AI 沒讓一人公司變強，只是把護城河削平給所有人

一人十億美金公司這個說法，這一兩年被講到爛。我這半年看下來，從同一批故事裡讀到的東西，跟主流結論剛好相反。

Sam Altman 2023 年在一個訪談裡講過，一人十億美金公司在 AI 之前難以想像，現在會發生，這句話 2024 年初被報導之後就一直被引用^[1]。今年它也有了像樣的註腳：Maor Shlomo 幾乎一個人起步做的 Base44，一個用講話就能生出應用的工具，幾個月內被 Wix 以前期約八千萬美金收購^[2]。

多數人從這裡讀到的是：AI 把創業門檻拉平了，一個人現在能做一支團隊的事。這半句我同意。另外半句我的體會是，AI 削平的是護城河本身，而且對所有人一起削，它沒有回頭發一條新的給你。

先承認真的那一半

我不想低估這件事。把一個想法變成能動的軟體，這一兩年成本掉了多少，做產品的人都有感。

Base44 就是最具體的例子。它讓不懂程式的人靠描述就做出應用，創辦人幾乎一個人起步，沒有融資，被 Wix 收購的時候也還只是個六到八人的小團隊^[2]。這類工具現在一大票。再配上 Cursor、Claude Code，一個人週末把一個有人付錢的小產品送上線，已經是日常。

所以一個人能做出一支團隊的產出，這個觀察成立。麻煩的是下一步：很多人直接把它讀成「所以一個人創業變容易了」。產出變便宜，跟生意變好做，中間還隔著一段很長的路。

護城河被削平，是對所有人一起削

護城河講的是別人想追上你要付多少代價。過去十年，很多一人公司的護城河，說穿了就是願意一個人埋頭做、而且做得比別人早。寫程式有門檻，肯一個人扛完整套開發的人不多，這道門檻本身就是牆。

AI 把這道牆對所有人同時推平。

能力被普及聽起來是好事。但護城河是相對的，一個能力如果人人都有，它就不再是任何人的護城河。我用 AI 三天做出一個產品，我的潛在對手用同一批工具也是三天。大家一起變快，彼此的差距沒縮短，原本擋在中間的那道牆卻消失了。John Hwang 在一篇質疑主流說法的文章裡講得很準：在低門檻市場，這類工具幫不了你贏，只會讓戰場湧進更多人，毛利更薄，流失更兇^[3]。

更刺的一點藏在這裡，我覺得這一輪 AI 敘事最少人講。便宜的建造，對手上已經有分發的人是乘法，對從零開始的人只是加法。一家已經有一萬個付費客戶的公司，現在能把過去排半年的功能一週補上，它的牆只會更高，因為它本來就有牆，AI 只是讓它在牆內蓋得更快。同一批工具到一個沒沒無聞的人手上，只是讓他更快做出一個沒有牆保護的東西，而且加上去的，還偏偏是最容易被抄走的那一塊。技術擴散從來不只往弱者那邊流，它對誰更有利，要看誰本來就站在能把它變現的位置上。Hwang 也指出，這類工具真正加固的，是已經握有客戶關係的在位者。

做得出來只是開頭，養得起才是問題

一個產品的成本，從來不只有把它做出來那一段。做完之後，它要被維護、被修、被客服、被一個一個真實用戶的奇怪用法磨。這一段過去就比開發貴，現在開發那段被壓便宜了，它的佔比只會更高。

我自己收拾過幾個用 AI 快速拼出來的東西，壞起來的樣子幾乎一個模子。做的時候很快，因為架構決定多半是順著模型走的；一旦要長期運作、要應付邊角情況，問題就一個接一個冒出來。把東西做出來，跟讓它活得久，需要的是不同的本事，而 AI 現在主要幫的是前面那件。

養這件事，AI 幫得上的有限。它能幫你寫修補，可是哪個用戶的抱怨值得連夜處理、哪個可以先擱著，它判斷不了。一個付費用戶在週末翻臉，那通難談的電話還是你自己接。一個冷僻的程式錯誤要修、還是乾脆把那個功能收掉，這個取捨也還是你做。這些判斷跟情緒勞動，最後都落在同一個人身上。

這裡有個容易被忽略的副作用。當做得出來的東西氾濫，市面塞滿了過幾個月就沒人理的半成品，用戶反而更看重那少數幾個真的有人在認真養的。氾濫本身，讓認真維護這件事重新變得稀缺。而能不能長期把一個東西養好，又繞回同一個答案：那是時間、信任、責任累積出來的，跟這個月省下多少開發工時關係不大。

