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保險業務員的下一個對手不是同業：Sequoia 押 4200 萬美金給 AI 經紀人 WithCoverage，已搶走 700 家美國公司
3 月初，Sequoia 倫敦辦公室合夥人 Julien Bek 在自家網站貼出一篇 《Services: The New Software》。一句話的核心主張：「下一個 1 兆美金的公司，會是一家『偽裝成服務業』的軟體公司。」這篇文章在 X 上拿到接近 300 萬次瀏覽，Fortune 在 4 月 21 日專文放大後，徹底成為矽谷這個月最被反覆討論的論點之一。 對所有靠中介費吃飯的人——保險經紀、房仲、財務顧問、會計師、律師——這篇文章值得花一個小時逐字讀。因為它不是預測 AI 會幫你做什麼，而是在跟你的客戶解釋：你那一行的整個商業模式，可以被替換成什麼樣子。 Julien Bek 的「Services is the New Software」：為什麼 6 倍的市場是新獵物 Bek 的論點建立在一個經濟結構上的觀察：每花一美金在軟體，企業就要花六美金在人力服務。"For every dollar spent on software, six are spent on services." （每花一美元在軟體，就花六美元在服務上。）過去二十年，矽谷把巨大的價值灌進那「一」美金的軟體市場——從 SaaS 到雲端到 LLM API。但那六美金的服務市場，因為勞動成本太高、利潤被人力吃掉，過去 VC 不會真的去碰。 Bek 的判斷是：AI 把交付服務的邊際成本砍到接近零，這六倍的市場第一次變成「可被軟體公司吞下」的獵物。所以下一個兆美金公司不會賣訂閱、不會賣 token，會直接賣「客戶原本花錢請人做的那件事」——但用一小群人加上一堆 AI 去交付。"The next $1T company will be a software company masquerading as a services firm." （下一個一兆美金公司，會是一家偽裝成服務業的軟體公司。）這句話的關鍵字是「masquerading as」。從財務報表上看，這家公司會被歸類為服務業；但骨子裡的成本結構、毛利率、規模化方式，全部是軟體公司的玩法。 Copilot 賣工具，Autopilot 賣工作：兩種 AI 公司的本質差別 Bek 的第二個重要切割，是把 AI 公司分成兩種："A copilot sells the tool. An autopilot sells the work." （Copilot 賣的是工具。Autopilot 賣的是工作本身。）Copilot 模式：你還是請了一個律師、一個經紀人、一個顧問，但他們現在配備了 AI 工具，效率變高。客戶付的還是專業人士的工資，AI 幫專業人士節省時間，價值大部分留在那個專業人士身上。 Autopilot 模式：客戶付錢給一家公司，這家公司直接交付完成的成果——可能是一份談判完的合約、一個重新組好的保單、一份財報，過程中誰用 AI、誰是人類，客戶不在乎。價值留在公司本身，不留在某個專業人士身上。 Bek 認為 2025 年最快成長的 AI 公司多半是 Copilot；2026 年的競爭主軸會切換到 Autopilot。原因很現實：Copilot 的天花板就是它服務的那個專業人士的薪水，而 Autopilot 直接吃掉整個職位的預算。 Intelligence vs Judgement：哪些工作最先會被 Autopilot 吃掉 Bek 在文章裡又給了一個更有用的工具：把工作切成「智力（intelligence）」和「判斷力（judgement）」兩個維度。"Writing code is mostly intelligence. Knowing what to build next is judgement." （寫程式主要靠智力。知道下一個要做什麼，靠的是判斷力。）智力型工作有相對清楚的對錯——寫程式、做數學、查法條、比對保單條款。判斷力型工作沒有標準答案——要不要 push 客戶現在簽、這個案子值不值得接、客戶心裡真正擔心的是什麼。 Bek 給 AI-native 新創畫的甜蜜點很具體：已經被外包出去的工作 + 智力含量重 + 判斷力含量輕。 「已經被外包出去」很重要——因為這意味客戶心理上已經接受「我自己不做、付錢請別人做」。剩下的問題只是：付錢給誰、用什麼形式付。 「智力重判斷輕」也很重要——這是 AI 目前真正打得贏的場景。