想像一下：你在 LinkedIn 上滑動，幾乎每隔幾則貼文就有人宣布創立 AI 新創、完成一億美金融資，或推出號稱「顛覆世界」的產品。這真的不是錯覺——2026 年，人工智慧新創已經從小水流變成大海嘯。但在這麼多新聞和討論裡，怎麼判斷哪些才是真正的趨勢？不管你是創業家、投資人，還是想讓公司一直走在前面，掌握 AI 熱潮背後的真實數據，才是你能否乘風破浪的關鍵。
過去一年，我一直在 AI 生態圈裡打滾——不只參與產品開發、研究，也很關心產業的投資動態。接下來要分享的這些數據，不只是讓人驚訝，更是每個想在 AI 黃金時代脫穎而出的重要指標。現在，就讓我們一起來看 2026 年最關鍵的 AI 與 ai 新創統計數據，看看這些數字對科技、商業，甚至我們每個人有什麼意義。
AI 新創大爆發：2026 年重點統計數據
先來看看那些會讓董事會和團隊群組都驚呼的數字。以下是 2026 年你一定要知道的 AI 與 ai 新創統計重點：
| 統計項目 | 2026 數值 / 趨勢 |
|---|---|
| 全球 AI 新創公司數量 | 約 33,000 至 70,000 家 |
| 全球 AI 市場規模（2025） | 約 3,900 億美元，預計 2030 年達 1.8 兆美元（年複合成長率 36%） |
| AI 新創佔全球創投資金比重（2025） | 50–51%（2024 年為 34%） |
| 2025 年 AI 新創總創投投資額 | 約 2,020–2,030 億美元 |
| 頂尖 AI 新創每位員工平均營收 | 348 萬美元（是頂尖 SaaS 公司的 5–6 倍） |
| 新科技新創導入 AI 比例 | 約 74% 創辦人將 AI 納入商業模式 |
| Y Combinator 2025 春季新創專注於 Agentic AI 比例 | 近 50% |
| AI 人才缺口 | 163 萬個 AI 職缺，僅約 51.8 萬合格人才 |
如果你看到這些數字還沒被震撼到，可能要摸摸自己的脈搏了。
全球 AI 新創版圖：成長、資金與市場佔有率
2026 年的 AI 新創生態圈，說它狂野一點都不誇張。根據不同來源，全球專注於 AI 的新創公司數量大約在 到 家之間。這不只是商業簡報裡的數字暴增，更代表新創運作模式已經徹底改變。
- 成長速度： 以英國為例，AI 企業數量過去十年成長了 ，每年大約有 。
- 區域熱點： 美國一枝獨秀，吸引了全球大約 。
- 產業分布： AI 正在顛覆各行各業，但有些領域特別受青睞。像健康科技領域有 流向 AI 新創（2022 年只有 29%）。
- AI 原生、AI 優先、AI 賦能： 這三種有什麼差別？AI 原生新創從一開始就以 AI 為核心（像基礎模型實驗室、Agentic AI 公司）；AI 優先則是以 AI 為主要產品或差異化關鍵；AI 賦能則是用 AI 強化現有產品或流程。2026 年，這些界線越來越模糊，但趨勢很明顯：沒用 AI，基本上拿不到資金。
一句話總結：AI 已經不只是產品功能，而是新創的根本。
資金流向：AI 新創融資與投資趨勢
說到資金，這才是讓公司運作、GPU 不停轉的關鍵。
- 2025 年 AI 新創總創投投資額： ，比 2024 年成長 75%。
- 全球創投資金佔比： 的創投資金都流向 AI 新創。
- 超大規模融資： 來自單筆 5 億美元以上的輪次。SoftBank 單筆對 OpenAI 投資 400 億美元，讓所有創辦人都超羨慕。
- 早期資金變化： 都流向 1 億美元以上的 AI 新創。
- 估值： OpenAI 傳聞估值高達 ，Anthropic 也有 1,800 億美元，AI 新創後期估值遠遠超過傳統軟體公司。
產業熱點：
- 生成式 AI 依然是焦點，但「垂直型 AI」（針對特定產業的解決方案）正快速崛起。根據 Bessemer，LLM 驅動的垂直 AI 公司平均 ，毛利率約 65%。
交易動態： 雖然科技巨頭和私募基金資金很充足，，而且平均交易金額持續上升。過去那種「撒網式」投資已經退場，除非你在做 AI Agent。
AI 新創表現：生產力、獲利與團隊結構
這裡才是真正的亮點。AI 新創不只融資多，還能用更小的團隊創造更高產值。
- 每位員工營收： 頂尖 AI 新創平均 ，是主流 SaaS 公司的 5–6 倍（SaaS 約 61 萬美元）。
- 團隊規模： 前十大 AI 新創平均只有 ，遠遠少於傳統科技巨頭。
- 獲利能力： 已經損益兩平或更好，沒用 AI 的只有 54%。
- 上市速度： 有些生成式 AI 新創專注單一痛點，一年內就能從零做到 2,000 萬美元年經常性收入（參考 ）。
背後的推手？AI 自動化帶動的精實跨域團隊——從程式開發、數據分析到內容產出，通通包辦。這不只是「聰明工作」，更是「小團隊大規模」的最佳寫照。
新創導入 AI：應用場景與實踐趨勢
對新創來說，AI 已經不是流行語，而是日常必備。
