先找靶再射箭，任何創新創業都一樣

去年11月進行的台灣人工智慧年會，把台灣 AI 風潮帶到最頂點。Google台灣董事總經理簡立峰曾這麼說：

「Google若進行5,000項AI專案，最後證實有用的不到10項。論文演算法講得頭頭是道，但實作後好像不是這回事，許多參數調不出來。」

這段話其實道破了AI 創新和創業的本質。

能否規模化，掌握需求方經濟是關鍵

首先，創新跟創業一樣，無論什麼題材，整體就是成功率極低，不會因為你搭上了某輛技術列車，成功率就突然大大提高，頂多是搭著市場當下關注的題材，在一段時間內，比較容易從市場取得資本。

AI創業實在沒有理由是個例外。許多AI新創公司會先擁技術自重，然後再尋找這項AI技術可以應用在什麼市場需求上，這其實是種「先射箭再畫靶」的做法。

先不用說新創公司通常手上沒什麼資料拿來作為AI訓練的素材，而且公開資料集大家都拿得到這幾點既成的事情；最關鍵的是，AI的創新，本質上就是數位創新，經營邏輯和框架自然不會跳脫數位經濟的本質。

數位創新要能規模化，重點不在你有多強的技術，在於是否能掌握市場的需求方經濟。

或許有人會問：Google和Facebook不就是一直靠著技術突破，不斷創造出巨大的商業價值嗎？這個看法只說對三分之一，這些全球的科技強權之所以能夠持續創造出巨大價值，讓股價不斷衝天、讓員工捨不得離開，除了技術，靠的是網路外部性 （network externality，又稱網路效應、 network effect）和邊際效益遞增（increasing marginal revenue） 兩種經濟效應。

「網路外部性」在數位經濟興起後，已被業界充分理解。簡單來說，幾家科技公司掌握用戶規模和服務的入口，除了愈多人使用服務，會讓服務本身愈有價值，形成正向循環外，也表示一點點服務的改善，就可以產生巨大的新商業價值。彼得‧提爾（Peter Thiel）在他的經典著作《從0到1》中，特別提到網路外部性的重要，這個效應是數位產品的本質。

試想，Google在電腦視覺技術上改善1％的辨識率，背後代表的可能是10億美金，甚至百億美金以上的廣告新產值。但是同樣的改善率，放在一般新創公司呢？可能對公司增加的產值寥寥可數到可以忽略的程度，頂多發發論文和一些公關稿就沒了。因為巨量廣告的基礎和需求方規模經濟，本來就是掌握在科技巨頭身上，而不是一般新創公司。