沒有護城河的王者：OpenAI 的競爭困境，以及我們該如何應對 AI 變局
上週讀到貝內迪克特・埃文斯（Benedict Evans）的〈How will OpenAI compete?〉，我在 Obsidian 裡反覆標註了三次。不是因為文章艱深，而是因為他用極其冷靜的筆觸，拆解了一個多數人不敢正視的事實：OpenAI 可能是這波 AI 浪潮中最知名的公司，但它目前並沒有真正的競爭優勢。
Evans 提出了四個根本性的策略問題：OpenAI 沒有獨特技術、沒有網路效應、沒有產品市場契合度（Product-Market Fit），而且它的產品路線圖甚至不是由產品團隊決定的——是研究室裡的突破，決定了下一步要做什麼。
用他的話來說，產品負責人早上打開信箱，發現實驗室搞出了新東西，然後任務就是把它變成一個按鈕。
這讓我想到一件事：當技術本身無法構成護城河，真正的戰場就轉移到了體驗與分銷。
「一英里寬、一英寸深」的警示
Evans 在文章裡，引用了一組讓人警醒的數據：ChatGPT 擁有八到九億用戶，但 80% 的用戶在 2025 年全年發送不到 1,000 則訊息——平均每天不到三次對話。只有 5% 的用戶付費。而美國青少年使用 ChatGPT 的頻率，多數是一週幾次或更少。
這就是他所說的「一英里寬、一英寸深」（a mile wide but an inch deep）。
▲ 一英里寬、一英寸深：ChatGPT 的用戶廣度與使用深度不成正比
讀到這裡，我腦中浮現的不是 OpenAI 的困境，而是我在企業培訓現場反覆遇到的場景：學員們對 AI 工具充滿好奇，但回到工作崗位後，多數人仍然不知道該拿它來做什麼。
工具的能力天花板已經很高了，但使用者的想像力卻常常觸碰不到。
▲ 工具的天花板很高，但使用者的想像力往往觸碰不到
OpenAI 自己把這個問題稱為「能力差距」（capability gap）——意思是大型語言模型能做的事，和人們實際用它做的事之間，存在著巨大鴻溝。Evans 毫不留情地指出，這其實就是「你還沒找到產品市場契合度」的委婉說法。
ChatGPT 會不會是下一個 Netscape？
Evans 做了一個讓人印象深刻的類比：ChatGPT 之於 AI，可能就像 Netscape 之於網際網路。
說到 Netscape，可能很多年輕朋友會對它感到陌生。Netscape 是第一個讓大眾認識網路的瀏覽器，但最終被微軟用分銷優勢（把 IE 綁在 Windows 上）擊敗。更重要的是，瀏覽器本身最終沒有成為價值捕獲的核心場域——真正創造價值的是 Google、Amazon 或 Facebook 這些建立在瀏覽器之上的服務。
而 ChatGPT，現在面臨同樣的結構性問題：聊天機器人就是一個輸入框加一個輸出框，你要怎麼做出差異化？
▲ 價值捕獲不在入口，而在體驗層
Google 有搜尋引擎和 Android 的分銷優勢，Gemini 正在快速搶佔市場。Meta 有社群平臺的流量，Meta AI 的數據也在成長。而 Anthropic 的 Claude 雖然在基準測試上常常名列前茅，卻幾乎沒有消費者認知度（這一點我的看法倒是不太一樣，想想 Claude Code 最近的發展）。
在 AI 的世界裡，做得最早不等於最後會贏。能把技術轉化為不可替代體驗的人，才是最終的贏家。
「權力」才是真正的關鍵字
Evans 在文章後段，做了一個精彩的概念釐清。他說，科技圈常常把「平臺」（platform）、「生態系」（ecosystem）以及「網路效應」（network effect）這些詞掛在嘴邊，但真正的核心概念，其實是「權力」（power）。
他引用中世紀史教授羅傑・洛瓦特（Roger Lovatt）的定義：
權力是讓人去做他們本來不想做的事的能力。
