AI新創商業模式研究- 拆解 MEDVI 18個月 如何育成獨角獸

AI新創商業模式研究- 拆解 MEDVI 18個月 如何育成獨角獸

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緣起：

近日從一人獨角獸公司medvi 的案例，我們可以看到未來AI Agent所開啟的商業模式將會是濃縮整個產業鏈形成價值鏈體系，透過這個價值鏈體系根據創業者的特質，也就是掌握價值鏈體系中一到多個流程價值節點，利用AI Agent技術擴散為商業模式畫布，最終形成多Agent的商業活動產生一人運營公司。

觀點啟發：

會用ai agent的企業是用ai agent 取代部門而非取代人，不會用ai agent的企業或是守舊於傳統商業模式的企業才是只會用ai agent 取代人!

快速解析：

若要解析未來ai時代的商業模式，要從價值流程挖掘任務流程找出關鍵價值節點，根據價值接節點重新定義系統，進一步基於價值流程底層邏輯，設計系統流程架構，而這樣的系統流程架構擴大就會成為一人公司的底層架構，縮小就會成為企業部門的底層架構，再縮小就會變成任務工作流的底層架構，如此多層次的系統工作流，這就是未來跨領域合作的基礎，將不同價值流整合在一起。

結論：

AI 時代的商業模式重構，本質上是一場從價值流程出發，經由關鍵節點辨識、系統重定義、Workflow 架構設計、Agent 編排與治理建立，最終形成可交付成果的多層次商業系統工程。

總結在AI時代如何創造價值心法分享：

1. 不是先設計工具，而是先定義價值。
2. 不是先自動化任務，而是先重畫系統。
3. 不是先裁人，而是先重構部門功能。
4. 不是只追求效率，而是追求高效率下的高控制力。
5. 不是賣功能，而是交付成果，最終編排價值流。

2026.04.06 汪周禮隨筆心得

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更多內容歡迎參考附錄

附錄：

一人 AI 新創商業模式研究分析報告
以 MEDVI 為核心案例的 AI Agent 商業化架構拆解

Research Report | 2026 (GOOGLE DRIVE PDF )

近期推出

AI AGENT公司─100個一人公司產業機會掃描

介紹100個可被壓縮成一人公司的產業機會掃描，精選10大產業，包括：

A. 醫療健康
B. 法律服務
C. 金融財務
D. B2B產業顧問
E. 教育/知識 服務
F. DTC/消費服務
G. 房地產
H. 人力資源(HR)/人才服務
I. 行銷/營銷成長
J. 數位服務/AI基礎設施

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AI時代商業模式白皮書即將推出~

AI時代集體潛意識- from SaaS Tool Chain to OaaS Output Product Delivery

 

系統創新？架構創新？

不是二選一，而是先後順序。

先做系統創新，才能做出真正有效的架構創新。
因為架構設計的起點，
不在於先設計流程模型，
而在於先定義系統。

先定義系統，確認系統範圍、目標與輸出成果，
才能真正聚焦架構設計。

先定義系統，才能定義架構；
當系統能直接交付成果，SaaS 就會走向 OaaS（Output as a service)
從製造業來看，
我們其實一直走在德國工業 4.0 的集體潛意識中。

從需求到產品的一條龍路線，正在被 AI 加速實現，也正從製造業擴展滲透至各行各業。

所以 AI 時代真正重要的，不只是工具設計與組合能力，而是系統定義能力、架構設計能力，以及結果交付能力。

這也是我提出 OaaS 的原因：未來市場需要的，不論是B2B或B2C 或C2C，在AI 驅動下，商業模式不再只是提供工具，而是給予成果。

2026.04.01 汪周禮 網路隨筆

AI 應用思維 - 從提示工程到無模板操作系統思維

AI (LLM)應用思維 · 深度論述

從提示工程到無模板操作
系統思維才是AI應用的真正核心

超越模板的認知升級之路

AI根據汪周禮原創內容生成 2026.03.26

🗓 2026 ⏱ 閱讀約 8 分鐘 🏷 AI · 系統思維 · 教育

01 ── 起點提示工程與情境工程：被誤解的層次關係

大多數人接觸大語言模型的方式，是從「怎麼下指令」開始。提示工程（Prompt Engineering）的核心，其實是一種語意收斂技巧——透過精確的語言引導，讓模型的輸出範圍朝向使用者真正想要的方向集中。

在此基礎上，情境工程（Context Engineering）進一步融入更完整的背景與條件，讓語意收斂更加精準。兩者並非並列的工具選項，而是清晰的繼承關係：情境工程建立在提示工程之上，蔑視提示工程本質，就是根本不清楚情境工程的核心思維。

忽視提示工程的本質，直接跳進情境工程，就像跳過文法直接學修辭——根基是虛的，越往上走越不穩。

然而，真正讓大語言模型發揮極致的，既不是提示工程，也不是情境工程，而是超越兩者的無模板使用模式——從最原始的知識啟發角度出發，在對話當下即時建構語意場域。

◇

02 ── 問題「跳層學習」的認知陷阱

目前AI應用最普遍的問題，可以用三個字概括：跳層學習。

跳過技術本質直接推到應用，隨著AI技術突破速度加快，融會貫通的門檻也越來越高。靠模板學習，只會產生一個又一個認知坑。

01

確定感的幻覺

模板讓人以為已經掌握，卻不知道為何有效、為何失效。

02

跨模型失效

不同架構的模型有不同語意空間，同一模板無法保證適用。

03

操作依賴

最終形成的是操作習慣，而非真正的理解能力。

百花齊放的不同模板所產生的認知陷阱，逐步提高了學習障礙。未來恐怕越來越難分清——到底是人控制AI，還是AI控制人。

無模板使用模式，並非「跳過學習」的隨意操作，而是內化提示工程與情境設計能力之後的自由。這個區別至關重要，也是最常被誤解的地方。

◇

03 ── 核心無模板操作的真正基礎：系統思維

無模板操作需要在對話當下即時處理多個相互關聯的變數：問題的知識邊界在哪裡、模型的語意空間如何分佈、當前輸出偏移了什麼方向、下一步如何修正收斂。這不是線性思考能夠處理的，必須是整體性的動態調節能力——這正是系統思維的核心特徵。

