🚀 Deep Dive: 2028 的世界，AI 如何重塑商業邏輯
當 SaaS 失去定價權、中間商面臨淘汰，從賺取資訊落差、到掌握底層資源，本文深度解析 B2A (Business-to-Agent) 趨勢下的產品護城河與資本流向
作為軟體產業 aka AI 浪潮的第一排，這半年不得不正視 AI Agent 的躍進、對商業模式與產品開發框架的底層衝擊。
Citrini Research 近期發表了一篇極具啟發性的預測性文章《2028全球智力危機》 The 2028 Global Intelligence Crisis。這份從「未來」回顧的思考實驗提出了一個警訊：AI 的發展不僅是提升生產力，更可能徹底摧毀我們習以為常的經濟基石。
結合這份報告與近期的產業觀察，我認為目前市場上最大的隱憂在於：
過往靠賺取「資訊落差」、「時間差」、「資源仲介」或是「資訊翻譯」等紅利的角色與公司，在 AI Agent 大幅發展的情況下，將不再具備過往的優勢，更可能失去最賺錢的成長股定位。
長久以來，美國甚至全球經濟建立在一個龐大的摩擦力變現 (monetizing friction)結構上。因為人類怕麻煩、沒有時間跨平台比價、習慣依賴熟悉的品牌，造就了龐大的中介市場。然而，在 AI Agent 普及後，這種基於人類惰性與資訊不對稱的護城河將徹底瓦解。
以 DoorDash 為首的外送平台，或是提供標準化解方的顧問業為例，它們正面臨極高的風險。DoorDash 過去的護城河是 “你很餓、你很懶，而這是你手機首頁上的 App”。但 AI 代理人沒有首頁，它會在背景自動搜羅包括所有新興低抽成平台在內的選項，以尋找最低的運費與最快的送達時間。
同樣地，當 AI 能夠瞬間處理複雜繁瑣的資訊與跨語系文獻時，傳統顧問業、旅遊預訂、常規法務甚至理財規劃等依賴「資訊翻譯與整理」的產業，都會被不知疲倦的 Agent 瞬間取代。
當智力與執行力成為極度廉價的基礎設施，甚至連寫程式的邊際成本都趨近於零時，作為產品戰略的制定者，我們該把籌碼押在哪裡？
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一、 核心命題：當智力不再稀缺，經濟的底層邏輯將被顛覆
過去數百年，人類的「智力」是經濟體系中最稀缺的資源。然而，當 AI Agent 具備以極低邊際成本取代白領階級的能力時，將引發「智力替代螺旋 (Intelligence Displacement Spiral)」：企業為了維持利潤而裁員並投資 AI，導致白領失業、消費力下降，進而迫使企業進一步依賴 AI 來削減成本，形成無法停止的惡性循環。
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二、 產業分析：骨牌效應下的四大重災區
SaaS 與軟體業的價值崩塌
過去 SaaS 企業依賴
訂閱制 (ARR) 與
按人頭計費 (Seat-based)」模式。
賺取穩定的金流，從而取得高的市場估值與利潤。然而，在AI 浪潮下，矽基員工開始替代碳基員工，當客戶端大幅裁員 15%，SaaS 公司的營收也將機械性地跟著蒸發 15%。
此外，AI 讓開發軟體的成本大幅降低，中大型企業可能選擇用 AI 自己寫程式，導致 SaaS 產品失去定價權，面臨嚴重的價格戰。
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仲介與摩擦力產業的瓦解
過去依賴人類惰性、品牌慣性或資訊落差的商業模式將被摧毀。
以 DoorDash 為例，過去的護城河是「用戶懶得比價且習慣打開手機首頁的 App」，但 AI 代理人沒有首頁，它會自動在背景橫跨數十個平台，找出最低的手續費與最快的送達時間，瞬間瓦解了消費者的品牌忠誠度與習慣性仲介。
同樣的，旅遊預訂、保險續約、甚至收取 5-6% 高額佣金的房地產仲介，都將被 AI 代理人無情取代。
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支付與金融基礎設施的繞道
當交易變成 Agent-to-Agent（機器對機器）時，AI 為了追求極致的成本最佳化，將會避開傳統信用卡高達 2-3% 的手續費。AI 代理人會傾向使用 Solana 或 Ethereum L2 等區塊鏈上的穩定幣進行微秒級、極低成本的結算，這將對 Mastercard、Visa 以及美國運通 (American Express) 等依賴手續費與紅利點數模式的金融巨頭造成毀滅性打擊。
宏觀地雷：私募信貸與房貸市場
