Mark Cuban 的 AI 觀點與「等待能力」：資源有限的人該如何拆解 AI 焦慮與商業實驗

Mark Cuban 在《The Diary of a CEO》裡，自稱是最支持 AI 的人。他要年輕人學會使用 AI，也描述自己怎麼讓代理人處理工作。談到投資，他卻說自己投入得比以前少很多，錢分散在不同國家，打算等著看。主持人問他是不是認為市場已經有泡沫，他說是；至於什麼會讓泡沫破裂，他自己接著回答：「我不知道。」

兩個立場可以同時成立。問題在聽眾。他能少投資、慢慢等，是因為即使判斷暫時沒有回報，他的生活也不受影響。多數聽完這集的人，沒有這種條件。

想像另一個畫面。白天完成工作，晚上打開電腦，原本只想學一點能增加收入的新工具。幾支影片之後，計畫變成另一回事：這個模型得懂，那個代理人得試，訂閱方案似乎也該升級。螢幕上的人正在用 AI 創業，自己的帳戶卻先多了幾筆支出。還沒證明任何東西賣得出去，追趕的成本已經按月扣款。

這個畫面裡有兩種壓力：怕工作被取代，也怕機會被別人拿走。兩種壓力把學工具、買服務、做產品、投資金，擠成同一個動作：趕快參加。於是保留現金、縮小實驗、暫緩付款，都容易被自己解讀成缺乏企圖心。生意還沒開始，人已經先接受一套把消費當成準備的評分方式。

這場訪談最值得帶走的，是把兩種準備分開。一種提高做事的能力；另一種讓你撐得到能力產生回報。我把後者稱為**「等待能力」** ：結果還沒出現時，仍能維持生活、繼續測試、拒絕不合理條件的餘裕。Cuban 兩種都有，所以他可以一邊盛讚 AI，一邊少投資。資源有限的人如果只補第一種，就容易為了證明自己積極，接受超過生活承受範圍的支出與風險。

下面沿著這條線拆這場訪談：哪些建議站得住，哪些只在「能等」的前提下才成立。

他拒絕扮演一個早就知道答案的人

訪談中有兩次停頓，比那些響亮的成功建議更值得記住。第一次，Bartlett 試著把 Cuban 買下達拉斯獨行俠的經歷，放進一個看得很遠、提前布局的故事：別人買球隊時，想的是十年、二十年。Cuban 直接打斷：「那不是我。」他說自己本來就是球迷、季票持有人，某場比賽後想到能不能買下球隊，主要是覺得好玩；之後才把「讓這支爛隊變成贏家」當成一項智力挑戰。他沒有替年輕時的自己補上一份漂亮的長期計畫。

第二次出現在市場討論。Bartlett 問他是不是認為已經有泡沫，Cuban 說是，理由是現在什麼都像迷因股，大家把股票當棒球卡交易。接著他自問：什麼會讓它破裂？答案是：「我不知道。」察覺價格令人不安，和知道轉折何時發生，需要不同的證據。 他守住了這條界線。節目標題寫著下一次市場崩盤，實際對話給出的確定性小得多。

這也是讀這類訪談該有的態度。Bartlett 反覆表達敬佩，用家庭照片、親人的信與生命回顧，讓觀眾看見 Cuban 的情感與自我修正。這些材料幫助我們理解一個人，也會提高他的說服力。至於當年有多少同樣努力的人失敗、哪些技能在其他條件下無法變現，這場對話沒有提供可以比較的樣本。

Cuban 願意承認偶然、盲點與不知道，反而讓他的敘事更有價值。不過，從等待能力的角度看，這份誠實也有條件：一個不必靠下一次判斷付房租的人，說「我不知道」的代價很低。讀者可以保留同樣的誠實；要把一段可信的人生回憶提升為自己的決策依據，還得核對眼前的條件。

等待本身也需要財力

Bartlett 問他有沒有在防守，Cuban 說有：錢放在這個國家、那個國家，投資得比以前少很多，打算等著看。他給聽眾的建議也一樣：要有耐心，手上要有現金，因為市場總會轉向。關鍵在於，他能等的時間和多數聽眾不同。即使判斷暫時沒有回報，他仍付得起日常生活。

這個差異會改變同一句建議的實際意思。保留現金，對某個人代表等待更好的機會；對另一個人，只夠支付接下來幾次房租。年輕時的 Cuban 回憶，自己當時窮到沒什麼好失去；剛到達拉斯時和五個室友合住，沒有床，直接睡地板。讀者眼前卻可能有照顧責任、健康需求與不能延後的支出。兩種生活的失敗成本要分開算。

