AI 接管交易之後：技術革命與史上最大泡沫，二〇三〇年見分曉

這一講，我從一句話講起：AI 的本質，是撮合交易。

這句話聽起來很樸素，但它推演下去的結果，會讓很多人不舒服——現在你天天用的 APP（Application，應用程式）會逐漸消亡，貨架式電商會變成舊時代的百貨公司，外賣平台的商業模式會被剝到只剩兩件事。與此同時，人類正在經歷史上最大的技術革命，也正在經歷史上最大的泡沫。這兩個判斷並存，不矛盾。

我為什麼要在軒哥課堂開這門課？因為市場上談 AI 的人分兩種：一種只講技術，另一種只講故事。很少人把 AI 當成一門生意來拆——它怎麼撮合、怎麼收費、怎麼替代、怎麼倒閉、怎麼讓你先活下去。這一講，就是後者。全篇用第一人稱，說的都是我自己的判斷；判斷不值錢，值錢的是你拿它去驗證自己的處境。

為什麼由澳門的軒哥來講？因為澳門站在這個時代最好的觀景台上：一邊是全球資本與技術的潮起潮落，另一邊是中國製造與出海的大江大河。灣區的創業者、商會的企業主，都是這波浪潮裡實際下場的人——我不講學院派的 AI，我講下場之後怎麼活、怎麼賺、怎麼不當韭菜。

• 課程對象：青年創業者／企業主／投資人／從業者
• 課程形式：單篇完整課程 · 八講
• 閱讀時長：約二十分鐘，值得反覆再看

本課目錄

1. AI 的本質是撮合交易
2. 平台終局——即時配送網，與 AI 店長
3. 史上最大的技術革命，與史上最大的泡沫
4. 我最看好 Google——全棧公司的最後贏面
5. 中美雙巨頭——AI 加服務，對 AI 加硬件
6. 出海三要素——中國創業者的世界盃
7. 創業方法論——勇氣第一，紅海求生
8. 就業、認知與未來工作

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第一講：AI 的本質是撮合交易

為什麼我說 AI 是撮合交易？你想一想，人每天打開 APP 是為了什麼——訂酒店、叫外賣、買東西、看新聞、刷短視頻。拆到底，全是「找東西」和「做決定」：找哪家店、哪個價格、哪個商品適合我。這個過程，本質就是撮合：撮合你與商品、你與服務、你與資訊。

過去，撮合的入口是平台。平台把商家和用戶拉到自己家裡，用推薦演算法決定你看什麼、買什麼，然後從每一筆交易裡抽成。這套模式，養活了過去二十年的互聯網巨頭。

但 AI 助手出現之後，入口變了。你不再需要打開單一 APP 去「逛」——你直接對 AI 說：「幫我訂下週二飛東京、住淺草、預算一晚一千港幣以內的酒店。」AI 可以同時比價十個網站、比對你的歷史偏好、直連商家自己的訂房系統，繞過平台的貨架。價格必然最優惠，因為撮合層被 AI 取代了。

所以我的判斷很直接：所有「目標明確」的消費，最先被 AI 助手取代。訂酒店、訂機票、訂餐廳、買標準品——這些動作決策鏈路短、可比價、不依賴逛的樂趣，正是 AI 的強項。相反的，娛樂內容型產品影響最小：抖音、小紅書賣的不是「找到」，是「逛到」——你本來就不知道自己想看什麼，刷到的驚喜本身就是產品。這一類，AI 短期內取代不了。

舉個例子你就懂：訂酒店。過去你開三家 APP 比價，花三十分鐘；現在你對 AI 說出需求，它幾秒鐘把價格、位置、評分、退改政策一次攤開，甚至直接連結酒店自己的訂房系統，繞過平台那一層抽成。省下來的，不只是你的三十分鐘，是平台那一層「撮合費」——這筆錢，就是平台商業模式的地基。

