VC 把 83% 的錢押在三家公司 — 當 AI 投資變成贏者全拿，新創生態怎麼辦

二○二六年二月，全球創投在一個月裡砸出了 $1,890 億美元。這個數字本身就夠驚人了。

但真正讓我停下來的，是另一個數字：83%。

三家公司——OpenAI、Anthropic、Waymo——這個月合計拿走了 $1,560 億美元。剩下的全球所有新創，把那 17% 分完。這不是某個產業垂直的集中，而是整個全球創投生態，在一個月裡把八成資本押在三個地址上。

我看到這個數字的第一個反應不是「這很誇張」。而是：這到底代表了什麼？

一千八百九十億美元，其實只是三筆交易

拆解這個數字，你會很快意識到「歷史紀錄」是怎麼構成的。

OpenAI 的 $1,100 億美元，是迄今為止任何私人公司拿到的最大單筆融資。這不是「大一點」的概念——它比美國史上任何一次 IPO 的融資都大。投資人名單像一份科技業點名簿：亞馬遜、Nvidia、SoftBank，外加一批主權財富基金。估值的討論區間在 $7,300 至 $8,400 億美元之間，已逼近台積電市值。

Anthropic 的 $300 億 G 輪，發布當時是史上第二大創投融資——直到同月 OpenAI 刷新紀錄。放在任何一個正常的月份，它本身就足以是那個月的最大新聞。但二○二六年二月不是正常月份。

Waymo 的 $160 億，在其他任何情況下都是一個驚人的數字。但在這三筆交易裡，它幾乎顯得「渺小」。

三筆加起來 $1,560 億。剩下的全球新創——包含所有 AI 應用、SaaS、生技、消費科技、氣候科技——把 $330 億分完。

這個集中度讓我想起一個老問題：我們之前見過這種事嗎？

跟網路泡沫比，相似之處和更令人不安的差異

最常被拿出來對比的是 1999 到 2000 年的網路泡沫。

在那個時代，網路公司確實吸走了大量 VC 資本——1999 年，網路相關企業大約吸收了全球 VC 的八成。但有一個關鍵的結構性差異：那個八成，是分散在數千家公司身上。Webvan、Pets.com、Kozmo.com——每一家都拿到了幾億美元，但沒有哪一家單獨佔到市場的百分之幾。

現在的集中，不是產業層面的集中，而是公司層面的集中。三家公司拿 83%，這在創投史上幾乎沒有先例。

那這算泡沫嗎？

我認為「泡沫」這個框架在這裡用錯了地方。泡沫的核心特徵是「估值脫離基本面」。OpenAI 的 $8,400 億估值，對應的是一個年化收入持續強勁、客戶擴張加速的公司。Anthropic 的 API 業務正在被大量企業採用，轉換成本極高。這跟 2000 年的 Webvan——一家估值幾十億但持續燒錢的雜貨配送新創——在結構上完全不同。

但有一點確實讓我不安：退出邏輯的缺位。當 OpenAI 以 $8,400 億估值融資，投資人要在什麼樣的情境下回本？如果公開市場不接受這個估值，只能依賴持續私下增值——這是一個需要後來者不斷接盤的結構，和 2021 年 SoftBank 押注晚期創投時的邏輯非常相似。

問題不在產品，而在退出。

被擠壓的中間地帶

這場集中化帶來了一個在報導裡比較少被討論的副作用：資本向早期市場的虹吸效應。

數據很清楚。Crunchbase 的分析指出，2026 年第一季超過 40% 的種子和 A 輪資金，流向了規模超過 $1 億美元的大型輪次。換句話說，「種子輪」這個詞在統計上，包含了大量根本不是傳統種子輪的東西。真正支持早期想法的資金，比帳面上稀缺得多。

Carta 的內部數據讓這張圖更完整：2025 年有效種子輪約 1,494 筆，比 2022 年高峰的 2,438 筆下降了 39%。從種子輪到 A 輪的平均週期，也從 2019 年的約 1.7 年延長到現在的 2.2 年——創辦人需要多撐將近一年，才能拿到下一張支票。

