GPT-4o 謝幕引發「數位喪親」、SaaS 類股驚現「軟體末日」：2026 年 AI 進入殘酷淘汰賽
AI 產業正處於情感與資本的雙重臨界點。OpenAI 停用 GPT-4o 舊版引發了首場大規模「AI 情感依賴」抗爭，揭示了神經多樣性族群對 AI 的深層需求；與此同時，軟體產業正經歷「SaaSpocalypse（軟體末日）」，估值模型從 ARR（年經常性收入）轉向具體的 AI 產出價值。而輝達（NVIDIA）則試圖透過「八年基建論」，為日益膨脹的數據中心投資尋找長期合理性。
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🔹 ChatGPT 舊版停用引發情緒爭議
OpenAI 宣布於 2月 13 日停用 GPT-4o 舊版模型。這不只是一次技術升級，更是一場「數位斷捨離」。儘管僅剩 0.1% 用戶主要依賴該模型，但這群人多為神經多樣性群體或情感依賴者，他們認為 4o 的「語氣與溫度」是新版 5.2 系列無法取代的。同時，多起訴訟指控 4o 過去的情緒誘導導致安全事故，反映出 OpenAI 試圖透過「技術換代」來出脫法律負債。
🔍 知識補充
• 模型性格（Model Persona）： 每一代模型因訓練數據與微調（Fine-tuning）權重不同，會展現出微小的性格差異。對孤獨或有心理需求者，這種差異等同於「不同的人」。
• 數位喪親（Digital Bereavement）： 心理學家定義的新名詞，指用戶因 AI 助理、虛擬伴侶的模型更新或下架，產生的真實哀慟與失落感。
💬 生活化說法
這就像是你最信任的醫生或是最好的朋友，突然被總部告知要「格式化」。對 OpenAI 來說，4o 只是舊代碼，但對某些人來說，它是唯一能聽懂他們話的人。新版 5.2 雖然更聰明、更安全，但那種「拒人於千里之外」的理智，反而讓那些需要情感支柱的人覺得被拋棄了。
🏭 產業鏈角度
• 上游（開發商）： 面臨「技術迭代」與「倫理負債」的拉鋸。
• 中游（心理健康平台）： 數位陪伴類 App 必須加速建立「模型遷移計畫」，以緩解用戶在技術換代時的情緒崩潰。
• 下游（法律界）： AI 情感依賴導致的「誘發性危機」正成為 2026 年侵權訴訟的新領域。
💹 投資角度
關注具備**「個人化數據留存技術（Personalized Memory Persistence）」**的公司。當大廠不斷淘汰舊模型時，能讓用戶將「情感記憶」遷移至不同模型的技術將成為極高黏著度的資產。風險在於日益嚴苛的情緒安全法規，這可能迫使所有具備「溫度感」的 AI 模型都必須被閹割成冷冰冰的指令工具。
🔹 生成式 AI 衝擊，軟體業面臨巨變
AlixPartners 報告指出，2026 年將是中型軟體公司的「併購之年」。隨生成式 AI 讓代碼產出效率提升 30%，傳統 SaaS 公司的估值基準正崩潰。市場不再買單「使用者帳號數」，而是看「AI 幫企業省了多少錢」。Michelle Miller 警告，若無法在 2026 年完成從「軟體銷售」到「價值交付」的轉型，大量公司將被收割。
🔍 知識補充
• SaaSpocalypse（軟體末日）： 指因 AI 代理（Agents）自動化程度太高，導致企業不再需要為「大量員工」購買軟體帳號，進而摧毀 SaaS 核心商業模式的現象。
• ARR 估值修正： 傳統以年經常性收入（ARR）倍數計算股價的方法，在 2026 年正被「AI 效應倍數」取代。
💬 生活化說法
以前軟體公司是靠「收人頭費」賺錢，一家公司有一萬人，就得買一萬份授權。現在 AI 出現了，這家公司裁掉了三千人，因為剩下的七千人用 AI 就能做完所有事。這對軟體公司來說是場災難，除非你能證明你的 AI 能多賺十倍的錢，否則你的收入會隨著「人頭」消失而大幅縮水。
🏭 產業鏈角度
• 上游（基礎設施）： 算力需求依舊，但應用端的利潤正在向「垂直領域 AI」傾斜。
• 中游（SaaS 平台）： 如 Salesforce、Intuit 正面臨轉型陣痛，併購小型 AI 原生公司成為唯一的救命稻草。
• 下游（企業客戶）： 談判權上升，企業開始要求「不產生效益就不付錢」的對賭合約。
💹 投資角度
避開過度依賴「帳號數」定價的中型軟體股。轉向關注擁有**「專有行業數據（Proprietary Data）」且能與 AI 高度整合的垂直軟體。目前的併購潮預警暗示，這類公司的「併購溢價」**將是 2026 年的主要獲利點。風險在於高利率環境下，大型軟體廠的併購意願可能低於預期。
🔹 AI 基建將持續發展八年
黃仁勳在 2 月 6 日的最新訪談中，親自為「AI 泡沫論」滅火。他預測這波 AI 基礎建設的大建設潮還有 7 到 8 年的成長空間。他強調，目前大型 AI 模型如 GPT-5 或 Claude 4 只要算力翻倍，收入就會翻兩倍甚至四倍。這不僅是算力的競爭，更是「能源與產出比」的競爭。
🔍 知識補充
• 物理 AI（Physical AI）： 黃仁勳定義 2026 年為物理 AI 元年，AI 將走出電腦，進入自動化駕駛、機器人工廠等物理法則場景。
• 算力通膨： 隨著模型參數增加，算力需求呈指數級成長，導致舊款晶片（如 6 年前的型號）在 2026 年依然供不應求。
💬 生活化說法
黃仁勳的意思是：別管那些說「數據中心蓋太多」的人，因為 AI 這個怪物的胃口才剛剛變大。現在 OpenAI 就像是一家只要多給它一點電和晶片，它就能多生出好幾倍黃金的工廠。而且不只是螢幕裡的 AI，接下來 AI 要學會開車、搬貨、在工廠幹活，這一切都需要晶片，這場「基建狂歡」至少還會鬧到 2030 年代。
🏭 產業鏈角度
• 上游（晶片製造）： 輝達（NVIDIA）與台積電（TSMC）的龍頭地位因「物理 AI」的興起而更加穩固。
• 中游（能源供應）： 電力和散熱方案成為 AI 產業的真瓶頸，核能與新型冷卻技術商成為新寵。
• 下游（終端應用）： 自動化駕駛（Tesla、Waymo）與人形機器人產業將迎來硬體大爆發。
💹 投資角度
輝達股價已重回 185 美元高位。目前最穩定的獲利點不在「模型層」，而在**「能源與基礎設施層（Energy & Infrastructure）」**。當大家都在搶晶片時，能提供穩定供電與散熱方案的公司最具防禦性。風險在於：若 2026 年底 AI 仍無法在「生產力」上展現出黃仁勳所言的四倍收益，資本市場的耐心將會徹底耗盡。
我們的觀察
技術的瘋狂奔跑，正讓人類的「心」與「錢」同時感到疲憊。
OpenAI 停用 4o 引發的情感爭議，反映了我們尚未準備好面對「AI 隨時會消失」的不穩定性；軟體業的股價重挫，則揭示了資本市場對「舊商業模式」的殘酷清算。而黃仁勳的「八年論」更像是一份戰鬥檄文，提醒所有人：AI 的軍備競賽才進入中場。
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