- 導入率： 已經付費用至少一款 AI 工具。SaaS 公司裡，，。
- 創辦人思維： 從創業第一天就把 AI 納入商業模式。
常見應用場景：
- 行銷與銷售自動化： 產生文案、郵件推廣、社群內容、A/B 測試。
- 客服自動化： 聊天機器人、虛擬助理。
- 產品開發： AI 協助寫程式、數據清理、分析和商業智慧。
- 產品內建 AI 功能： 像智慧建議、預測分析、圖片生成等。
實戰建議： 最成功的新創通常只專注 2–3 個關鍵 AI 應用，而不是把資源分散在一堆「加分」功能上（參考 ）。
Agentic AI 與自主系統在新創的崛起
還記得以前「AI 助理」只會幫你排會議嗎？2026 年最夯的趨勢就是 Agentic AI——這類系統不只會給建議，還能真的「幫你做事」。
- Agentic AI 導入： 裡，快一半都專注在 Agentic AI。
- 產業預測： Gartner 預估 到 2025 年都會導入 Agentic 元件。
實例：
- Docket：AI 代理人自動寫並執行網頁測試。
- VoiceOS：AI 系統自動進行面試。
這波轉變很明顯：AI 不再只是生產力工具，而是新創的「自動化共同創辦人」。（雖然我的 AI 還沒幫我買咖啡，但能自動測試網頁也很可以啦。）
AI 新創的挑戰：投資報酬、整合與人才荒
當然，AI 新創也有不少難題——有些甚至會讓頂尖團隊跌一跤。
- 投資報酬困境： 發現，95% 企業 AI 試點計畫沒產生明顯效益。
- 整合難題： 很多新創陷入「AI 工具疲勞」——工具太多，策略太少。最成功的團隊會精選少數最適合的工具，深度整合，而不是追逐每個新花樣。
- 人才短缺： 全球有 ，但合格人才只有 51.8 萬。AI 職位薪資比一般軟體高 ，AI 工程師招聘年增 。
最佳實踐建議：
- 驗證 AI 應用場景，並深度整合到工作流程。
- 善用成熟 AI 平台、和供應商合作（），不要什麼都自己做。
- 招募策略多元化：遠端團隊、外包、培訓潛力人才。
AI 新創趨勢觀察：全方位 AI、垂直化與無程式碼工具
想預測未來，這幾個趨勢一定要注意：
- 垂直型（產業專屬）AI： Bessemer 指出 LLM 原生的垂直新創（法律、醫療、金融等），開拓傳統 SaaS 無法觸及的市場。
- 全方位 AI 新創： 越來越多公司「自建全套技術堆疊」，從模型到應用，尤其在高度監管產業。
- AI 原生產品設計： AI 不再是附加功能，而是產品核心。
- 無程式碼/低程式碼 AI 工具： 認為 AI 不會取代無程式碼工具，但 。預期拖拉式 AI 平台會大幅成長，讓非工程師也能打造 AI 流程。
以我協助非技術用戶落地 AI 工具的經驗（致敬 ），可以很肯定：簡單又強大的 AI 需求只會越來越高。
AI 新創的未來：監管、資本調整與永續成長
AI 盛宴還沒結束，但監管機構和市場現實已經開始「查身份」。
- 監管趨勢： 美國在 2024 年通過了 （2023 年只有 49 項），歐盟 AI 法案也快上路。新創必須從一開始就重視隱私、透明和安全。
- 市場修正： 經過多年「先做再說」的時代，資本開始聚焦在 。未來估值會更貼近現實（像生技產業 2–4 倍營收倍數），永續成長成為新標準。
- 負責任的 AI： 道德、風險控管和偏見防範不再只是加分，而是贏得用戶和投資人信任的關鍵。
2026 年及未來的贏家，就是那些能兼顧創新、營運紀律和合規的新創。
重點整理：2026 年 AI 新創統計對創業者與投資人的啟示
最後總結，這些 AI 與 ai 新創統計數據對 2026 年的創業者和投資人有什麼啟發：
- 嚴格對標： 把你的融資、每人營收、導入率和業界頂尖比較。如果你的 AI 新創不夠精實高效，就是把市場讓給別人。
- 聚焦 AI 應用： 最成功的新創只專注 2–3 個高影響力 AI 應用，並全力執行。別被花俏功能分心。
- 資本集中化： 最大的資金流向最大膽的賭注。如果你不是做基礎或垂直型產品，考慮策略合作或併購。
- 應對人才荒： 招募、培訓和合作多管齊下。AI 人才稀缺又貴，務必提前規劃。
- 善用成熟工具： 和成熟 AI 平台（像 ）合作，避免「工具疲勞」，提升投資報酬。
- 擁抱新趨勢： 垂直 AI、全方位解決方案、無程式碼工具正引領新一波浪潮。沒跟上就等於落後。
- 合規與用戶為本： 以透明、道德和可衡量成果建立信任。監管快來了，提前佈局才是王道。
對創業家、營運者和投資人來說，這些 ai 統計數據不只是冷知識，而是你在這個史上最競爭、變化最快科技市場中生存和成長的路線圖。
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祝大家 2026 年都能打造更聰明、更精實、更有影響力的 AI 新創——也希望今年還不會被自己的 Agentic AI 取代。
延伸閱讀與資料來源：
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