong></p> <blockquote> <p>「昨天 <code>GPT</code> 新版出了我要測一下，今天 <code>DeepSeek</code> 更新了我也要測，明天還有新的模型⋯⋯」</p> </blockquote> <p>每次有新模型出來，評論區就一堆人跳出來比較：<strong>哪個模型好一點點、哪個 Token 便宜一點點</strong>。比完了之後呢？</p> <table> <thead> <tr> <th>花時間做的事</th> <th>比例</th> <th>真正的產出</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>追最新模型評測</td> <td>大量</td> <td>幾乎為零</td> </tr> <tr> <td>比較哪個 Token 更便宜</td> <td>大量</td> <td>幾乎為零</td> </tr> <tr> <td>測試各種 AI 工具</td> <td>大量</td> <td>幾乎為零</td> </tr> <tr> <td>接觸客戶、了解需求</td> <td>極少</td> <td><strong>真正能賺到錢的</strong></td> </tr> </tbody> </table> <blockquote> <p><strong>如果你 90% 的時間都在研究哪把刀更鋒利，卻從不走進森林去砍柴，那你不是在磨刀，你是在逃避真正的戰鬥。</strong></p> </blockquote> <p>「磨刀不誤砍柴工」很多人只理解了前半段。但如果你 <strong>每天都在磨刀，一輩子都不去砍柴</strong>，那就不叫磨刀不誤砍柴工了，那叫 <strong>你根本沒想清楚自己要幹什麼</strong>。</p> <!--adsense--> <h2 id="阿基米德的槓桿少了一句話">阿基米德的槓桿，少了一句話 </h2><p><code>阿基米德</code> 說過：「給我一個夠長的槓桿，我就能撬起地球。」</p> <p>AI 毫無疑問就是那個可以把我們能力放大 10 倍、100 倍的 <strong>「萬倍槓桿」</strong>。用得好的話，100 倍甚至都不是上限。</p> <p>但很多人忘了，阿基米德還少說了一句話：</p> <blockquote> <p><strong>你得有一個支點。沒有支點，槓桿再長也只能撬動空氣。</strong></p> </blockquote> <p>什麼是支點？不是你會用哪個 AI 模型，也不是你精通哪種程式語言。</p> <table> <thead> <tr> <th>不是支點</th> <th>真正的支點</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>會用 <code>Claude</code>、<code>GPT</code>、<code>Cursor</code></td> <td>對某個 <strong>特定行業</strong> 的深度理解與積累</td> </tr> <tr> <td>精通某種程式語言</td> <td>跟客戶建立的 <strong>信任關係</strong></td> </tr> <tr> <td>追蹤最新模型評測</td> <td>知道客戶 <strong>真正痛在哪裡、錢願意花在哪裡</strong></td> </tr> </tbody> </table> <p>AI 可以替你寫程式，但它永遠 <strong>無法替代你對行業的理解</strong>，<strong>跟客戶面對面建立的信任</strong>，以及那些年在前線累積的 <strong>Domain Know-how</strong>。</p> <blockquote> <p><strong>AI 能幫你做 100 件事，但它不知道哪一件事值得做。知道答案的人，是在前線累積了 Domain Know-how 的你。</strong></p> </blockquote> <h2 id="從軟體工程師到業務構建者">從「軟體工程師」到「業務構建者」 </h2><p>所有的分析都指向同一個結論：你需要完成一個身分轉變。</p> <table> <thead> <tr> <th>轉變前</th> <th>轉變後</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td><code>Software Engineer</code> 軟體工程師</td> <td><code>Business Builder</code> 業務構建者</td> </tr> <tr> <td>「我要把軟體做出來，然後等人來買」</td> <td>「<strong>我要先找到客戶，搞清楚他們的真實需求</strong>」</td> </tr> <tr> <td>護城河：會做軟體</td> <td>護城河：<strong>知道客戶需要什麼</strong></td> </tr> <tr> <td>賣通用產品，打紅海市場</td> <td>針對細分場景，提供量身定制方案</td> </tr> </tbody> </table> <blockquote> <p><strong>軟體工程師想的是「把軟體做出來等人買」；業務構建者想的是「先找客戶需求，再用 AI 解決問題」。</strong></p> </blockquote> <p>你的時間分配也必須徹底逆轉：</p> <table> <thead> <tr> <th>現在的分配</th> <th>應該的分配</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>90% 追工具追熱點</td> <td><strong>10%</strong> 追熱點保持敏銳</td> </tr> <tr> <td>10% 空想要做什麼</td> <td><strong>90%</strong> 接觸客戶、理解需求、尋找支點</td> </tr> </tbody> </table> <p>AI 程式本身沒有任何問題，它是你給 <strong>自己開發工具的能力</strong>。</p> <p>但你對它的期望必須改變：</p> <blockquote> <p><strong>AI 編程是你的工具，不是你的出路。你的出路在你最了解的那個行業裡面。</strong></p> </blockquote> <!--adsense--> <h2 id="一個最具體的第一步">一個最具體的第一步 </h2><p>約一位你最熟悉的行業老朋友聊 30 分鐘。不要談 AI、不要談模型、不要談工具。只問他一句話：</p> <blockquote> <p><strong>「你現在的工作裡，有哪些事情是靠人工重複處理的？」</strong></p> </blockquote> <p>那個令他 <strong>感到痛苦、高成本且低效率</strong> 的手動過程，就是 <strong>你的支點所在</strong>。</p> <p>找到它，把 AI 這個萬倍槓桿架上去，<strong>你的能力才能被真正放大，開始創造價值</strong>。</p> <p>真正的藍海，不在那個已經塌方的通用軟體市場裡，而是藏在那些 <strong>還沒有人用智能體幫他們解決的行業痛點</strong> 裡。</p> <blockquote> <p><strong>找對了支點，才是真正的開始</strong>。</p> </blockquote> <!--adsense--> <h2 id="reference">Reference </h2><ul> <li><a class="link" href="https://www.youtube.com/watch?v=O9sz8IQAiKU" target="_blank" rel="noopener" >别学 AI 编程了，AI 编程是一条死路 - YouTube</a></li> </ul> <h3 id="别学-ai-编程了ai-编程是一条死路---youtube">别学 AI 编程了，AI 编程是一条死路 - YouTube </h3><div class="video-wrapper"> <iframe loading="lazy" src="https://www.youtube.com/embed/O9sz8IQAiKU" allowfullscreen title="YouTube Video" > </iframe> </div>