TL;DR：人工智能領域正在快速發展，OpenAI 以 30 億美元收購 Windsurf 等大規模收購案標誌著向應用層整合的轉變。在科技巨頭爭奪模型霸主地位和資料控制權的同時，敏捷的個人開發者利用人工智能創造利基產品並將其盈利化的新時代正在來臨，這是 Web 1.0 精神的現代復興。對於各種規模的企業而言，了解這些動態 - 從搜尋的變化本質到不同業者的策略 - 對於企業的生存與成功至關重要。
Mercury Technology Solutions 首席執行官 James。人工智慧領域的變化速度令人驚嘆。我們正在見證一個激烈創新、戰略操控和大量資本部署的時期，這正在重塑各行各業。最近，OpenAI 以 30 億美元的天價收購 Windsurf 以及其他重大交易，這不僅是頭條新聞，也清楚顯示了人工智慧「終局」的走向，以及它對我們所有人的意義。
就在幾個星期前，Y Combinator 專訪了 Windsurf 的執行長 Varun Mohan。他對 AI 產業發展軌跡的看法很有啟發，尤其是在這次具有里程碑意義的收購背景下。這強調了一個更廣泛的趨勢：在 2024 年專注於硬體與基礎架構整合的一年之後 (想想 NVIDIA 的策略性收購或 Synopsys 的 Ansys 收購)，2025 年將看到應用層的「果實」被業界巨頭收穫。
新人工智能淘金熱：個人創造者的文藝復興
有趣的是，在這些巨型企業的遊戲中，個人開發者和微型企業的生態系統正蓬勃發展。據我所知，有許多個人創造者已經透過找出利基需求並快速開發人工智能解決方案，創造了可觀的收入，從數萬美元到數百萬美元不等。他們的發展路徑往往與經典的 Web 1.0 玩法如出一轍：建立網站或應用程式、優化發現（你好，Mercury LLM-SEO Services (GAIO) ）、整合付款系統，並進行推廣。
他們的產品種類繁多：AI 驅動的影像產生工具、利用多種大型模型的公用程式、專門的生產力輔助工具等等。其中許多產品的核心都是精密的「API 包裝」，巧妙地將 OpenAI、Anthropic (Claude) 或 Google (Gemini) 等基礎模型的力量包裝成使用者友善的應用程式。我們自己的 Mercury Muses AI 旨在透過提供可整合至各種工作流程的多功能 AI 助理，來強化此類創新。
這些靈活的創造者所面對的焦慮是大家都熟悉的：依賴第三方 API 時，他們的「護城河」是否能持續、API 定價變動對他們的投資報酬率的影響，以及隨時可能有更大的廠商進入他們的利基市場。然而，他們的敏捷性和快速與使用者驗證產品的能力，讓他們在這個快速擴張的市場中擁有明顯的優勢。這就是軟體開發中的「神話人月」真正受到挑戰的地方，因為 AI 能大幅提升個人生產力。
巨頭角力：數據、流量與整合的策略棋盤
主要科技公司的收購策略揭示了他們的長期願景。像是 Salesforce 收購 Own Co 以進行資料治理、ServiceNow 收購 Moveworks 以增強 AI 代理能力，或是 Google 據報以 320 億美元收購雲端安全公司 Wiz，這些交易都指向 AI 深深嵌入企業功能的未來。即使是 Elon Musk 與 X（前 Twitter）和 xAI 的合作，也突顯出專屬、乾淨的資料對於訓練和微調大型模型的重要價值。
古老的商業公式仍然非常有效：收入 = 流量 x 貨幣化效率。 無論是廣告平台 (eCPM)、電子商務 (ARPU/GMV 轉換)、SaaS (LTV/CAC)，或是內容訂閱 (ARPPU)，控制流量並最佳化其貨幣化都是關鍵。
從歷史上看，Google、Meta、Apple 和 ByteDance 等科技巨擘都是靠搜尋、社交或基於硬體的流量控制來建立自己的帝國。生成式人工智能的興起引入了一個新的、強大的流量入口。雖然傳統搜尋引擎如 Google (每月仍擁有約 950 億的瀏覽人次) 和 Baidu 並未出現災難性的即時衰退，但像 ChatGPT (據報導在不到一年的時間內，每月瀏覽人次已倍增至 40 億)、Gemini 和 Claude 等 LLM 產品的直接流量成長卻是不爭的事實。
這種轉變已經影響到垂直利基市場。以 Stack Overflow 為例，隨著開發人員逐漸轉向 Windsurf 或 Cursor 等 AI 編碼助手（可直接回答查詢並協助產生程式碼的工具），Stack Overflow 的流量顯著下降。這是一個明確的訊號，顯示單靠舊有的 SEO 手冊是不足夠的。企業需要一種Mercury SEVO (Search Everywhere Optimization) 服務方法，以確保在這個分散、受 AI 影響的環境中的能見度。
Google 目前的護城河在於其巨大的流量和複雜的貨幣化引擎。然而，壓力與日俱增，不僅來自 AI 競爭者，也來自全球各地的監管審查。
三明治」策略：人工智能世界中的中型玩家
大公司主宰基礎模型開發，個人創造者擅長靈活的應用程式部署，那麼中型科技公司又該何去何從？許多中型科技公司透過在垂直 AI 應用領域開闢專業利基，找到了成功之道。
