亞馬遜網路服務（AWS）與研究顧問公司 Strand Partners，聯合發佈全球新創趨勢報告《Engines of Growth》，針對 20 個國家、共 3,413 位新創創辦人與高階決策者進行調查，將觀察焦點鎖定在「AI 原生新創（AI-native startups）」。
報告對「AI 原生新創」提出三大核心定義：
第一，企業創立時間小於五年，且在最先進的維度（如自研客製化模型、多模型整合或部署自主代理系統）應用 AI；
第二，技術就緒度極高，已為下一波技術（如邊緣 AI、實體 AI 與機器人技術）做足準備；
第三，產品或服務在誕生之初就是「AI 首發（AI first）」，即完全圍繞 AI 的能力建置而成。
這項研究揭示這群新興企業正在重塑全球經濟的生產力邊界，他們與一般將 AI 僅視為工具外掛的企業有著本質上的基因落差，並正以極低的創業門檻與極高的營運效率，對傳統巨頭與既有體制發起破壞式的效率挑戰。
📎 這份報告適合誰閱讀？
- 新創公司創辦人、共同創辦人與高階決策者
- 傳統實體產業（特別是金融服務、醫療與生命科學、能源）的企業高層與行業專家
- 政府決策者與產業政策制定者
- 技術主管、軟體開發與雲端基礎設施決策者
🔴 報告洞見
AI 原生新創年營收成長率，是一般新創的兩倍
在過去二十年裡，全球科技新創界建立起一套成熟的「獨角獸養成劇本」：一家企業通常需要擴編至數百甚至數千名員工，並耗費平均約 7 年的時間，方能跨過 10 億美元的估值門檻；然而，AI 原生新創的出現，徹底撕毀這套歷史常規，將這一進程縮短了一半的時間。
根據報告的數據統計，當前的 AI 原生新創平均僅需 3.5 年即可達到 10 億美元的估值。這種極速成長並非空泛的資本炒作，而是具備驚人的財務指標與營運效率：
- 年營收成長率高達 156%：AI 原生新創的平均年營收成長率高達 156%，相較之下，全球一般新創僅為 65%，而大型企業則為 12%。
- 高達 5.2 倍的百萬營收概率：他們年營收突破 100 萬美元的機率，是一般新創的 5.2 倍。
- 96% 的營收成長預期：高達 96% 的 AI 原生新創創辦人預期 AI 將持續驅動其未來的營收成長（對比一般新創的 90% 與大企業的 81%）。
- 46% 的 AI 支出增幅：其 AI 相關預算支出較上年大幅成長 46%，遠高於一般新創（35%）與大型企業（28%）的資金調配。
最令資本市場震撼的，是其極致的輕資產營運韌性與高人均產值：高達 55% 的 AI 原生新創，每位員工平均產值超過 40 萬美元，而全球一般新創能達到此門檻的比例僅為 34%，大型企業更只有 23%。
這意味著 AI 原生新創正以大約「一半的員工編制」，實現同等甚至更高的業務產出。
為進一步解析其估值的推算邏輯，報告建立了一個模擬推估模型：若一家企業當前的年營收為 100 萬美元，且能保持該群體 156% 的年成長率，那麼在 3.5 年內其營收將會跨過 2,700 萬美元。
這些指標背後還藏著一個反直覺的發現：這些企業並非你想像的那種公司。
最積極導入 AI 的不是科技業，是金融、醫療與能源
在產業分布上，大眾常誤以為最先進的 AI 原生企業，必然集中在純軟體或高科技研發領域；但報告指出，最積極、最具野心的 AI 應用者，反而高度集中於那些擁有深厚行業門檻、亟需解決轉型痛點的傳統實體產業，特別是金融服務、醫療與生命科學、以及能源產業。這群企業並非單純建立 AI 技術本身，而是以「行業專家」的身份，將 AI 深度植入傳統領域的底層業務流程，用以提升既有板塊的運作效率。
其次，在地理分布上，隨選基礎設施消弭了地理壁壘，使得創業生態系的形成速度從以往的「數十年」縮短至「數年」。
報告顯示，全球擁有最高比例 AI 原生新創的前四大國家分別是以色列（31%）、美國（30%）、法國（28%）與日本（28%），這表明矽谷獨大的舊地緣版圖已被打破，全球各地的創辦人皆能在平等的技術起跑點上展開競爭。不過分布在全球各地的他們，卻有著出奇一致的營運習慣。
AI 原生新創的四大關鍵習慣
AI 原生新創之所以能拉開與一般企業的效率差距，並非因為他們擁有了特定的軟體工具，而是因為他們在營運架構與組織習慣上，擁有四大與生俱來的根本性差異。
第一，圍繞 AI 建置核心，而非外掛。一般新創或大型企業習慣將 AI「外掛」於現有的工作流程之上（例如在既有的客服系統旁加入一個輔助機器人），但 AI 原生企業則是從「AI 能做什麼」出發，重新設計整個業務。
數據顯示，100% 的 AI 原生新創直接將 AI 植入核心產品與新服務中（一般新創僅 62%，大型企業僅 35%）；且高達 72% 已自主開發出專有的 AI 能力（如自研模型），拒絕只依賴現成 API。
第二，將 AI 視為決策的戰略夥伴，而非工具。在決策上，62% 的 AI 原生新創利用 AI 支持業務決策，相較之下，一般新創僅有 35%，大型企業則僅有 11%。