嫁接一句投資學的話：商業模式，就是現金流的地基。平台靠抽成收租，等於把現金流押在「我幫你賣」這件事上；當撮合層被 AI 拿走，這塊地基就空了。投資人看平台，要看它的現金流還托不托得住。

第二講：平台終局——即時配送網，與 AI 店長

平台最後剩下什麼？我認為只剩兩件事。

第一件，即時配送。物流是一張網——AI 再發達，甚至機器人配送，都需要這張網把東西從 A 點送到 B 點。這張網是重資產、是物理世界的基礎設施，不可能憑空長出來。美團、餓了麼這類平台，最後會變成「即時配送網」：只負責運，不負責賣。

第二件，B 端 AI 運營。商家端的店長、客服、選品、定價，全部變成 AI 在管；AI 店長對 AI 下單，效率最高，沒有情緒、不用睡覺、不會跳槽。平台賣給商家的不再是「流量」，是「AI 運營能力」。

商業模式就從「幫你賣、抽成收租」，變成「收運費、收配送費、再收一點點錢」。利潤薄了，但生意實了——就像投資學裡的四層防線，第一道叫「鎖在資產上」：錢要有東西托著。物流網，就是平台最後那張托底的資產網。

平台演化三階段

1. 現在：逛 APP，平台抽成——用戶在單一 APP 內貨架瀏覽，平台對每筆交易抽成收租。
2. 過渡：AI 比價，直連商家——AI 助手跨平台比價、直連商家自有服務，撮合層脫離貨架。
3. 終局：即時配送網 ＋ AI 店長——平台只做兩件事：把貨最快送到；用 B 端 AI 幫商家經營。收運費與一點點錢。

那 AI 能不能替你決策？我的回答：交易與決策鏈路一旦出錯，AI 不能替你背鍋。重大決策，永遠自己做；AI 的作用是更快執行——以前花三十分鐘查證、比價、下單，現在幾秒鐘。小事，則按你的習慣快速授權。一句話：AI 是加速器，不是擔保人。

第三講：史上最大的技術革命，與史上最大的泡沫

兩個判斷並存，不矛盾。

第一個判斷：這是人類歷史上最大的技術革命之一。它改變的不是某個行業，是所有行業的入門級勞動。蒸汽機之後是工廠，工廠之後是服務業，每一輪科技進步，最終都提高了人類的生活水平。AI 這一輪，也不會例外。

第二個判斷：它同時是史上最大的泡沫。我親眼看到，美國一個剛畢業的學生，拿一份 PPT（PowerPoint，簡報）就敢要五千萬美金估值。資本不是在為業務買單，是在為敘事買單——這叫「蓄勢投資」：先把你推上牌桌，等故事成真。真正的非共識投資，越來越少。

泡沫不是謊言，泡沫是「真實的趨勢，加上過度的價格」。AI 的趨勢是真的，價格是另一回事——敘事越響，越要問一句：這個估值，靠哪一年的利潤來還？

數字會說話。OpenAI 的估值軌跡，是這個時代最好的教科書（來源：Wikipedia「OpenAI」，存取於二〇二六年十月）：

• 二〇二四年十月：融資六十六億美元，估值一千五百七十億美元——微軟、輝達、軟銀參投，估值尚在千億量級。
• 二〇二五年四月：融資四百億美元，估值三千億美元——軟銀領投，當時史上最大私募科技交易。
• 二〇二六年二月：融資一千一百億美元，估值七千三百億美元——亞馬遜、軟銀、輝達領投，再度刷新紀錄。
• 二〇二六年四月：承諾資本一千二百二十億美元，投後估值八千五百二十億美元——一年半，估值從一千五百七十億漲到八千五百二十億，翻了五倍多。

收入呢？二〇二五年七月對外公布的年化收入是一百二十億美元（二〇二四年為三十七億）。把兩個數字放在一起看：

八千五百二十億除以一百二十，估值是年化收入的七十一倍——這就是敘事與業務之間的落差。

我承認 ChatGPT 是真實的產品滲透：二〇二六年二月週活躍用戶九億（來源：Wikipedia「ChatGPT」），付費訂閱二〇二五年四月已達二千萬，企業用戶五百萬。產品是真的，滲透是真的——但七十一倍的估值倍數，靠敘事撐著的比例，你自己算。

