為何 AI 無法讓你致富？Alex Hormozi：把不重要的事自動化，只會更有效率地浪費資源
生成式 AI、Vibe Coding 與各類自動化工具快速普及，愈來愈多創業者開始追求「AI Maxing」：大量購買 Token、部署 AI Agent、快速開發 App，試圖以更少人力完成更多工作。
然而，美國企業家、投資人 Alex Hormozi 卻對這股潮流提出反思。他在近期一支以「Why AI Won’t make you rich in 2026」為題的影片中指出，許多人雖然每天大量使用 AI，Token 帳單不斷上升，實際收入卻沒有同步增加。
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Hormozi 認為，問題不在於 AI 沒有效率，而是企業錯把「提高產出」當成「創造價值」。當 AI 讓人有能力完成更多事情時，企業往往不是把資源集中在最重要的瓶頸，反而開始更快速地執行原本不值得執行的低優先級工作。AI 可能讓企業變得更忙，卻不一定讓企業變得更賺錢。
AI 沒有消滅資本、媒體與團隊帶來的槓桿
Hormozi 將「槓桿」定義為投入與產出之間的差距：投入很少，卻能獲得大量回報，代表擁有較高槓桿；投入大量資源，最終只得到有限成果，則代表槓桿較低。
AI 無疑是一種高槓桿工具。一個人現在可以透過生成式 AI 撰寫文案、分析資料、生成圖片、製作程式，完成過去需要多人合作才能處理的工作。
但 Hormozi 強調，AI 的出現並沒有取消其他形式的槓桿。
資本仍然可以放大投資回報；媒體內容可以一次影響數千甚至數百萬人；團隊則可以讓企業同時推進更多工作。當資本、媒體、人才、品牌與 AI 等不同槓桿互相結合時，效果甚至可能是乘法，而不是單純相加。
他也以大型 AI 實驗室為例指出，即使這些公司掌握全球最先進的 AI 模型，仍然僱用數千名員工。這至少說明，在現階段，AI 並未使人力、組織管理與專業判斷失去價值。
企業最大的問題，通常不是「工作做得不夠快」
Hormozi 觀察，許多企業主導入 AI 後，由於個人與團隊的工作容量上升，便開始執行過去沒有時間處理的工作。
表面上看來，企業產能提高了；但這些過去被擱置的工作，往往正是因為重要性較低，才沒有被優先完成。
結果是，企業開始用 AI 更快速地製作更多內容、開發更多功能、建立更多自動化流程，卻沒有先回答最核心的問題：這些工作真的會增加收入嗎？
Hormozi 認為，缺乏 AI 有時反而迫使經營者做出更嚴格的排序，將有限的人力與資金集中在真正能改變營運結果的事項上。
當資源因 AI 而顯得更加充裕，企業反而可能降低選擇工作的門檻，讓更多低價值任務進入執行流程。
AI 可以提高效率，卻未必能解決企業真正的瓶頸
Hormozi 並未全面否定 AI。他指出，AI 確實已經在部分商業場景帶來實際效果。
例如，廣告團隊可以使用 AI 產出更多廣告素材；銷售團隊可以部署 AI 業務代表，處理初步接觸、資格篩選與資訊回覆；企業也可以透過自動化降低部分行政與交付成本。
但問題在於，這些工作通常未必是企業成長的主要限制。
一家公司可能真正缺少的是市場需求、品牌信任、具吸引力的產品、有效的銷售流程，或能夠持續提供高品質服務的能力。若企業的核心產品缺乏競爭力，即使後端營運完全自動化，也很難帶來根本性的成長。
Hormozi 表示，若 AI 已經可以完美解決大多數企業瓶頸，那麼大量採用 AI 的公司理論上都應該出現顯著的收入增長；但現實並非如此。
原因是許多企業使用 AI 的位置，並不是收入增長真正受到限制的位置。
不使用 AI，也能創造十倍槓桿