以 SaaS 經常性收入 (ARR) 為擔保的私募股權貸款，將因為 SaaS 營收不再穩定而面臨違約潮（如 Zendesk 的百億美元收購案）。更嚴重的是高達 13 兆美元的美國房貸市場，這些原本信用評分極高 (FICO 780+) 的白領階級，因為失去高薪工作而面臨房貸違約風險。
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三、 產品觀點：從 B2C/B2B 轉向 B2A (Business-to-Agent)
相對來說，我認為以下三類 Entity 或 Unit 會有更強大的發展空間與可能性：
1. 具備強烈資源以及關係 過去我們以為的「人脈關係」，很多時候只是一種「帶著友善面具的摩擦力」，這在 AI 面前不堪一擊（例如傳統的房地產仲介）。但在 AI 時代，真正具備不可替代性的，是實體世界的硬資源與深度的信任綁定。當數位代理人可以處理所有線上交易與比價時，擁有不可複製的實體資產、稀缺供應鏈資源，以及建立在深層戰略合作上的商業關係，將成為無法被 AI 輕易跨越的真實壁壘。
2. 建立起系統化架構 當單點的 SaaS 應用（如排程、流程自動化）可以被 AI 在幾週內輕易複製，並引發激烈的價格戰時，企業產品必須走向「系統化架構」。單一工具的壁壘已經消失，產品必須深入企業營運底層，將硬體、數據、基礎設施與專有工作流緊密交織。越複雜、越系統化且牽涉多方協作的底層架構，其轉換成本就越高，越能抵禦 AI 帶來的單點功能性顛覆。
3. 掌握客戶渠道 在 Agent-to-Agent（機器對機器）的交易時代，不僅是資訊中介，連傳統的支付手續費（例如信用卡的 2-3% 抽成）都可能被 AI 為了追求極致性價比而繞過（例如轉向區塊鏈穩定幣支付）。因此，誰能掌握最源頭的「客戶渠道」與「最終用戶終端」，誰就能定義 Agent 的服務邊界。不依賴中間商，直接擁有接觸與綁定客戶的入口，才能在流量與決策權被 AI 接管前，確保自身的定價權與不可替代性。
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對於產品負責人而言，未來的產品設計對象將不再只是人類，而是AI 代理人
• 介面消失：機器不需要漂亮的 UI/UX 或結帳流程，它們只看 API、數據精準度與極致的性價比
• 護城河轉移：單純解決「麻煩」的工具產品不再具備價值。產品必須深入實體世界（如報告評論中提到的 Atoms vs Bits）、掌握獨家硬體資源，或是深度鎖死在企業最底層且不可分割的營運工作流中，建立極高的轉換成本
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四、 投資方向：做多基礎設施，做空舊日摩擦
基於這個劇本，未來的投資策略將出現極端的兩極化：
💰 潛在做多 (Long) / 具備強大成長潛力：
AI 基礎設施與受惠國：只要螺旋還在繼續，算力需求就不會停。Nvidia (NVDA)、台積電 (TSM) 等硬體與雲端巨頭，以及經濟體質高度綁定 AI 趨勢的台灣與韓國，將持續跑贏大盤
區塊鏈與穩定幣基礎設施：受惠於 AI 代理人微型交易的需求，Solana、Ethereum L2 等提供低成本、高效率結算的網路將迎來爆發
📉 潛在做空 (Short) / 面臨極高風險：
印度 IT 委外服務：印度過去依賴廉價工程師的人力套利模式（如 TCS、Infosys），其成本優勢在 AI 程式碼生成（邊際成本趨近於電費）面前將完全消失
傳統支付網路與發卡行：Mastercard、Visa、美國運通 (AXP)、Capital One (COF) 等依賴 2-3% 交易手續費的金融機構
不要拿这也没有关系。長尾 SaaS 與軟體私募債：缺乏絕對不可替代性、容易被 AI 複製的中小型 SaaS 平台，以及背後以其營收作為擔保的相關私募債券
小結
身為產品人，我們必須重新審視自己的 Roadmap：我們正在開發的功能，是單純在解決即將消失的「資訊不對稱」與「摩擦力」，還是真正在累積上述這三種核心資產？
AI Agent 時代的鐘聲已經敲響。與其在降低摩擦力的紅海中與不知疲倦的機器人拚刺刀，不如及早轉向，將戰略重心放在建立真正具備護城河的系統與實體資源上。
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產品團隊在AI趨勢下的關注重點，可參考前文
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