我的預判：資本從「聽敘事」轉向「追求回報利潤」，節點大約在二〇三〇年。屆時 LP（Limited Partner，有限合夥人）等不到回報、AI 公司普遍不盈利、沒有分紅，只能靠更高位接盤；而上市估值已經一山比一山高——再往上的接盤俠，在哪裡？

對普通人，我的話不好聽：現在衝進去買，「大概率就是那根長得像鐮刀的韭菜」。任何金融危機，都先衝擊沒有抗風險能力的人。跟互聯網泡沫比？「都輕了」——這輪的數據規模與貨幣存量，遠超當年，說不定一不小心，就變成美國當年的大蕭條。

最壞路徑，我給大家畫出來：估值崩塌 → 市值崩塌 → 股市崩塌 → 經濟全面悲觀預期。最容易倒下的是哪一類公司？原生 AI 公司——定義自己是原生 AI、卻沒有實際業務、創造的是偽需求的公司。記住一句話：AI 不可能懸在空中，它總要嫁接業務。懸空的，先死。

那第一家十萬億美元公司呢？要麼是全棧公司，要麼是超級基建公司。但在泡沫刺破之前，大概率不會出現——先下去、再往上蹦，才可能長出「一步到天」的巨頭。這是投資學裡最樸素的道理：價格先回歸價值，價值再被重新發現。

第四講：我最看好 Google——全棧公司的最後贏面

巨頭裡，我最看好 Google。

理由只有一個：它是唯一一家全棧公司。搜索、地圖、數據採集、自己的模型——從數據到算法到分發，一條鏈全在自己手裡。AI 時代，數據就是新的石油；而 Google 的數據採集有天然優勢：它的爬蟲被網站屏蔽的機率最低、最受信任，因為網站要靠 Google 的搜索活著。數據最全、最乾淨，模型必然能做好。

所以我的判斷是：最後美國留下來的模型裡，一定會有 Gemini。OpenAI 都有可能死掉，xAI 不一定存在——但 Google 的 Gemini 會留下來，因為它不用單獨為「活著」付費，它是整個搜索、地圖、Android 生態的一部分。語音助手這塊市場，Google 也會分到一大杯羹。廣告收入雖然是大頭，但不會因此消失——廣告的本質是撮合注意力，Google 依然是注意力最集中的地方。

投資學裡有一條：投人為先。看 Google，不只看它的模型，看的是「人＋數據資產＋分發能力」的組合。四層防線裡，它每一層都站得住：資產（數據、基建）、市場（搜索、廣告、雲）、條款（生態壁壘）、政策（美國 AI 戰略的核心玩家）。

再說馬斯克。矽谷大部分人「信 ELON 得永生」——這個說法誇張，但方向對。他常被吐槽時間線跳票，可你回看，他吹過的牛大部分最後都實現了：電動車、可回收火箭、星鏈。他的問題只是時間比承諾晚一點，不是方向錯。他已經大到無法崩塌——他的角色，是幫人類從大量技術裡篩選出路徑、指出未來方向。投人為先，投的是這種「能把未來指給你看」的人。

第五講：中美雙巨頭——AI 加服務，對 AI 加硬件

這一輪 AI 競賽，是中美雙巨頭並列，其他國家看不到車尾。但兩國的路線完全不同：美國走 AI 加服務，中國走 AI 加硬件。

中美 AI 路線對比

為什麼中國在硬件這條路上占優？因為世界工廠的底子：電機、供應鏈、大規模製造，中國是全球最完整的。美國要做機器人，繞不開中國的製造供應鏈——美國幾乎沒有電機製造公司，脫離中國供應鏈，機器人幾乎跑不出來。