另一方面他們深入高難度的應用場景，61% 用於提供高度客製化的客戶體驗（一般新創為 45%，大企業為 19%）、52% 用於支持研發 R&D（一般新創為 37%，大企業為 14%）、30% 用於高複雜度的 AI 模擬或數位孿生（即建立實體系統的虛擬複製品以進行預測與測試，一般新創為 21%，大企業為 7%。）
第三，制定深思熟慮的正式 AI 戰略。他們的 AI 採用絕非即興式的拼湊，而是經過深思熟慮的系統規劃，68% 的 AI 原生新創擁有正式、全面的 AI 戰略，而一般新創此比例僅為 45%，大型企業更是只有 29%。
第四，建立強大的內部專職研發能力。為了確保核心技術的自主掌控權，他們堅決避免完全依賴外部供應商，高達 98% 的企業雇用了專職的內部 AI 技術人才（一般新創為 88%，大型企業為 70%）。
兩大底層驅動力：組織速度與雲端基礎設施
究竟是什麼力量，讓這些平均創立不到五年的小編制團隊，得以下克上、在實體經濟中與資源雄厚的行業巨頭抗衡？報告拆解出兩大核心驅動力。
第一重驅動力：扁平敏捷的天然組織優勢（組織速度）。組織扁平、決策鏈短、溝通直接，使小團隊能快速做出重大決策，並將所有資源毫無保留地投入到代理人與邊緣運算等高難度前沿技術上。
調查數據顯示，95% 的 AI 原生新創報告了更快的創新速度，高於全球各規模 AI 採用企業平均的 76%。在這些創新加速的新創中，高達 89% 確信自己已將速度轉化為更高的實質生產力。
相較之下，大型企業正遭遇哈佛商學院教授 Clayton Christensen 所定義的「創新者的兩難」，其擁有的龐大既有資產與繁瑣流程反而成為變革的阻礙——全球僅有五分之一的大型企業，重組了工作流程以充分發揮 AI 的技術潛力。
第二重驅動力：隨選服務的 AI 基礎設施。在過去，要在全球範圍建置高可用性的系統，需要數十名工程師、龐大的初期資金與長達數年的基礎設施建設。如今，雲端基礎設施、前沿 Frontier models 與隨選 AI 服務的普及，將上述繁雜的工作壓縮在數週之內即可由小團隊組裝完成。這釋放了創辦人與工程師的精力，讓他們能 100% 專注於解決特定產業的痛點與模型微調。
經濟學家對此效應進行的研究也證實，雲端運算能藉由降低進入壁壘與加速規模化，顯著改善年輕企業的經營表現與生存率。當前快速進步的 AI 創新正進一步放大此優勢。
三大瓶頸：資金、人才、法規
儘管 AI 原生新創展現出驚人的成長動能，但要在實體經濟中實現更大範圍的落地，他們在擴張路徑上仍面臨極為現實的瓶頸限制，包括：
一、資金獲取：高達 75% 的創辦人將「獲取資金」列為當前最主要的成長限制，且此挑戰在不同區域市場間存在顯著的波動。由於自研模型與運行高強度運算需要持續的資本投入，融資環境的冷熱對其生存至關重要。
二、本地人才短缺： 56% 的團隊坦言難以在本地招募到所需的 AI 專業技能人才，這正迫使許多新創團隊不得不打破地理疆界，轉向跨國境的分布式招募與協作。
三、高監管產業的法規複雜性： 近半數的創辦人指出，複雜且多變的法規框架已成為他們推廣與採用 AI 的首要阻礙。由於這群顛覆者高度集中在金融、醫療與生命科學等傳統強監管領域，法規壁壘所帶來的合規成本尤為嚴峻。
從新創到整體經濟：政府與企業能做的事
從宏觀經濟學的角度來看，AI 原生新創的存在價值已遠超其自身的企業估值。數據表明，新創企業在先進經濟體中雖然僅佔總就業人口的 15%，卻貢獻了近半數的新增工作機會，其成長動能對整體經濟有著巨大的拉升效應。
更關鍵的是，當前全球先進經濟正面臨長達二十年的「生產力停滯期」；在 2003 至 2020 年間，生產力前沿的「領先企業」在製造業與服務業分別成長了 50% 與 67%，但後段班的傳統企業成長卻低於 5%。
這項落差的根源在於「技術擴散」過於緩慢，新技術無法有效滲透到實體產業。
而這群深入金融、醫療、能源等實體產業的 AI 原生新創，正是扮演著將前沿技術擴散至傳統實體經濟的「技術載體」，推動跨行業的生產力集體飛躍。
基於報告內容的政策建言，政府決策者與企業高階主管可採取以下行動方針，以確保企業與整體經濟能在新賽局中取得先機：
- 強化採用激勵：建立更強的制度化誘因與補貼機制，鼓勵傳統中後段班企業主動採用 AI 新創的技術，加速技術擴散進程。
- 制定明確且合理的法規框架：政府應針對金融、醫療與生命科學等高度監管領域，提供清晰、務實且具備彈性的合規指引，協助新創克服 49% 的法規阻礙高牆。
- 優化並暢通早期融資管道：為早期 AI 新創開闢多元、穩健的資金獲取路徑，緩解高達 75% 創辦人面臨的資金斷鏈風險。
- 推動公私協力的數位技能培訓：政府與企業開展實質合作，聚焦培育具備實戰能力的 AI 技術專才，共同解決 56% 的本地人才缺口痛點。
- 持續投入基礎設施建設：加大對雲端運算與 AI 基礎設施的持續投入，降低算力門檻，確保即便是最微型的小編制團隊，也能在平等的資源起跑線上，與全球巨頭同台競技。
＊閱讀完整報告內容，請見：AWS Startup Insights
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＊初稿由 AI 協作，首圖來源：Unsplash