微軟有這種權力——你必須用 Windows，因為所有軟體都在上面。Apple 有這種權力——開發者必須上 App Store，因為用戶都在那裡。Amazon 有這種權力——賣家必須在 Marketplace 上競爭，因為買家的注意力在那裡。
OpenAI 有嗎？目前看來，還沒有。你用 ChatGPT 寫了一封 E-mail，但你明天換成 Claude 或 Gemini 來寫，體驗不會有什麼太大的差異。話說回來，如果沒有鎖定效應，就沒有權力。
這對所有 AI 從業者、教育者或顧問的啟示是巨大的：如果連 OpenAI 都還在尋找自己的護城河，那麼我們每個人都必須認真思考——自己的護城河到底是什麼？
山姆・阿特曼的自我實現預言
Evans 對山姆・阿特曼（Sam Altman）的策略有一個有趣的描述：Altman 正在試圖創造一個「自我實現的預言」（self-fulfilling prophecy）。他到處宣布天文數字的資本支出承諾——一千四百億、一兆、每週建造一吉瓦的算力——目的是透過意志力，把 OpenAI 塞進那張只有少數玩家能坐的桌子。
Evans 承認 Altman 的意志力確實很強大，但也問了一個尖銳的問題：就算你坐到了那張桌子，那也只是一張入場券，而不是通往勝利的門票。
就像台積電是晶片代工的壟斷者，但它在晶片之上的軟體、服務、應用層面，幾乎沒有任何話語權。沒有人會說「我用的是台積電的 App」。同理，就算 OpenAI 在基礎模型層面佔有一席之地，如果它無法在上層的體驗和服務中建立不可替代的地位，最終可能也只是一個昂貴的基礎設施供應商。
對我而言，這篇文章真正在說什麼
讀完 Evans 的分析，我的感受不是悲觀，而是一種被提醒後的清醒。
過去兩年，社會大眾對 AI 產業的認知是「大型語言模型愈來愈強」、「AGI 即將到來」，還有「趕快搭上這班列車」。但 Evans 提醒我們：技術進步本身不等於商業成功，更不等於持久的競爭優勢。
對我這樣一個以 AI 教育和內容創作為核心事業的人來說，這篇文章的核心訊息可以濃縮成一句話：
不要押注在任何一個工具或平臺上，而是要押注在自己理解問題、設計體驗與創造價值的能力上。
面對 2026-2027 AI 變局的心態與行動策略
基於 Evans 的分析框架，結合我過去十五年在企業顧問、教學、寫作領域的經驗，我想提出以下幾個面對未來一到兩年 AI 變局的思考方向：
策略一：建立與工具無關的核心能力
如果連 OpenAI 都可能被 Google 或 Meta 的分銷優勢取代，那麼任何建立在單一工具之上的專業能力都是脆弱的。真正的護城河不是「我很會用 ChatGPT」，而是「我很會拆解問題、設計提示策略、整合多種 AI 工具來解決特定領域的挑戰」。
▲ 真正的護城河不是精通單一工具，而是掌握跨工具的方法論
這正是我在過往的學術研究與職場應用中，持續強調的：培養的是方法論思維，而非工具操作技能。如果你還在思考如何建立這種能力，不妨從當 AI 感文章滿天飛：你不是寫得不夠好，而是太容易被替代這篇文章開始。
策略二：從使用者進化為體驗設計者
Evans 指出，AI 的價值捕獲將發生在基礎模型之上的新體驗層面，而這些體驗尚未被發明出來。這意味著：最大的機會不在於使用現有的 AI 工具，而在於用 AI 工具創造全新的服務、產品和體驗。
▲ 最大的機會不在使用工具，而在用工具創造全新體驗
對內容創作者來說，這意味著不只是用 AI 來寫文章，而是要思考：AI 如何改變讀者與內容互動的方式？對企業顧問來說，不只是教客戶使用 AI，而是要幫助客戶重新設計以 AI 為核心的工作流程。