辨識回饋迴路

感知模型輸出偏移並即時調整對話不是單向指令，每一次輸出都是下一步的調整依據。

理解層次結構

區分提示、情境、知識三個層次清楚每個層次的作用，才能在正確的地方施力。

非線性關係

理解為何小改動引發大幅輸出差異語意空間的拓撲結構不是線性的，微小的措辭改變可能帶來截然不同的結果。

感知湧現

辨別幻覺與有價值湧現的邊界這是系統思維最難也最關鍵的能力，取決於使用者自身的知識邊界清晰度。

更深一層看，系統思維也有層次之分。一般意義的系統思維是描述性的——能看見系統結構；而無模板操作需要的是生成性的系統思維——能在對話流動中即時重組結構，而不是套用已知框架。

◇

04 ── 方法幻覺與湧現：同一能力的兩面

抑制幻覺與激發湧現，表面上是兩個相反的目標，但在機制上其實非常接近。

幻覺的本質是模型在語意空間中置信度過高但方向偏移；而湧現內容，恰恰也發生在模型高度自由生成的狀態下。兩者的差別，在於是否落在有效知識的邊界內。

抑制幻覺與激發湧現，是同一種能力的兩面：對語意空間的精準定位能力。提問者自身對知識邊界的清晰程度，直接決定了能不能辨別「這是幻覺」還是「這是有價值的湧現」。

這也意味著，提升AI輸出品質的根本路徑，不只是學習更好的提示技巧，而是持續拓展並清晰化自己的知識邊界。

◇

05 ── 培養系統思維從日常生活訓練開始

系統思維不是抽象概念的堆疊，而是一種感知習慣的重塑。從日常生活切入，認知負擔低、回饋即時可見、情感連結深——熟悉的情境讓人能專注在思維方式本身，而不是同時消化陌生知識。

一

看見關聯

不問「這是什麼」，改問「這跟什麼有關」。塞車不只是車多，而是時間分佈、道路設計、行為模式共同作用的結果。

二

辨識回饋

問「這個結果如何反過來影響原因」。因塞車改變出門時間，出門時間又影響整體車流——這是回饋迴路，不是單向因果。

三

感知湧現

察覺整體產生了個別部分無法解釋的現象。每個人都做了合理決策，卻集體製造了誰都不想要的大塞車。

訓練的真正介質不是方法，而是提問習慣的進化：

從「為什麼會這樣」→ 進化到「這個系統的結構是什麼」→ 再進化到「我在這個系統裡扮演什麼角色」。

最後這一問至關重要。它打破了觀察者與系統的分離幻覺——而這也正是無模板操作AI時最需要的認知狀態：意識到自己是人機對話系統的一部分，而不是系統的外部操控者。

◇

結語

模板是學習的鷹架，不是終點。真正的AI應用能力，始於對提示工程本質的理解，成於系統思維的內化，終於在無模板的自由對話中，與模型共同生成有價值的思考。

這條路不能跳層，但也不會遙遠——只要從日常生活中，開始練習換一種方式提問。

突破慣性思考模式的創造力教育，在AI時代，比任何時候都更重要。

AI 應用思維系列 · 系統思維與大語言模型

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原創內容：

人手 AI 時代，無提示模板應用的重要性

提示模板只是過渡工具，方便初學者使用快速取得應用成果的取巧手法。

提示工程是大語言模型的引導者，對於一般使用者有相當的應用描述難度，而情境工程是融入更完整的背景和條件敘述，讓大模型能夠更精準而完整的生成可能符合需求的內容。

但是如果要讓大語言模型的使用發揮到極致，就必須忘掉提示工程、情境工程的模板式操作，從最原始的知識啟發角度出發，然而，要做到這一步並不容易，如果沒有實際使用練習，逐步熟悉提示工程和情境設計，建立根據想要的答案設計對話背景資訊（scenario planning prompts)的能力，否則很難做到無模板使用模式。

然，最好的使用方式就是無模板使用模式，這才是最簡單最有效的應用模式，也才能激發出大語言模型的最佳效能。但這也引發出一個關鍵問題—如何避免幻覺、抑制幻覺出現，甚至出現具有價值的湧現內容？

況且，不同的大語言模型技術架構設計特色不同，因此內容預測生成特性也不同，用同樣的模板不能保證適用其他大語言模型。

提示工程的本質是大語言模型的語意收斂技巧，而情境工程是讓語意收斂更精準，情境工程上是建立在提示工程應用的基礎上，蔑視提示工程本質就是根本不清楚情境工程的核心思維。大語言模型的核心在語意空間定向和收斂，無模板操作我姑且稱之為"提示語意工程"。

目前看到大語言模型應用的問題在於"跳層學習"，跳過技術本質直接推到應用，隨AI技術突破速度，融會貫通門檻變高，靠模板學習只會產生一個又一個認知坑，百花齊放的不同模板所產生的認知陷阱，逐步提高學習障礙，未來控怕是越來越難分清到底是人控制AI還是AI控制人。

只能說突破慣性思考模式的創造力教育越來越重要!

最後補一句，無模板操作的核心在於系統思維模式的建立，這也是我所謂的"提示語意工程"使用大語言模型的底層操作思維模式"。

內容原創作者：汪周禮 2026.03.26