產業邏輯上，還有一條規律值得記住：中美起始時間越接近，中國反超的可能越大。油車時代，奔馳比 BMW 更早造車，德國領先了一百年；但電車、移動互聯網、短視頻，中美起跑時間幾乎一樣，結果中國全部反超或並跑。AI 這條賽道，起跑時間也差不多——這是我看好中國硬件路線的根本原因。

第六講：出海三要素——中國創業者的世界盃

中國創業者出海，軒哥送四個字：出海必成。為什麼敢說這麼滿？因為出海要的三件事，中國都占齊了。

• 一、曝光：有人知道在哪裡能買到。營銷、投放、內容，讓世界看見你。
• 二、履約：最便宜的價格、最快的速度，送到用戶手裡。中國物流吊打全世界：二〇二四年快遞業務量約一千七百四十五億件、日均近五億件（國家郵政局《2024 年郵政行業運行情況》）；美團二〇二五年全年營收三千六百四十八點五五億人民幣（來源：同花順財報資料庫）——這套網絡，不是一年兩年能建起來的。
• 三、售後：小件退換貨、大件維修質保。三項都有閉環，才算完成。少一項，就只是「賣出去」，不是「經營」——就像投資沒有退出路徑，只是把錢借給別人過日子。

最難的點是什麼？用戶習慣。中國 APP 的 UI（User Interface，使用者介面）設計理念，是「讓用戶盡量多停留」——逛淘寶五小時也無妨；美國產品的設計理念，是「用戶一小時不下單，就說明產品有問題」。兩套哲學，兩種產品。中國創業者出海，本質是「中國的信息＋中國人的內卷能力」國際化。

而且中國人往往後發先至：一個方向出來，無數人湧入——AI 戒指、AI 手環，海外 VC 不喜歡投跟風概念，但中國人能把跟風做成產業。小米就是最好的例子。如今物流最後一公里，已經全是中國人在互相卷，美國人連參賽資格都沒有——這不是壞事，這是參賽權。

最後說澳門。澳門與大灣區，正是中國出海的跳板與試點：政策、資金、稅務、中葡平台的國際通道，都在這張桌子上。中國創業者出海不缺能力，缺的是「知道規則的人」——灣區的商會、企業主，要做的就是把這套規則翻譯給兩邊聽。這不是課堂作業，也是我這幾年帶著商會正在做的事。

第七講：創業方法論——勇氣第一，紅海求生

這一講送給青年創業者，也送給坐在董事會裡想二次創業的企業主。

創業者最重要的特質是什麼？不是學歷，不是資源，是創業的勇氣。我見過太多名校畢業、大廠背景的精英，反而因為太害怕失敗，邁不開步子——「赤腳的不怕穿鞋的」。勇氣不是魯莽，是知道會輸，還是願意上桌。

第二句：藍海，多是偽需求。絕大多數創業者想像中的藍海並不存在——「這是我們第五、六、七次看到差不多的主意」。軒哥更喜歡能在紅海裡競爭的人：清楚現有競爭對手、巨頭與自身定位，再想怎麼硬碰。能在紅海活下來的人，才配談藍海。

第三句，也是投資學「投人為先」的現代版：最易成功的人，是高能力低自尊——有傲骨，但聽得進意見、姿態放得低；最難成功的人，是低能力高自尊——一被提意見，就覺得被看不起。投資人看人，看的就是這四個維度：誠信與來歷、團隊合不合、韌性（家庭扛不扛得住）、人性（成功之後會不會變）。

第四句：換賽道，是常見死因。很多人離成功只差一兩年，然後放棄了，因為「有別的機會」——區塊鏈火，衝區塊鏈；AI 火，自稱 AI 公司；具身智能火，又說自己是具身智能公司。方向可以調整，賽道不要亂換。投資學裡說「錢要流動」，但那是對錢，不是對你的專業積累。

最後一句：世界是草台班子。上市招股書，有人直接複製貼上；甚至議員在大會上唸稿，把 GPT（Generative Pre-trained Transformer，生成式預訓練變換器）的回覆提示語都一起唸了出來。看清楚這一點，你不會再怕那些「看起來很厲害」的人——他們也在現學現賣。

