AI 吞下全球創投資金：2026 年首季占比達 80%，新創護城河正收斂到「分發」與「專有資料」

全球創投市場正在出現極端集中的資金流向：人工智慧幾乎成為唯一的大型交易主題。

根據本文引用的 Crunchbase 數據，AI 公司在 2026 年第一季一共取得約 2,420 億美元創投資金，占同期全球 Venture Capital Funding 約 80%。換句話說，每流入創投市場 10 美元，就有約 8 美元流向與 AI 相關的企業。

這種集中程度的重要性，不只在於 AI 很熱門，而是它正在改變創投市場原本用來判斷一家軟體公司是否值得投資的基本邏輯。

過去，開發一套完整軟體產品往往意味著需要工程團隊、長期技術累積、基礎設施建設與大量資本投入。因此，一家公司能夠完成產品本身，有時就代表它已經建立一定程度的技術壁壘。

但生成式 AI、AI Coding Agent 與所謂 Vibe Coding 工具快速普及後，軟體開發成本正在下降。某些過去需要數週甚至數月完成的功能，現在可能在數小時內就能做出初步版本。

當建立產品變容易，真正困難的問題也隨之改變：如果競爭對手明天下午就能做出一個功能相似的版本，投資人今天究竟是在投資什麼？

創投市場正在變成一場高度集中的 AI 交易

本文指出，2026 年上半年全球 Venture Investment 已達約 5,100 億美元，甚至超過 2025 年全年的投資總額。

更驚人的是，OpenAI 與 Anthropic 兩家公司合計就取得其中約 43% 的資金。

這代表當前的風險資本並不是平均流向所有 AI 公司，而是在 AI 產業內部進一步向少數大型模型公司集中。

從投資邏輯來看，這形成一個非常特殊的市場結構。

一方面，大型基礎模型公司需要極高的資本支出，包括 GPU、資料中心、模型訓練、推論基礎設施與研究人才，因此它們天然能吸收數百億美元等級的資金。

另一方面，大量建立在這些基礎模型之上的 Application Layer Startup，開發產品所需的技術成本反而快速下降。

結果便形成一個兩極化市場：最底層的模型基礎設施極度資本密集，但最上層的應用產品卻越來越容易被建立與複製。

因此，對不屬於大型 Foundation Model 公司的新創而言，投資人提出的問題逐漸從「你能不能做出這個產品」變成「為什麼別人不能做出同樣的產品」。

Fractl 從創投活動第一線看到另一個問題：真假投資人更難辨認

Fractl 創辦人暨執行長 Rime Salmi 則從另一個角度觀察目前創投環境的變化。

Fractl 是一個在多倫多註冊的創業者與投資人社群網路，主要舉辦採邀請制的 Founder 與 Investor 活動，包括私人聚會、早午餐與 Cocktail Hour。

這些活動通常安排在大型科技與加密產業會議期間，例如新加坡 Token2049、Korea Blockchain Week，以及美國邁阿密 Consensus 等活動周邊。

Salmi 的工作之一，就是判斷哪些人應該進入這些活動。

而她觀察到的一個現象，是目前創投市場存在大量自稱投資人的參與者，但部分人士實際上並沒有真正的投資能力。

她表示，有些人會以投資人的身分出現，但實際目的可能是尋找別人的資金，甚至只是利用投資圈身份進行各種投機行為。

這反映出另一層市場問題：當 AI、Web3 與大型科技會議吸引大量資金與注意力後，投資人、創業者、募資者與中介者之間的界線正在變得更加模糊。

在資金快速湧入某個熱門產業時，辨認真正 Capital Provider 的能力本身也開始變得重要。

投資人最大的問題：不知道三年後的世界長什麼樣

Salmi 認為，目前創投市場真正困難的地方，是投資人很難建立一套能夠長期成立的 Investment Thesis。

她指出，AI 雖然已經成為最重要的市場關鍵字之一，但投資人其實仍不確定人類在未來企業組織中的角色。

其中一個核心問題是：未來是否會出現大量 One-Person Company，也就是由一名創業者搭配大量 AI Agent 與自動化工具，完成過去需要數十甚至數百名員工才能完成的工作？