「分發是新護城河」這說法，已經被講壞了

當做東西本身不再值錢，圈子裡很快冒出下一句共識：分發才是新的護城河。

這句話沒錯，問題是它被講得太順，順到沒了資訊量。我看到的版本多半停在「你要做行銷、要經營流量、要找到自己的渠道」，然後就沒了。這跟十年前講執行力最重要一樣，對，但對你今天該做什麼幾乎沒有指引。

講到這裡，有人會反問：那為什麼不乾脆用 AI 去做行銷、做影片、做渠道？工程師不就是這樣用 AI 寫程式的嗎？

我自己試過，答案沒那麼樂觀。前陣子我想幫一個東西做支宣傳短片，全程用 AI。畫面生出來就是不對勁，可是我講不清楚到底哪裡不對、該怎麼調，只能換個指令再生一次，重生了十幾次，越弄越糊，最後那支片我放掉了，回去做我本來就做得動的事。寫文案也一樣，我本來文案就弱，AI 一次丟十個版本給我，我照樣挑不出哪個真的打中人，因為我手上根本沒有那把尺。

AI 在寫程式上幫到我，靠的是一個常被忽略的前提：我看得懂結果好不好，知道哪裡漂亮、哪裡有問題、該往哪改，所以它生出來的東西我接得住、改得動。它放大的是我本來就有的判斷力。換到我沒有判斷力的領域，它放大的就是零。工程師用 AI 做程式很強，是因為我們在這件事上有把尺；同一個人拿 AI 去做自己沒品味的事，多半只換來又快又多的平庸。而行銷、文案、影片這幾樣，恰好是多數工程師手上最沒尺的地方，也恰好是分發最看重的能力。

Hwang 那篇的標題乾脆就把話講死了，說分發在 AI 裡稱不上護城河。他的意思是，在變動很快的市場，分發不等於防禦力；單純的聲量、一波流量，撐不住技術每幾個月洗一次牌，它頂多是一種選擇權，離一道牆還很遠。

有人會立刻舉反例：就是有人沒有十年讀者，靠一波公開喊話幾個月就衝起來了。這種人確實存在，2025 年最吵的 Cluely 就是，創辦人靠爭議性的公開喊話從近乎零衝到全網皆知，還拿到知名創投的錢。但後來的發展剛好證明了另一邊：他公開報的營收數字，自己承認是假的^[4]。快分發買到的是注意力，注意力會蒸發，它不會自己變成留得住的客戶。真正麻煩的是，多數想走這條路的人連那一波注意力都搏不到，卻以為自己缺的是後面那道牆。

值錢的東西，開工之前就握在手上了

把前面接起來，會得到一個一開始不太順耳、卻很難反駁的結論：現在還能當護城河的，差不多都是 AI 幫不上忙的東西。

AI 擅長壓縮的，是有明確輸入輸出、能被流程化的工作。寫程式、做圖、寫初稿、改文案，它都能讓你快上好幾倍。它幫不上忙的，是那些靠時間長出來、在人與人之間發生、沒辦法丟給一個模型跑一圈就生出來的東西。一群真的會聽你說話的讀者，要年計的時間養，而且養的過程快不了，因為信任本身就是時間的函數。在一萬個能做的東西裡知道挑哪一個的判斷力，AI 把選項變多了，挑選的責任反而更重。別人為什麼信你、願意把錢交給你、出問題還願意等你修。還有只有你手上有的那些東西，自己累積的數據、服務出來的客戶、在一個小領域待夠久才看得懂的門道。

Pieter Levels 常被當成一人公司的樣板，但大家通常看錯重點。他真正的護城河，是將近十年在公開平台養出來的數十萬讀者，加上這期間推出四十多個產品累積的信譽^[5]。他後來那些用新工具幾天做出來的產品，一上線就有人用，靠的是那十年，不是那幾天。產品是容易複製的部分，讀者不是。AI 把容易的那部分壓了下來，難的那部分一天都沒替他省。

Base44 其實也一樣。Shlomo 那個被收購的結果很驚人，但他不是憑空冒出來的。他先前共同創辦過另一家公司 Explorium，七八年間做到一百多人、募了超過一億美金。那七八年給他的，是看得懂哪個產品值得做的判斷、一個能立刻打電話的人脈、一個別人一查就信的履歷。他用 AI 省掉的是工程團隊，省不掉的是那七八年。把這種案例讀成現在誰都能一個人做十億美金公司，等於只看見水面上那幾個月，沒看見水面下那十年。