Windsurf 的故事就是最好的例子。最初是 Exafunction (專注於 GPU 虛擬化)，當他們意識到 GPT-3 等模型的變革能力後，便轉向代碼輔助 (Codeium，Windsurf 的前身)。他們了解大型模型會不斷擴充其功能，可能會吸收較小的獨立工具。他們的策略是：在特定的垂直領域（開發者生產力）建立有價值的產品與強大的使用者群，達成規模，然後成為希望快速擴展生態系統與使用者群的大型實體（在本案例中為 OpenAI）有吸引力的收購目標。
對於中型公司而言，這條路通常包括：
- 找出人工智慧能提供重大價值的利基市場 - 大公司可能會忽略、認為風險太高或初期無利可圖的利基市場。
- 發展深厚的專業知識和強大的產品供應。
- 快速取得使用者和資料。
- 為合作或收購進行策略性定位，或與 Mercury Technology Solutions 等公司合作，建立高度 客製化的 A.I. 整合解決方案，以建立更具防禦性的護城河。
人工智能的「終局」是什麼？
從我身為 Mercury Technology Solutions 執行長的觀點來看，人工智慧的「終局」並非一成不變，而是持續加速演進的狀態。我們拭目以待：
- 持續的模型進展：基礎模型將變得更強大、更多樣化。
- 超個人化：人工智能將在所有數位接觸點上實現深度個人化體驗。
- 無所不在的整合：人工智能將融入幾乎所有軟體和服務的結構中。
- 進化的人類與人工智能協作：我們的工作和創造方式將徹底改變。
在這個時代，成功與否取決於適應能力、策略遠見，以及有效運用 AI 的能力。無論您是個人開發者、中型創新者，或是成熟的企業，關鍵都在於瞭解潮流，並定位自己，以乘風破浪，而非被浪潮捲走。
在 Mercury，我們致力於協助企業「加速數位化」，提供工具、策略和專業知識 - 從 LLM-SEO 和 SEVO 到 Muses AI 和 客製化 AI 解決方案，讓企業在這個充滿活力的新世界中茁壯成長。
常見問題 (FAQ)
Q1：作為個人 AI 應用程式開發者，如果大型公司或基礎模型本身就可以直接複製我的功能，我該如何創造可持續的業務？ 答：這是一個合理的疑慮。對於個別開發人員而言，永續經營的關鍵通常在於專注於您深入瞭解的特定利基、圍繞您的產品建立強大的社群，以及提供卓越的使用者體驗。基於使用者回饋的快速迭代是關鍵。雖然基礎模型非常強大，但針對不同使用者需求量身打造的專門應用程式仍能蓬勃發展。此外，請考慮透過我們的 Amalgam 會員系統等平台與您的使用者建立直接關係，或使用 Mercury SocialHub CRM 等工具管理外展，以減少對任何單一發現管道的依賴。
Q2：收購 Windsurf 對其他專業 AI 工具公司的未來究竟有何啟示？ 答：Windsurf 的收購突出了兩個關鍵點：首先，能夠解決重大痛點並贏得大量用戶群的專門 AI 工具具有巨大價值。其次，這強調了人工智能領域整合的現實。擁有強大垂直解決方案的中型公司，對於希望快速擴展其能力或市場範圍的大型企業而言，是極具吸引力的目標。這表明，對於這類公司而言，可行的策略是建立顯著的價值，然後考慮戰略合作或收購。
Q3：有了 AI 模型直接提供答案，傳統 SEO 是否已正式死亡？ 答：傳統 SEO 並未消亡，但正在經歷深刻的轉變。單純針對網頁上的關鍵字進行最佳化已不再足夠。未來是關於 LLM SEO (Generative AI Optimization - GAIO) - 確保您的內容被 AI 模型理解、信任和推薦，以及 SEVO (Search Everywhere Optimization) - 著重於使用者尋找資訊的整個數位生態系統的能見度。優質內容和網站權威等 SEO 基本原則仍然重要，但必須針對 AI 驅動的新環境加以調整。
Q4：我的企業並非 AI 原生公司。如果沒有科技巨頭的龐大資源或全新創業公司的敏捷性，我們該如何有效利用 AI？ 答：成熟的企業擁有顯著的優勢，包括現有的客戶群、資料和領域專業知識。關鍵在於策略整合。專注於找出 AI 可以增強現有流程、提高效率或增進客戶體驗的領域。這不一定意味著您要建立自己的基礎模型。與專家合作開發 客製化 A.I. 整合解決方案，針對您的特定需求量身打造 AI，可能會非常有效。我們的Muses AI也能成為您的助理，為您的團隊簡化各種營運和行銷任務。
Q5：Mercury Technology Solutions 如何看待人工智能時代「資料護城牆」的重要性？ 答：高品質、專有且來源合乎道德的資料，仍是人工智慧領域中重要的差異化競爭優勢。雖然基礎模型可提供廣泛的功能，但利用特定的資料集來微調這些模型，或使用獨特的資料來訓練專門的模型，可以建立強大的 「資料護城河」。這些資料可讓人工智慧解決方案更精準、更相關、更有說服力。我們相信，隨著人工智能的普及，差異化資料的價值只會有增無減，並始終強調負責任的資料治理的重要性。