如果答案是肯定的，那麼過去創投產業用來衡量公司的部分指標可能需要重新思考。

傳統創投模型經常把 Team Size、Engineering Talent、Headcount Growth 與組織能力視為公司執行力的一部分。

但如果 AI 能讓一個五人團隊完成過去五十人團隊的產出，員工數量本身就可能不再代表公司規模或競爭能力。

這也是 Salmi 所提出的問題：市場未來究竟會接受 One-Person Company，還是仍然偏好資助擁有大型完整團隊的企業？

目前沒有明確答案。

而當投資人甚至無法確定未來公司的理想組織形態，自然更難建立可以維持多年不變的投資論點。

Vibe Coding 讓「產品做得快」不再是有效護城河

AI 軟體開發工具快速普及，也正在挑戰另一個創投產業的傳統判斷方式。

如果某個 App 可以透過 AI 在極短時間內完成，它是否還值得被認真看待？

Salmi 的答案是肯定的。

她認為，產品被建立得很快，並不代表產品本身沒有價值，也不代表它不可能成功。

更重要的是，Speed of Construction 已經不再是衡量一家公司的 Validity，也就是市場有效性與商業價值的可靠指標。

這是一個非常重要的轉變。

過去，一個技術產品需要兩年才能完成，可能暗示背後存在大量 Engineering Complexity。競爭對手想複製，必須重新投入相同的人力、時間與資本。

但 AI Coding 改變了這個關係。

如果原本需要六個月完成的功能，現在任何團隊都能在幾天內重建，那麼開發速度本身就很難形成 Sustainable Competitive Advantage。

換句話說，程式碼正在逐漸從資產變成商品。

產品功能仍然重要，但「我們有這個功能，而別人沒有」的有效期限正在快速縮短。

Salmi：最後可能只剩兩種真正的護城河

在這種環境下，Salmi 認為目前仍然相對可靠的護城河主要剩下兩種：Distribution 與 Data。

第一個是 Distribution，也就是企業接觸、取得與留住使用者的能力。

當十家公司都能快速建立功能相似的產品時，真正有價值的就不一定是誰先完成程式碼，而是誰已經擁有使用者。

Distribution 可以來自多種來源，例如品牌、社群、內容平台、合作夥伴、既有客戶關係、銷售網路、開發者生態系，或其他競爭對手難以直接複製的市場入口。

AI 可以幫競爭對手快速複製一個 Dashboard，卻無法在一個下午複製一家企業經營五年的客戶關係。

因此，當 Software Development 越來越 Commodity 化，Distribution 的重要性反而可能上升。

第二個護城河則是 Proprietary Data。

Salmi 特別強調，如果一家新創擁有高品質、深入且經過多年累積的專有資料，競爭對手就很難單純靠 Vibe Coding 取代這家公司。

原因並不複雜。

AI 可以生成程式碼，可以模仿 UI，可以建立功能，也可以快速部署產品，但它無法憑空生成多年真實世界累積而來的獨特資料。

例如，一家公司如果花了五年建立某個專業產業的交易資料、使用者行為紀錄、供應鏈資訊、醫療資料或其他高品質 Dataset，競爭者即使能在一天內複製軟體介面，也無法在一天內複製五年的 Data History。

這就是 Data Moat 的價值。

AI 時代的新創問題，不再只是「能不能做」

這也意味著，AI 時代的創業者可能需要重新思考 Startup Moat 的定義。

未來投資人看到一個新的 SaaS 或 AI Application 時，第一個問題可能不再是：這個產品技術難不難？

而可能變成：

這家公司掌握什麼別人沒有的資料？

它如何取得下一批使用者？

如果 OpenAI、Anthropic、Google 或另一家 Startup 明天推出相同功能，使用者為什麼還要留下？

如果把產品重新寫一遍只需要一天，那麼公司剩下什麼是不能被重新寫出來的？

這些問題，本質上都是在尋找同一件事情：Durability，也就是企業競爭優勢能維持多久。

AI 可能讓軟體更容易做，卻讓建立公司變得更困難

AI Coding 最有趣的一個結果，是它同時降低了創業門檻，也提高了建立長期競爭優勢的難度。

建立 MVP 可能變得前所未有地容易。

一個創業者可以透過 AI 建立網站、寫 Backend、建立資料庫、設計介面甚至完成 Marketing Content。

但正因如此，市場上的產品數量也可能快速增加。

如果每個人都能做出產品，能做出產品本身就不再稀缺。

真正稀缺的東西會移往 AI 不容易瞬間複製的領域：使用者關係、品牌信任、網路效應、獨特資料、法規資格、實體基礎設施與市場分發能力。

因此，AI 並沒有讓護城河消失，而是在重新移動護城河的位置。

程式碼可能正在失去部分稀缺性，但 Distribution 與 Proprietary Data 的稀缺性反而可能因此提高。

創投資金集中，也可能放大這場淘汰

當前創投市場的另一個特徵，是資金並沒有因為建立 Startup 變便宜而平均分散。

相反地，本文引用的數據顯示，資金正在高度集中到 AI，甚至進一步集中到少數大型 AI 公司。

這形成一個看似矛盾的環境。

建立一家軟體公司的成本正在下降，但取得大型創投資金的競爭可能反而變得更加激烈。

對創業者而言，只有一個可以運作的 AI Product，可能已經不足以構成完整的 Venture Case。

投資人會越來越需要知道：如果所有競爭者都有相同的模型 API、相同的 Coding Agent 與相似的技術能力，這家公司究竟還剩下什麼不可取代？

Salmi 所提出的 Distribution 與 Data，正是目前其中兩個最直接的答案。

這也可能成為下一階段 AI Startup 市場的重要分水嶺：會寫出產品的公司可能越來越多，但真正能累積不可複製資產的公司，依然非常稀少。