第八講：就業、認知與未來工作

先說清楚，我對「未來工作」其實沒有這麼樂觀——那些「AI 讓人人都有大把空閒」的說法，太早了。

我同意，確實會有比較多「使用 AI 的人」冒出來：有些人會因為 AI 而多出時間。但這件事要分兩頭看——未來有一部分人時間確實會多出來，可是大型的、很多中大型企業，以及服務類的組織，並不會這麼快就把時間釋放出來。結構是慢的，組織是鈍的。

另一頭是更硬的现实：每年大陸有一千兩百萬人畢業、要找工作，其中很多人會不容易找到——尤其是初階、entry level 的人，服務業會更難找。就業市場不是平滑過渡，是先擠掉一批人，新的職業才會誕生。

結構性的替代，正在發生。最先被替代的，是所有高端服務的入門級行業。四大會計師事務所已經明顯少招實習生、晉升通道收窄（軒哥觀察：十個人裡才一個升合伙人）。未來可能出現「AI 培訓學校」，企業轉為招募「招來就能用好 AI、能做部分決策」的人。諮詢行業的初級研究環節（找數據、寫報告）正被 AI 替代，但「拿錘子找釘子」的需求仍在——CEO 已經有想法，找知名諮詢公司出支持自己觀點的報告，出事好向董事會交代。有經驗者（快速判斷客戶真正需求）與敢擔責任者，依然有價值。

未來人會分成兩條線：運用 AI 的人，與被 AI 指揮的人。能指揮 AI 的，是少數人。記住一句話：「錢給到位，你管他老闆是人是狗還是 AI。」

值得關注的方向，是「一人公司」：設計師用 AI 工具做作品，一個人就能做一部短劇。這是釋放創造力的方向——但它是給「會用 AI 的人」的紅利，不是發給所有人的禮物。

再說一個殘酷的趨勢：人與人的 AI 智力差，會越來越大。有錢人調用最好的模型，智力接近最高水平；免費模型笨很多，形成一條無法逾越的智力差。多數人會出現認知退化：過度依賴 AI、不核實信息、不讀不寫。AI 邏輯上能替代整個行業的入門級水平，但每個行業最頂尖的人，仍會比 AI 強。

給二十五到三十五歲白領的建議：會有大量新工種出現——比如 AI 部署。目前企業的 AI 部署率極低，先掌握工具者占優。不要把 AI 當敵人，把它當你職場生涯裡，第一個比你年輕、比你便宜、比你聽話的實習生——你要做的，是成為那個指揮它的人。

結語：搭個台子，嘗嘗看

最後，把我這一講的全部判斷，收進一張表：

核心判斷速覽

我對未來十年，抱持美好的想像。世界既然是草台班子——那大家也可以試著，搭個台子來嘗嘗看。

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數據來源與口徑

1. OpenAI 融資與估值軌跡、年化收入、付費訂閱與企業用戶數：Wikipedia「OpenAI」（存取於二〇二六年十月）。估值倍數（八千五百二十億 ÷ 一百二十億 ≈ 七十一倍）為本文依來源數據自行計算。
2. ChatGPT 週活躍用戶九億：Wikipedia「ChatGPT」（存取於二〇二六年十月）。
3. Gemini 早期數據（Bard 月訪客約二點二億）：Wikipedia「Google Gemini」。
4. 美團二〇二五年全年營收三千六百四十八點五五億人民幣：同花順財報資料庫（豆包官方合作資料庫）。
5. 中國快遞業務量（二〇二四年約一千七百四十五億件、日均近五億件）：國家郵政局《2024 年郵政行業運行情況》（官方連結 ↗）。
6. 標「軒哥觀察」者（五千萬美金估值、四大十比一晉升等）為軒哥個人觀察。
7. 二〇三〇年資本轉向節點、平台終局、中美路線、出海判斷等，均為軒哥個人判斷。