想從 AI 使用者升級為體驗設計者？ 在 Vibe Coding 實戰工作坊中，我會帶你用自然語言驅動 AI，從零開始把想法變成可運行的數位產品。不需要工程背景，只需要你的專業知識和一個想解決的問題。這不只是學一個工具，而是學會把你的經驗變成系統、把你的洞察變成產品的能力——正是本文所說的「不可替代性」。由自由人學院主辦，名額有限，立即報名 →
策略三：深耕垂直領域的數據與知識資產
Evans 提到，專有數據（proprietary data）可能成為未來 AI 競爭的關鍵差異化因素。舉例來說，基礎模型不知道 SAP 內部發生了什麼，也沒有投資銀行的百萬份試算表。
專有數據，是指企業內部或第三方機構提供的獨家數據，內容涵蓋公司的財務分析和產業報告等獨特見解。專有數據因其獨特性而具有價值，通常能提供更高品質的決策參考。
這對我們的啟示是：在自己的專業領域中，系統性地累積、整理和結構化知識資產，是建立長期競爭力的關鍵。 這也是我持續經營 Notion 知識管理系統和 Anytype、Obsidian 筆記庫的原因——這些不只是筆記，而是我的專有數據集。
▲ 系統性累積的知識資產，是 AI 無法輕易取代的護城河
關於如何用系統化的方式管理知識資產，可以參考我之前寫的 PARA 真的是 AI 時代的資訊管理關鍵嗎？以及講師的數位資產管理術：用 AI 把授課經驗變成可複利的系統。
策略四：擁抱寡頭競爭時代的多元佈局
Evans 暗示，未來的 AI 基礎設施可能像航空製造業或半導體製造業一樣，走向寡頭壟斷。但在應用層面，競爭將極度多元化。
這意味著：不要把所有雞蛋放在同一個籃子裡。 同時熟悉 ChatGPT、Claude、Gemini、開源模型，了解它們各自的優勢與限制，根據不同場景選擇最適合的工具。這是我從 Vista 寫作陪伴計畫、內容駭客到自由人學院所持續實踐的理念。
策略五：把握「空白畫布問題」的教育商機
Evans 和 OpenAI 都承認存在一個「能力差距」——模型可以做很多事，但多數人不知道該叫它做什麼。這個「空白畫布問題」（blank screen problem），正是教育者和顧問最大的機會。
幫助人們從「不知道能做什麼」到「知道怎麼做」，從「偶爾好奇」到「每日依賴」——這才是 AI 教育真正的價值所在。不是教工具操作，而是教思維轉換。
▲ 多元佈局加上填補教育空白，是 AI 時代最穩健的生存策略
如果你對這個方向感興趣，推薦閱讀別再等工程師了！Vibe Coding 讓你的想法今天就能跑起來，以及拒絕當數位佃農：2026 年，為何你需要用 Vibe Coding 打造數位總部？
策略六：保持建設性偏執
Evans 引用了安迪・葛洛夫（Andy Grove）的名言：「只有偏執狂才能生存。」Intel 曾經有網路效應，後來沒有了；曾經有技術領先優勢，後來也失去了。
在 AI 的世界裡，這種隨時可能被取代的焦慮，其實是健康的。但偏執不等於恐慌。建設性的偏執意味著：持續學習、持續實驗和持續調整策略，但不被恐懼驅動，而是被好奇心驅動。
在不確定中找到自己的確定性
▲ 在不確定中，找到自己的確定性
Benedict Evans 的這篇文章，表面上是在分析 OpenAI 的競爭處境，但對我而言，它其實是一面鏡子，照出了每一個 AI 從業者都必須面對的核心問題：當工具在快速趨同，當技術不再是護城河，你的不可替代性在哪裡？
答案不在任何一個大型語言模型裡，不在任何一個平臺上，而在你對問題的理解深度、你的知識體系、你的表達能力、你與人連結的方式，以及你為特定群體創造獨特價值的能力。
2026 到 2027 年，AI 產業將經歷劇烈的整合與重組。有些公司會消失，有些新巨頭會誕生，但無論格局如何變化，能在混沌中保持清醒、在不確定中找到自己確定性的人，將是最終的勝者。
這不是預測，而是你我都將面對的選擇。
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