Zerodha 共同創辦人 Nithin Kamath 警告說，單純使用人工智慧已不足以讓新創公司在投資人面前脫穎而出。NDTV Profit 與 Storyboard18 的報導將他的觀點解讀為募資環境中的更大轉變：AI 已經在新創簡報中變得太常見，創辦人如今必須展現更強的商業、產品或執行優勢。

這番話之所以重要，是因為「AI」已從專門性的描述，變成軟體、金融科技、商務、醫療保健與工作工具投資簡報中常見的一部分。對創辦人來說，意義很直接：將產品描述為由AI驅動，或許能說明它做什麼，但未必還能說明為何它值得資金、客戶，或更高的估值。

Kamath 的警告對新創簡報說了什麼

兩篇報導都指出 Kamath 的同一核心論點：AI 本身並不是差異化因素。NDTV Profit 的標題甚至更進一步，將 AI 導向的簡報描述為可能傷害新創募資前景，而 Storyboard18 則把問題描述為無法脫穎而出。

這個區別很重要。報導中的批評並不是說新創應該避免 AI，或 AI 產品沒有商業價值，而是技術標籤已經變得過於寬泛，無法單靠它支撐一場簡報。當投資人聽到一家公司使用機器學習、生成式 AI，或AI agents 時，仍然需要了解客戶痛點、產品的防禦性，以及使用者會付費的證據。

對創辦人而言，這改變了簡報中的強調順序。AI 仍可作為產品架構的一部分，但核心論點越來越需要圍繞可衡量的客戶成果：更低的營運成本、更快的工作流程、更好的決策、更高的轉換率，或是先前不存在的能力。

現有報導中的證據與限制

這則報導的證據來自兩篇內容相當相似的媒體報導。兩者都未在現有材料中提供完整逐字稿、Kamath 原始發言的直接連結、發言日期，或關於聽眾與場景的更多脈絡。因此，依據提供的來源材料，無法獨立檢驗 Kamath 發言的精確措辭。

這個限制也適用於更強烈的說法，也就是 AI 導向的簡報正在傷害募資機會。標題將這個觀點歸於 Kamath，但現有報導並未提供募資數據、投資人調查，或交易分析來證明 AI 聚焦的公司因提到 AI 而拿到更少資金。

較穩妥的結論是，Kamath 正在提供一位資深實務者對投資人如何解讀越來越相似簡報的看法。這不應被視為經過驗證的整體市場基準。報導也沒有證明 Zerodha 已採用評估 AI 新創的正式規則，或 Kamath 是代表所有投資人發言。

即便如此，NDTV Profit 與 Storyboard18 的一致性顯示，這番話之所以成為新聞，是因為它捕捉到市場上已可見的擔憂：AI 這個詞既能說明產品類別，也同時會讓一家公司看起來與數百個競爭者沒有差別。

為什麼 AI 標籤的訊號力正在下降

在早期募資週期中，提到 AI 可能代表技術雄心或取得稀缺專業能力的機會。隨著基礎模型、應用程式介面、開源模型與託管推理服務廣泛可用，這種訊號已經減弱。

如今公司可以在不自行建立每個底層模型的情況下，加入摘要、搜尋、分類、影像生成或對話介面。這降低了推出 AI 功能的門檻，但也讓功能層級的主張更容易被競爭者複製。因此，投資人必須超越「產品是否使用 AI」這個問題，去追問什麼仍然難以複製。

可能的答案包括專有資料、分發能力、工作流程整合、法規知識、客戶信任、定價紀律，或是隨著使用而改進產品的回饋迴路。這些都不是自動優勢，創辦人仍必須證明它們。但它們比「產品由 AI 驅動」這類泛泛之說更有資訊量。

同樣的問題也影響銷售企業 AI的公司。買家越來越傾向根據可靠性、安全性、整合性、治理與總成本來比較工具，而不只是模型術語本身。因此，一場只複製供應商語言、卻沒有展示營運成果的新創簡報，可能只能滿足好奇心，卻無法帶來急迫感。

對創辦人、開發者與買家的影響

對新創創辦人來說，Kamath 的報導立場提高了簡報中「為什麼是現在？」這一部分的標準。答案不能只說模型變好了。創辦人需要說明，為什麼客戶問題現在迫切、為什麼自己的方法比通用模型或既有平台更好，以及如果模型價格下降或能力提升，企業如何仍能保留價值。

產品團隊也面臨相似考驗。將 AI 助理加入既有工作流程或許能吸引注意，但是否會被採用，取決於助理是否能減少摩擦並提供可靠結果。打造 AI agents 的團隊必須說明在哪些地方仍需要人工審核、如何偵測失敗，以及系統遇到模糊或敏感任務時會如何處理。

企業買家在評估供應商時也可以用同樣的框架。與其把 AI 功能視為戰略相關性的證明，採購與技術主管可以要求任務層級準確度、整合需求、資料控管、可稽核性，以及來自相似部署案例的證據。Kamath 的報導警告並不能證明每一家 AI 新創都很弱；它只是表示買家與投資人應要求更具體的證據。

對更廣泛的市場而言，這種趨勢可能有利於那些將 AI 與難以複製的分發渠道或深度嵌入的工作流程結合的公司。它也可能增加對那些主要優勢是能接觸與大型競爭者相同模型與工具的新創公司的壓力。這並不會抹去新公司機會，但會讓定位與執行更關鍵。

接下來要關注什麼

下一個訊號將是投資人是否開始將 AI 描述為基礎能力，而非獨立的投資論點。公開的簡報指南、加速器甄選標準，以及新創 Demo Day 的評論，都可能顯示這種觀點是否已超出 Kamath 的發言而擴散。

創辦人也應觀察募資對話如何從模型選擇，轉向留存、毛利、部署速度與客戶成果的證據。如果投資人越來越常要求工作流程層級的指標，新創在接觸市場前就需要更強的資料量測基礎。

在產品面，重要的考驗將是 AI 公司能否把技術功能轉化為持久的分發能力。請留意客戶案例、重複使用、可衡量的時間或成本節省，以及讓產品難以替代的整合。這些訊號比簡報標題中是否有 AI 更能說明差異化。

Creati.ai 觀點

Kamath 的報導警告與其說是對 AI 新創的判決，不如說是對新鮮感下降的一種提醒。當一項能力變得廣泛可得時，它仍可能是產品不可或缺的一部分，但作為定位敘事的價值卻會下降。

對開發者與投資人而言，實際的教訓是把技術層與公司的真正優勢分開看待。AI 也許能驅動產品，但一個有說服力的商業案例，仍取決於具體問題、可信的執行、持久的分發，以及客戶認為值得付費的證據。