這就是等待能力的差距。耐心常被當成性格，背後其實有資源條件。耐心需要時間，而時間往往有帳單。

最有力的反對意見也很清楚：資源不足的人，更不能停止學習。如果新工具確實改變了工作要求，完全避開它，未來只會更難。Cuban 自己也這麼說：不學的人，會被學會的人在生產力上遠遠拉開。這個反方成立。問題不在要不要學，而在學習的代價怎麼安排，尤其當學習被綁上越來越高的固定費用。

等待能力還會影響議價。下一筆帳單逼近時，你很難拒絕低價、不合理的修改或長期綁約。多保留一點可支配的時間與現金，就多一點挑選下一步的餘裕。把這些條件算進準備，會比要求自己永遠更勇敢，得到更完整的決策。

本領要接到一個願意付費的問題

Cuban 對創業最扎實的提醒，是把注意力放回具體能力與銷售。他的順序是：先在某件事上變得真正厲害，再想辦法把它變成生意；如果還得問自己能不能當創業家，大概就不是。談到銷售，他說重點不是說服對方做違反自身利益的事，而是了解對方的利益，幫對方達成目標。

這把創業從自我想像拉回交易。假設你打算做一個小工具：顧客現在用什麼替代方法？這個問題每週造成多少麻煩？改善到什麼程度，對方才願意換掉原本的方法？這些細節決定產品的用途，也能阻止你把自己的興奮誤認成需求。

他還以自己創辦的 MicroSolutions 為例：公司存在的八年裡，每個月都獲利，因為業績撐得住、成本控制得住，公司才能一直經營下去。比起漂亮的成長故事，他先看能不能活下去。這是一個實用的檢查方向，也是等待能力在公司層級的樣子：每個月都有錢進來，就不必靠下一輪資金撐到明天。

問題在於，「擅長」離「賺得到」還有一段轉換。你可以很會研究、寫作、寫程式，卻找不到負擔得起的接觸客戶方式；也可以替別人省下大量時間，最後只收到很低的費用。中間牽涉顧客、通路、價格、信任與交付成本。多學一種工具，未必能修好這些環節。

這段轉換要花多久，沒人能保證；能撐多久，取決於等待能力。對努力很久卻沒有收入的人，看清這個缺口很重要。它能減少不必要的自責，也要求更具體的責任：下一步到底要補哪個環節？如果從沒測過付款意願，下個月繼續加功能，就缺乏商業理由。如果目的是學習，就承認這是一筆學習支出，給它相應的預算與期限。

AI 把事情做快，收入還要經過另一道門

Cuban 描述的代理人用途很具體。他經營平價藥品公司 Cost Plus Drugs，想打破醫療產業的既有做法。競爭者每次被告、每次參與投標，代理人都會通知他；他也用代理人起草依《公開紀錄法》索取契約副本的信件。這些描述至少讓任務清楚可辨：原本要反覆搜尋、整理、追蹤的工作，現在先交給工具處理。

這和籠統地說「我要用 AI 提高競爭力」差別很大。任務定義清楚，才有機會比較使用前後的時間、錯誤與返工。研究也支持這種具體檢查。Brynjolfsson、Li 與 Raymond 2025 年刊於《Quarterly Journal of Economics》的研究，分析一家企業 5,172 名客服人員的資料：導入 AI 協助後，每小時解決的問題數平均提高約 15%。效果因人而異，資歷淺、技能較低的客服進步最多，資深高手幾乎沒有變快。

主觀感受也會失準。METR 2025 年的實驗找了 16 名熟悉自身專案的開源開發者，把 246 項任務隨機分成可用與不可用 AI 兩組。結果允許使用 AI 時，完成時間反而增加 19%；開發者事後卻仍以為自己快了約 20%。

METR 在 2026 年 2 月的後續說明認為，開發者現在很可能已因新工具而變快；但不願在沒有 AI 的情況下工作的人退出了實驗，參與者也會挑任務提交，新資料無法可靠估計加速的幅度。工具會變，任務也會變，自己的工作只能自己重新量測。