我不是要說一個人做不成事。一個人能做成的，現在確實比五年前多很多。我想講的是另一件事：能不能做成，重點正在從會不會做，移到你開工之前手上有沒有那些臨時用 AI 也補不出來的東西。

一個人的另一道上限，是你自己

護城河之外，還有一道牆很少人在這波樂觀裡提，那就是一個人本身的上限。

一個人能用 AI 做整支團隊的事，但獨自走有它的代價。Shlomo 先前那家公司是和夥伴一起做的，有人可以互相撐；這次他幾乎一個人，後來談到感受，他說很孤單。這聽起來像雞湯，可是它會實實在在決定你撐不撐得下去。

AI 接走了很多工時，可是有些東西它接不走。所有最後的判斷還是壓在同一個人身上，做錯了沒有人幫你兜。整盤生意的存續，綁在一個人的健康、情緒、注意力上，這個風險不會因為多了一隊 AI 幫手就變小，某種程度上還更集中，因為你把本來會分散在團隊裡的決策，全收回到自己頭上。

我的體會是，AI 把一人公司的天花板，從我一個人做得完多少，換成了我一個人扛得住多少判斷跟責任。前面那個被技術抬高了，後面那個沒有。

我的做法

講回我自己。這一兩年最明顯的變化，是產出已經不是我的瓶頸了。把一個想法做成能動的東西，花的時間比以前少了一大截。

剛開始我以為這代表我能做的事變多了。後來發現沒有。瓶頸只是往上挪了一層：要做什麼、給誰看、別人憑什麼信我。這幾個問題 AI 一個都沒幫我回答，而它們本來就比寫程式難。我省下的時間，幾乎原封不動地又還給了這幾個問題。

想通之後，我給自己調了幾個方向。

會被商品化的那層，我刻意做薄，做到可以隨時丟。只要是我能很快做出來的東西，我預設別人也能很快做出來，所以不在那上面投入感情，也不指望它撐住什麼。前面那支我做不好、最後放掉的宣傳片，反而提醒了我一件事：與其硬學一門我沒有尺的手藝，不如把它交給真的有尺的人，把自己的時間留在我判斷得了好壞的地方。

時間我往會複利的那層搬。我手上真正在累積的，是一個待夠久才看得懂的領域，和一批只有我自己有的數據與踩過的坑。這些今天看不出回報，卻是少數不會被下一次模型升級重置的東西。我寧可在這上面慢，也不要在做產品上快。

我也不再用我能不能做出來，當作要不要做一件事的標準。現在幾乎什麼都做得出來，這個標準已經沒有篩選力。我改成問一句：就算別人明天做出一模一樣的東西，我手上有沒有他抄不走的那一塊。沒有的話，這件事大概不值得我投入超過一個週末。

說到底，AI 給的是把東西做出來的那種快，這種快現在不稀缺。難的、慢的、要好幾年才看得出來的那一段，它一點都沒幫你省，只是安安靜靜地留在原地等你。一個人能做的事真的變多了，我每天都在用這些好處。我只是不再相信它讓創業變容易了。

— Adrian

1. Fortune（2024-02-04）。Sam Altman 談一人十億美金公司：在 AI 之前難以想像、現在會發生。https://fortune.com/2024/02/04/sam-altman-one-person-unicorn-silicon-valley-founder-myth/
2. TechCrunch（2025-06-18）。Base44 幾乎一人起步、收購時為六到八人小團隊，被 Wix 以前期約八千萬美金現金收購。https://techcrunch.com/2025/06/18/6-month-old-solo-owned-vibe-coder-base44-sells-to-wix-for-80m-cash/
3. John Hwang / Enterprise AI Trends（2025-07-03）。Distribution is not a "moat" in AI：分辨淺分發與防禦力，並指出便宜的建造更有利於在位者。https://nextword.substack.com/p/distribution-is-not-a-moat-in-ai
4. TechCrunch（2026-03-05）。Cluely 創辦人 Roy Lee 承認先前公開的營收數字造假。https://techcrunch.com/2026/03/05/cluely-ceo-roy-lee-admits-to-publicly-lying-about-revenue-numbers-last-year/
5. Pieter Levels（levels.io）。NomadList 創辦人；將近十年公開分享累積數十萬讀者、四十多個產品。https://levels.io/nomad-list-founder