Hormozi 進一步指出，企業其實還有許多不需要任何 AI 技術，也能大幅提高槓桿的方法。
例如，一對一服務可以改為一對多的小組模式。若一名顧問原本一次只能服務一位客戶，轉為一次服務十人，單次投入所產生的收入與影響力，理論上便可能提高至原來的十倍。
企業也可以將需要預約的同步服務，改成非同步交付，減少人員必須同時出席的時間；或重新設計銷售流程，提前教育潛在客戶，讓真正進入業務通話的顧客更了解產品，也更具購買意願。
如此一來，公司可能不再需要十名業務人員進行大量低效率對話，而是只需要兩名業務，即可服務篩選後的高意願客戶，完成相同甚至更多交易。
這些流程設計並不一定需要 AI，卻可能比單純導入聊天機器人更直接地改善企業的單位經濟效益。
最高槓桿的工具不是 AI，而是「做出正確決策」
Hormozi 認為，企業經營中槓桿最高的行為，甚至不是使用 AI，而是做出正確的資源配置決策。
假設一個團隊正準備投入大量時間執行一項工作，管理者若能及時判斷這項工作已經不再重要，並直接取消整個計畫，就能立即釋放整支團隊的時間。
相較之下，若管理者只是利用 AI 將這項工作自動化，最後仍然會產生一個不重要的成果。
因此，他提出一個核心觀點：「判斷某件事不再是優先事項，比將一件不重要的事情自動化更有效率。」
這項決策不僅節省單一員工的時間，而是同時提高整個團隊、資金與營運系統的資源使用效率。相關節目摘要也將此概念形容為：AI 若被用於低優先級任務，只會讓企業在沒有實質影響的工作上變得更有效率。
Token 帳單增加，不等於營收增加
Hormozi 指出，許多人現在把使用大量 Token、建立更多 Agent、開發更多 App，視為自己正在提高競爭力的證明。
但對企業而言，最重要的衡量標準並不是使用了多少 AI，而是導入 AI 後，是否真的增加營收、改善毛利、降低交付成本，或解除企業的主要瓶頸。
企業經營者應直接詢問自己：「在我的公司導入 AI 之後，真的讓我賺到更多錢了嗎？」
若答案是否定的，問題通常不是 AI 本身沒有價值，而是企業可能把 AI 用錯了地方。
AI 的合理用途，應該是集中解決限制企業成長的關鍵問題，而不是因為工具能力增加，就開始製造更多原本不存在的工作。
Hormozi 將現階段的 AI 比喻為企業突然獲得一大批虛擬助理。
這些虛擬助理可以快速研究資料、整理內容、生成初稿、處理行政任務，甚至協助開發軟體。但企業過去即使能夠聘請低成本助理，也不代表一定能建立成功的品牌或提出優秀的產品。
AI 同樣無法自動消除市場競爭。
企業之間仍然會比較產品品質、品牌信任、銷售能力、服務體驗與產品定位。好的產品仍然會與差的產品競爭，強大的品牌仍然會比缺乏信任的品牌更容易成交。
若公司提供的是一個缺乏吸引力的方案，AI 或許可以協助製作更多廣告、寫出更多文案、建立更完整的自動化漏斗，但這些效率提升未必能改變顧客不願購買的根本事實。
AI 是工具，不是企業策略本身
Hormozi 最後總結，AI 確實提高了企業可使用的槓桿，但它沒有取代資本、人才、媒體、品牌、流程設計與管理決策。
對多數企業而言，真正推動成長的因素依然沒有改變：創造更多市場需求、提高需求轉換率，以及持續交付高品質產品與服務。
AI 可以強化上述流程，卻無法替企業決定應該優先解決什麼問題。
每家公司擁有的資金、人力與時間，相較於市場上所有可能執行的事情都極為有限。企業能否把這些有限資源集中到最能推動收入增長的單一瓶頸，仍然是經營能力的核心。
在 AI 大幅降低執行成本之後，「做什麼」的重要性，反而可能比「如何快速完成」更高。
風險提示
加密貨幣投資具有高度風險，其價格可能波動劇烈，您可能損失全部本金。請謹慎評估風險。