可以先做一個很樸素的計算。某項工作人工完成要 60 分鐘；用 AI 產生初稿花 10 分鐘，檢查 20 分鐘，修改錯誤再 35 分鐘，合計 65 分鐘。另一項任務若能把檢查與修改壓到合計 15 分鐘，總工時就降為 25 分鐘。兩者都叫「用了 AI」，對時間的影響卻相反。

即使真的省下時間，收入還要經過交易與分配。領固定薪水的人，可能只是在同樣工時內做更多事；按件計價的人，還要面對單價與訂單數；做產品的人，得先取得使用者並促成付款。能力提升打開了一些空間，這些空間創造的收益歸誰，取決於契約、議價與你對產品的控制。

這就是「工具有用」與「使用者賺到錢」之間要補上的一段，而走完這段路，靠的是等待能力。省下的時間如果全部變成額外任務，至少要看清楚交換了什麼。打算把時間拿來開發產品，就還要安排需求驗證，不能把生成了多少程式碼當成市場回報。

技術前景無法替融資期限付款

回到節目標題裡的泡沫。Cuban 在訪談中說，很多資料中心最後可能變成匹克球場；美國可能陷入一場債務泡沫；有現金的大公司等於在補貼半個產業，但總有一天會募不到錢。這個警告背後有一個值得檢查的機制：企業先投入昂貴的基礎設施，預期未來需求撐得起收入；如果支出靠持續融資，回報出現的時間就變得關鍵。換句話說，這是企業版的等待能力問題。技術可以繼續進步，特定計畫仍可能因需求、價格或融資條件出事，這幾件事並不互斥。

公開資料支持這個擔憂。國際清算銀行（BIS）2026 年 3 月的季報指出，大型雲端業者 2025 年的公司債發行總額超過 1,000 億美元，多數是五年以上的長期債。它們也透過合資或特殊目的公司、長期租約與各種擔保來支持擴建，讓大部分相關債務留在自己的資產負債表之外。

英格蘭銀行 2026 年 7 月的金融穩定報告也指出，AI 基礎設施的債務融資增長很快，債務結構越來越複雜、不透明；同時認為，到目前為止既有債務規模不大，有助於壓住立即的風險。澳洲儲備銀行 2026 年 10 月的報告則區分了不同企業：上市 AI 企業的帳面槓桿仍低，大型雲端業者有電商、廣告等其他收入支撐償債；但價值鏈上也有客戶集中、資產負債表較弱的業者。三份資料放在一起，看到的是企業之間的差異，不是一個整體判決。

能成立的判斷是：某些投入正越來越依賴未來的需求與融資條件。資料沒有給出確定的崩盤日期。Cuban 舉的例子也不足以單獨證明泡沫：他說，一家公司財報只差一分錢，股價就可能跌 18%。市場同時在重估成長、風險與未來現金流，要判斷價格是否偏離合理範圍，需要更多資訊。

對一般讀者，這段更有用的地方，是檢查自己的投入是否也押在一個還沒發生的未來。訂閱費現在就扣，顧客預計下個月才來；開發工時已經投入，獲客方法還沒有答案。個人專案的規模遠小於資料中心，一樣要安排支出與回報之間的時間差，也就是一樣要算自己的等待能力。

人類優勢需要證據，也需要機會

Cuban 對 AI 的某些判斷，值得比他的經營經驗更嚴格地檢查。他說 AI 並不聰明，只是用統計預測下一個字；AI 沒辦法接收、吸收影片，「至少目前還不行」；他也相信，永遠會有人比 AI 更聰明。

但 Google 早在 2024 年 12 月推出 Gemini 2.0 時，就提供了即時串流介面：能處理影片輸入，也能同時收送文字、語音與影片。他留了「目前」這個退路，可是到了 2026 年，「無法處理影片」已經不是對當代 AI 系統的準確描述。

支援影音輸入，不代表系統在所有真實情境都能可靠判斷，可靠性問題仍在；但這也推不出人類會在所有重要任務上永久領先。這裡要逐項確認任務、錯誤與後果。即使很認同 Cuban 對銷售與準備的看法，也不必連帶接受他的每一項技術預測。

同樣需要檢查的，是他的就業樂觀。Bartlett 追問：這些事你本來會找人做吧？Cuban 承認，以前可能會找個實習生，時薪 15 或 20 美元。接著他提出另一條路：生產力提高之後，也許會冒出新的生意點子，新生意就需要雇人。這是一條合理的可能路徑，但對話沒有證明新工作會以同樣速度出現，也沒有證明會由原本失去機會的人取得。

