Altman喊AI創業潮，台灣跟得上？

（媒角抵加／林承志綜合報導）OpenAI 執行長 Sam Altman 8 月 23 日在 David Senra 的訪談中預測，AI 將帶來他所見最大一波小型創業潮；同一場訪談裡，他也承認企業採用的速度比他早年預期慢得多。模型能力往前跑，店家與小團隊仍得先調整軟體、資料存取、合規、預算與分工，才能讓工具進入每天的工作。

台灣企業會不會輸在起跑點，關鍵在於能否把一個人的 AI 用法交給下一位同事重跑。中企署《2025 年中小企業白皮書》記錄，含規劃中僅 7.4% 的受訪中小企業已導入 AI，63.9% 尚無明確應用需求。客服回覆、報價資料整理或會議待辦彙整，只要先寫出資料範圍、可做動作、驗收條件和核准人，就能從一條工作流程開始累積經驗。

Altman預測，AI會掀起小型創業潮

David Senra 的節目頁將這段訪談列在「人們為何害怕 AI，以及即將到來的小型創業潮」的章節。Altman 說，AI 能把原本需要找外包、聘請專人或購買多種軟體才取得的能力，交到更多人手上，因此預期會看到大量人們開辦更小型的事業。

這個畫面比打造下一間獨角獸公司更貼近日常。一人電商要處理商品文案、客訴、促銷規畫和供應商詢問；接案工作者要整理報價、回覆客戶、查找規範和記錄進度。AI 可以在每一段先產生第一版內容，店主仍要決定價格、例外承諾和送出時機。

Altman 談的是未來判斷，市場結果要回到實際使用與經營資料看。小型團隊最先能驗證的，通常是某一段反覆發生的行政工作是否真的少花時間、少漏資料，並且能讓另一個人接手。

他也承認，企業改變比模型慢

Altman 在訪談中回顧，GPT-4 於 2023 年出現後，他原先以為許多產業很快就會感受到更大幅度的改變；後來他調整了這個時間判斷。原因不在模型更新頻率，而在企業要重新安排既有系統和人員工作。

他列出的項目很具體：軟體要怎麼接、哪些資料可供存取、合規流程怎麼走、預算由誰負責、員工角色怎麼變，以及客戶期待如何處理。這些事情每一項都會讓「帳號開通」和「AI 進入日常流程」之間拉開距離。

對小團隊來說，起跑點不必是整套系統。先挑一件可看見結果的工作，讓現有同事照著同一套規則操作，再看是否要接更多資料和工具。流程越清楚，換人、換班或交給外部協力者時越不容易重新從零開始。

四百萬人把ChatGPT用在開店與經營

OpenAI 5 月的分析估計，至少 400 萬人在 2026 年 3 月使用 ChatGPT 協助規畫、開辦、經營或擴大事業。分析把使用者分成尚在籌備和已在經營兩類；前者約占 29%，後者約占 71%。

已在經營的使用者，最常把工作放在行銷與文案，占其活動的 26%；接著是客戶溝通 11%，法律與合規問題 10%。這些是 OpenAI 觀察到的平台使用情況，能看出店主在哪些工作使用 AI，營收、存活率與創業成功仍要由每間公司自己的帳務和客戶資料衡量。

報告列出的常見工作很細：承包商修訂估價單、解釋許可規範、寫網站內容、草擬客戶追蹤訊息；零售商做商品描述、比較定價策略、規畫促銷、回覆客訴。這些任務需要的資料範圍和人工核准點不同，直接決定小店能否安全地把工作交出去。

一人店主需要的，是能接手的第一版

小型事業的難處，是同一人同時要做銷售、客服、行政和行銷。先讓 AI 整理第一版，不會把最終決定交出去；它先把散落的資料收成可檢查的格式，再由店主確認價格、客戶身分、例外處理與對外承諾。

例如，店主可讓 AI 根據已核准的商品資訊和退換貨規則，起草客服回覆，並標出還缺哪一項訂單資訊。AI 不讀正式付款資料、不承諾退款，也不直接寄信；客服或店主核對後才決定是否送出。這樣的安排同時留下錯誤的位置和負責的人。

當流程能重複跑，才適合交給第二位同事或接進更多資料。若每次都要靠店主在聊天框重新描述商品、條款和語氣，AI 只是個人的臨時助手，工作不會累積成團隊能力。

OECD看到的現況：現成工具先進場

OECD 4 月發布的 2026 D4SME 調查，涵蓋 12 個 OECD 國家逾 2,000 家非代表性的中小企業樣本。多數受訪企業採用現成 AI 產品；客製化應用和 AI 代理人正在被嘗試，把 AI 有策略地、安全地整合進營運的程度仍不平均。