為什麼會變成這樣？

最直接的原因是有限合夥人（LP）的撥款節奏在改變。當 Anthropic 和 OpenAI 的輪次本身就需要每家 LP 做出大額配置，本來打算給中型基金的資金，很可能被重新分配到頭部。

但更微妙的問題是 VC 的注意力。大型基金的最佳回報，現在集中在「誰能進 OpenAI 下一輪」這種問題上，而不是「誰能找到值得培養的 A 輪公司」。對早期新創來說，這不只是資金問題，也是「誰願意花時間研究我這種公司」的問題。

同時，AI 工具成本的下降是一把雙面刃。API 定價一年內跌了 80%，「用更少資金打造更多功能」成為可能——但護城河也更難建立。當 Claude 和 GPT 都可以輕易接入，「我們用 AI 做了什麼」這個命題的差異化，也在同步稀釋。

台灣新創的兩條路

在贏者全拿的格局裡，台灣新創的選擇：深耕垂直領域，或進入大廠生態鏈。

台灣的創投生態，規模本來就不大。2024 年台灣年度 VC 投資約 $1.4 億美元，國家發展基金直接投資 277 家新創，動員共投資金達 148.3 億新台幣。放在 OpenAI 一筆輪次的千分之一以下。

但台灣新創面對的問題，不只是「錢不夠」。

更根本的問題是：在「贏者全拿」正在定型的結構裡，台灣新創的合理出路是什麼？

我看到兩條路，而我認為大多數台灣新創團隊其實都站在這兩條路之間——沒有真正選到任何一條。

Cursor 的垂直整合邏輯，可以參考這篇分析。在 AI 工具市場，垂直整合意味著不只是介接 API，而是真正理解用戶的完整工作流，並把 AI 的能力嵌進每一個摩擦點。台灣新創在工廠、製造、農業、醫療這些垂直領域，有大量現成的問題理解和客戶關係——這是資本買不走的。

但有一個現實的障礙：台灣早期 VC 的風險偏好，往往更偏向硬體和製造相關標的，而不是純軟體的 AI 應用新創。這不只是生態偏好的問題，也是退出管道的問題——台灣 IPO 市場在 2024 年有 67 家上市、募資超過 576 億新台幣，但能承接高成長 AI 軟體新創的估值框架，尚在發展中。

我的判斷：泡沫在哪裡，不在哪裡

回到最初的問題：$1,890 億美元、83% 集中在三家公司，這是合理的資本配置，還是泡沫？

我的判斷是：泡沫不在基礎層，而在應用層的中間地帶。

OpenAI、Anthropic、Waymo 的估值，各自對應真實的收入增長、真實的客戶需求、真實的技術壁壘。這些估值可能高，但不是基於幻想。在這個意義上，頭部三家的融資，和 2000 年的 Pets.com 不是同一種動物。

真正的風險，存在於那些試圖在這三家巨頭陰影下做「差不多的東西」的新創——沒有垂直深度、沒有真實的客戶鎖定、靠著 API 定價差套利的 AI 應用。當模型能力繼續收斂、API 成本繼續下降，這些公司的護城河正在被侵蝕，而且速度比他們預期的快。

但我也承認一個反面觀點：集中本身，也許就是市場邏輯的體現。資本流向最有可能創造大型回報的標的，這是市場在說話，不是市場失靈。那麼問題就變成：如果早期 VC 的注意力和資金都一起移向頭部，下一個 OpenAI 從哪裡長出來？

目前沒有人有很好的答案。而這個答案，對台灣新創生態來說，比「怎麼拿下一輪」更根本。

台灣新創真正的機會，不在於跟上這場贏者全拿的遊戲，而在於找到那些大廠暫時還沒有動力自己做的垂直問題——然後把它做深、做到不可替代。

你認為，台灣新創在這個結構裡，哪個垂直領域最有機會建立真正的護城河？

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參考資料

1. Crunchbase — Massive AI Deals Drive $189B Startup Funding Record in February 2026
2. TechCrunch — OpenAI raises $110B in one of the largest private funding rounds in history
3. TechCrunch — Anthropic raises another $30 billion in Series G
4. TechCrunch — Waymo raises $16 billion round to scale robotaxi fleet
5. Crunchbase — A Growing Share of Seed and Series A Funding Going to Giant Rounds