站在經營者的位置，省下招募與管理成本很有吸引力；站在想靠初階任務累積經驗的人那邊，被代理人接走的正是實習生的工作，入口因此關上。從這個差異可以追問：企業怎麼培養新人、怎麼分配效率帶來的收益，以及轉職期間的代價由誰承擔。轉職期間撐不撐得住，本身就是等待能力的問題；把所有壓力都交給個人去「學得更快」，等於假設每個人都等得起。

把下一次投入設計成可以退出的實驗

既然等待能力有限，較合理的做法，是把長期能力與短期商業實驗分開管理。長期能力可以暫時沒有收入，但要有清楚的學習目標與支出上限；短期實驗則必須回答顧客、價格與交付問題。這樣一來，某次產品測試沒有成交，不必解讀成整個人的失敗；也不能無限期拿學習當理由，掩護一項持續虧損、沒有新證據的商業投入。

資源有限的人，可以把下一次 AI 投入寫成一個有範圍的實驗。先選一項反覆發生、完成標準清楚的任務，在相近難度下記錄幾次人工與 AI 流程，把等待、檢查、返工都算進去。如果有保密或資料使用限制，能否合法、合約允許地提供資料，也要列入工具選擇。這些是工作條件，不能留到交付時才處理。

接著把商業帳算得直白。假設每月固定工具成本 1,500 元新臺幣，每筆訂單扣掉交付等變動成本後剩 100 元；如果希望扣除固定成本後留下 15,000 元，每月需要 165 筆。若每筆還要付 50 元獲客成本，同一目標就要 330 筆。這還沒算所得稅、初始開發成本與自己的工時報酬。

這個計算不高深，卻能讓「AI 幫我做得更快」接上一個現實問題：我有沒有能力取得並交付這個訂單量？答案不清楚時，先縮小測試範圍，才知道瓶頸在產品、價格、通路，還是交付。

每次投入前，可以先寫清楚四件事，各自對應一種證據：

• 任務：這次只改善哪一項工作、什麼算完成。證據是同等品質下的總工時與錯誤紀錄。

• 需求：哪一類人正在承受這個問題、原本怎麼解決。證據是具體的使用情境、試用後的行為與付款意願。

• 收支：固定成本、每筆貢獻與可承受的訂單量。證據是扣除獲客與交付成本後的實收。

• 退出：什麼時候檢討、最多投入多少錢與時間。證據是到期時能否指出新增的證據，以及下一個待驗證的問題。

可以用三十天跑一輪：前三天定義任務與上限，接著一週比較流程，之後接觸目標使用者，最後核對實收與工時。較長的學習計畫可以另外保留。這個節奏的作用，是讓這筆投入到期時能被檢查，也讓失敗的代價留在等待能力撐得住的範圍內。

如果完全沒接觸到合適的使用者，還不能宣告市場不存在；如果已經接觸，卻持續沒有使用與付款訊號，就該停止用新功能替需求不足辯護。每次決定繼續，都要說得出新增了什麼證據，以及下一筆成本打算釐清哪個問題。

買回時間之後，還要決定如何使用

訪談後段，Cuban 談到自己錯過孩子的許多小活動，當時告訴自己孩子還小、記不住；錯過一次生日，也想著下一次再到就好。回頭看，他說那是錯誤。父母過世讓他感覺到自己的生命有限，下一趟出差不再那麼重要；他說，這是他離開《創智贏家》（Shark Tank）、賣掉獨行俠的很大一部分原因。這段生命回顧沒有提供人人適用的時間表，卻替前面那些關於競爭、追趕的說法補上一個問題：拚命工作，最後是為了什麼。

他說自己當年討厭沒錢，想掌握自己的命運與時間。這個願望很容易理解。也正因如此，衡量準備做得好不好，應該包括生活是否逐漸得到更多掌控：能不能拒絕一個壞條件，能不能承受一次沒有成交的測試，能不能在工具失靈時繼續完成工作，能不能留下值得自己使用的時間。

對仍在建立收入的人，保住這些空間，需要比一句「延遲滿足」更細的安排。積極學習，和要求每一項商業投入交出證據，可以同時進行；承認自己還沒找到方法，也可以同時限制下一次試錯的代價。

Cuban 能等待，是因為他已經有條件等待。 對其他人來說，每一輪準備真正該累積的，除了能力，還有證據與退路。下一個機會出現時，才有餘裕選擇要不要參加。