如果你對科技商業策略稍有涉獵，這是一場不容錯過的對話。
這不是那種充滿公關話術的制式訪談。這是發生在 Stripe 內部 Podcast《Cheeky Pint》的一集特別節目，由 Stripe 總裁 John Collison 親自提問，對象是科技圈最敏銳的大腦之一——Stratechery 的創辦人 Ben Thompson。
這場對話之所以迷人，是因為它像極了兩位重量級人物在舊金山某個精釀酒吧裡的私下閒聊：話題從個人的滑雪裝備一路延伸到全球半導體供應鏈的結構性危機。Collison 代表著實幹派巨頭的執行視角，而 Thompson 則帶著他標誌性的「聚合理論」（Aggregation Theory）框架，為我們拆解了 AI 浪潮下那些被忽視的商業真相。
一、廣告的哲學轉向：從「搜尋意圖」到「預測身份」
矽谷長期以來有一種菁英式的「廣告厭惡症」，彷彿廣告是產品設計上的污點。但在這場對話中，Thompson 提出了一個極具反直覺的觀點：好的廣告，其實是創造消費者剩餘（Consumer Surplus）的核心機制。
為什麼 Instagram 的廣告比 Google 還要懂你？
Thompson 舉了一個非常生活的例子：他在 Instagram 上買了一個滑雪板架。重點是，在他看到廣告之前，他根本不知道自己需要這個東西。
Ben Thompson：「這就是我所謂的『發現型廣告』（Discovery-based advertising）。Google 的搜尋廣告是基於你的意圖（Intent）——你已經知道你要什麼了；但 Meta 的廣告是基於你的身份（Identity）與預測——它在你意識到需求之前，就把解決方案推到了你面前。」
這揭示了 AI 時代廣告的核心差異：
搜尋時代（Intent-based） —— 用戶主動尋找，廣告是攔路虎或輔助者。
AI 時代（Identity-based） —— 演算法預測需求，廣告是「驚喜的發現」。
OpenAI 的錯誤示範
針對 OpenAI 宣布在 ChatGPT 引入廣告，Thompson 的評價毫不客氣。目前的做法——在對話旁放置相關的橫幅廣告（Banner Ads）——被他評為「最懶惰的形式」。
試想一下，當你問 ChatGPT 天氣如何，旁邊跳出雨傘廣告，這是一種對話的中斷（Interruption）。Thompson 認為，未來的 AI 廣告不應該干擾當下的任務，而應該利用對用戶長期的理解（Context），在合適的時機推送即便與當前對話無關、但用戶極感興趣的產品。這才是 AI 聊天機器人該有的廣告型態，也是 Meta 至今仍難以被超越的護城河。
二、SaaS 的黃昏？不，是「無限增長」神話的破滅
時間來到 2026 年初，公開市場似乎對 SaaS（軟體即服務）板塊失去了信心。許多曾經的明星股風光不再。對此，Thompson 給出了精闢的解讀：軟體沒有死，死的是「賣人頭」的商業模式。
座位經濟（Seat-based Economy）的崩解
過去十年，SaaS 公司的估值邏輯很簡單：企業會不斷擴編，每多招一個人，就要多買一個 Slack、Salesforce 或 Zoom 的授權（Seat）。投資人買單的是這個「無摩擦的增長故事」。
但 AI 的出現徹底打翻了這個算盤。
John Collison：「現在企業的目標是用更少的人做更多的事。如果 AI 讓一個 10 人的團隊能產出 100 人的效能，那麼依賴『人頭數』計費的軟體公司，營收天花板就塌下來了。」
「小池塘」理論：創業者的機會
這聽起來很悲觀？恰恰相反。Thompson 提出了一個對開發者極具啟發性的「小池塘理論」。
不要試圖成為下一個 Bill Simmons（意指不要試圖在紅海裡做大眾媒體或通用軟體）。AI 工具（如 Cursor, Claude Code）大幅降低了寫程式的邊際成本，這意味著：以前因為市場太小而不值得開發的軟體，現在變得有利可圖了。
未來我們不會看到幾個巨頭統治所有軟體，而是會看到成千上萬個針對特定利基（Niche）、特定行業痛點的「微型軟體公司」百花齊放。這是一個從「大一統」走向「碎片化繁榮」的時代。
三、台積電煞車（The TSMC Brake）：AI 擴張的最大隱憂
這可能是整場訪談中最令人背脊發涼的部分。Thompson 創造了一個新詞：「台積電煞車」，用來解釋為什麼我們可能會在 2029 年左右面臨 AI 算力的嚴重短缺。
為什麼台積電不敢放手一搏？
不同於記憶體（DRAM）市場因為有多家競爭者（Samsung, SK Hynix, Micron）而必須軍備競賽式的瘋狂擴產，台積電在先進邏輯製程上幾乎是「獨家壟斷」。
這帶來了一個副作用：極度的理性與保守。
Ben Thompson：「建造一座先進晶圓廠需要數百億美元，且一旦閒置，折舊成本會殺死利潤。台積電沒有動力去『超前部署』，除非客戶先把錢放在桌上。」
這形成了一個危險的僵局：
AI 的需求是指數級增長的。
台積電為了規避風險，堅持看到確定的訂單才擴產（Linear expansion）。
結果 —— 硬體產能將遠遠追不上 AI 代理（Agents）帶來的算力需求爆發。
Thompson 警告，除非科技巨頭（Hyperscalers，如 Google, Microsoft, Meta）願意像當年 Apple 扶持台積電那樣，投入鉅資分擔風險，或者積極扶持 Intel/Samsung 成為可用的備案，否則這將是 AI 發展史上最嚴重的物理瓶頸。
四、深思：在無限生成的時代尋找「真實」
對話的尾聲觸及了存在主義的邊緣。當 AI 代理人（Agents）不僅能幫你寫信，還能幫你購物、甚至預測你的慾望時，人類的角色是什麼？
Collison 預測購物的演變將經歷三個階段：
填表單助手 —— AI 幫你把信用卡號填進去。
模糊指令執行者 —— 「我要去北海道滑雪，幫我買適合的外套。」
完全託管 —— AI 在你沒開口前就買好了你需要的東西。
這引出了一個關鍵問題：在一個內容可以被 AI 無限、零成本生成的世界裡，什麼才有價值？
Thompson 的答案是：真實性（Authenticity）與稀缺性（Scarcity）。
人味 —— 像 Stratechery 這樣具有強烈個人觀點、無法被演算法模仿的分析更有價值。
現場體驗 —— 泰勒絲的演唱會、NBA 總決賽，這些無法被數位生成的「在場證明」將享有最高的溢價。
加密技術的回歸 —— Thompson 罕見地提到了 Crypto（加密貨幣技術）。拋開炒作不談，區塊鏈作為「驗證數位稀缺性」和「證明這是原版」的技術工具，在一個充斥著 AI 贗品的未來，可能終於找到了它真正的殺手級應用場景。
這場對話最精彩之處，在於它沒有停留在表面的技術樂觀主義。John Collison 和 Ben Thompson 揭示了 AI 繁榮背後的結構性張力——從商業模式的代際更替，到物理世界的產能極限。
對於身處科技浪潮中的我們，這不僅是趨勢預測，更是一份生存指南：去尋找那些 AI 無法生成的「小池塘」與「真實體驗」，那裡才是未來的價值窪地。