時間不足、維護成本和技能缺口，是調查列出的持續障礙。這也說明為何起跑點該放在一個能很快看出錯誤、容易回頭修正的工作。先把客服、品項資料或會議待辦做成流程表，通常比一開始就把帳號、資料庫和所有部門一起接上更容易管理。

台灣中小企業，第一關是找到明確任務

經濟部中小及新創企業署《2025 年中小企業白皮書》以 2025 年 5 至 8 月的分層隨機調查，取得 1,538 家有效樣本。報告記錄，含規劃中的 AI 導入比例為 7.4%，最大障礙是「尚無明確應用需求」，占 63.9%；接著才是對 AI 不理解、導入成本和人才短缺。

老闆不必先回答「公司要不要全面導入 AI」，可先找一個每週都出現、目前由人重複複製貼上或查資料的工作。客服問答、報價資料整理、會議待辦彙整、品項資料核對，都可成為候選；涉及敏感個資、付款、正式送出或不可逆修改的工作，先停在草稿和資料整理。

白皮書記錄，已使用 AI 的中小企業多採外部現成工具。選定工具後，把手上那件任務的輸入、處理與驗收寫得足夠具體，才能讓同一流程在不同同事手上重跑。

先把客服流程寫成四個欄位

以「回覆商品退換貨問題」為例，首輪測試可只處理公司已公開、已核准的規則。客服把客戶問題貼進受控的測試環境，系統只能查閱版本明確的政策文件和商品資料，輸出一封依固定欄位整理的回覆草稿；涉及訂單、退款金額、例外承諾或寄出信件時，交回客服人員完成。

同一張表可移到報價、招募或採購資料整理。每次完成後記下完成件數、花費時間、人工修正內容和送出前攔下的錯誤；連續幾週的紀錄，會比一次漂亮示範更能決定下一步要不要擴大。

起跑點在流程，下一步才是更多工具

Altman 看見的是小型創業者可能擁有更多能力；他同時看見，組織採用會比模型演進慢。台灣中小企業要跟上，不需要等所有工作都能自動完成，先讓一件高頻工作有共同版本、清楚資料範圍和最後核准人即可。

下一次要測新工具時，先把原本的人工流程並排保留。若固定任務的回修量下降、輸出格式穩定、例外案件能停在核准點，就把同一套規則交給更多人或更多資料；若錯誤集中在某個條款版本、欄位或交接人，就回到流程表修改那一格。這些紀錄會決定小團隊是把 AI 留在一次性的聊天，還是變成能交接的工作能力。

FAQ：Altman的創業潮，台灣現在能怎麼看？

Altman 說的「創業潮」已經發生了嗎？

這是 Altman 在 8 月 23 日訪談中的預測。OpenAI 5 月的分析記錄，美國至少 400 萬人曾在 3 月用 ChatGPT 規畫、開辦、經營或擴大事業；平台使用量呈現工作正在進場，創業成敗仍取決於商品、客戶、資金和經營決策。

台灣企業會從起跑點就落後嗎？

中企署 2025 年調查中，含規劃中有 7.4% 已導入 AI，63.9% 尚無明確應用需求。先選一件可核對、可撤回的高頻工作，能讓團隊累積自己的資料與流程，後續再決定是否擴大。

第一件工作怎麼選？

選每週反覆發生、輸入資料範圍清楚、結果能逐項核對、錯誤能撤回的工作。送信、付款、正式報價、錄取通知和不可逆修改，留在人工核准之後。

資料來源

• David Senra，〈Sam Altman〉，2026-08-23，節目頁與完整訪談：https://www.davidsenra.com/episode/sam-altman
• SiliconANGLE，〈Sam Altman voices fears that control of AI could be centered in too few hands〉，2026-08-23：https://siliconangle.com/2026/08/23/sam-altman-voices-fears-that-control-of-ai-could-be-centered-in-too-few-hands/
• OpenAI，〈AI is becoming a first hire for small businesses〉，2026-05-25：https://openai.com/index/ai-first-hire-small-business/
• OECD，〈Empowering SMEs in the age of AI: The 2026 OECD D4SME Survey〉，2026-04-13：https://www.oecd.org/en/publications/empowering-smes-in-the-age-of-ai_bf5a9816-en.html
• 經濟部中小及新創企業署，〈2025年中小企業白皮書〉，2026-04-30 更新：https://www.sme.gov.tw/article-tw-2345-13928