律師閱讀一千頁併購文件找風險點？AI 強。律師判斷這次合併該不該做？AI 弱。 把保險經紀的工作攤開來看就會冷汗。傳統經紀人 80% 的時間做的是：閱讀保單條款、比較不同保險公司的方案、跑詢價、整理風險清單、跟核保溝通。這些幾乎都是「智力重、判斷輕」的工作，還已經是被外包出去的。剩下 20% 真正需要判斷力的——客戶到底擔心什麼、什麼樣的保障結構符合他這階段的人生風險——其實才是 broker 的真正壁壘。 問題是現在很多經紀人連那 20% 都沒在做。 WithCoverage 拆解：當 broker 被換成「扁平費 + AI 政策掃描」會發生什麼 Bek 文章裡最具體的案例就是 WithCoverage。這家公司今年 1 月 14 日剛拿到 Sequoia 跟 Khosla 共同領投的 $42M B 輪。創辦人是 Opendoor 共同創辦人 JD Ross 跟前 Compound 早期成員 Max Brenner。 Ross 在 X 上的自介寫得很直白：「我上一家公司取代了房仲。今天我這家公司 WithCoverage 拿了 4,200 萬美金，要取代保險經紀人。」 WithCoverage 的商業模式有三個改變： 第一，計費方式從佣金改成扁平費。 傳統 broker 拿保費的百分比，所以 broker 的利益跟客戶相反——保費越高、broker 賺越多。WithCoverage 直接收一筆透明的服務費，跟保費脫鉤。 第二，用 AI 做政策掃描。 AI 引擎會自動讀完保單，找出條款裡的陷阱、保障缺口、跟市場標準不一致的地方，然後丟到幾十家保險公司之間做競標，最後給客戶一份逐條的風險拆解。 第三，人類專家負責真正需要判斷力的部分。 Bek 在 Fortune 的訪談裡用一個數字描述這件事的槓桿："[A customer] paid $100 for a service, but you offer them the same service for $80, but you can still do it at a high gross margin because you're using a lot of AI to deliver that service." （客戶原本付 100 美金買一個服務，你只收他 80 美金，但因為大部分交付靠 AI，你還能維持很高的毛利。）效果是什麼？根據 The Insurer 跟 Crowdfund Insider 的報導，WithCoverage 已經服務超過 700 家美國公司，包含 GoPuff、Eight Sleep、Blank Street、Hungryroot、Thirty Madison。其中 Hungryroot 一年省下 30 萬美金，Thirty Madison 省下 20 萬美金以上。Bek 給的形容更殘酷：「每個 WithCoverage 的人類專家，能服務的公司是傳統 broker 的 10 倍。」 讓我們把這個 10 倍翻譯成台灣業務員聽得懂的版本：你今天能服務 80 個客戶，明天 AI 加一個業務助理可以服務 800 個。如果這 800 個客戶的服務品質跟你那 80 個一樣好，甚至更好——你的客戶為什麼要繼續用 8 倍的價格找你？ 不是所有 broker 都會被取代：Bek 自己沒講出來的反作用力 Fortune 在文章後段也誠實列出這個論點的幾個破口： 第一，AI 推論成本還在漲，毛利不一定能撐。第二，企業客戶的 GTM（get-to-market）成本沒有解決——說服一家公司換掉用了十年的保險經紀，靠的是信任，不是 AI 比較會找條款漏洞。第三，受監管行業的客戶關係沒辦法在內部化，例如稅務、財務審計，法規本身就要求外部第三方。 最後這一點特別重要。在台灣，很多保險、財務、會計的業務環節，「責任歸屬」是綁在某個自然人身上的——你必須有一個有牌照的真人簽名負責。AI 公司目前還沒辦法承擔這個責任。這是台灣中介人最後一條護城河。 但護城河跟價值不能畫等號。如果你的價值停留在「我是有牌照的人，所以你必須透過我簽」，那你就是個收件中心；只要 AI 公司願意找一個牌照人來蓋章，你就被取代了。 如果你的價值是「我真的懂這個客戶、我真的在幫他想長期問題、我真的能在他結婚生子換工作的時候第一時間調整他的保障結構」——那這篇文章對你是利多。因為 WithCoverage 模式正好幫你把「找漏洞、跑詢價、整理表格」這些低判斷力的雜事自動化掉，讓你終於有時間做你最值錢的那 20%。 Bek 的論點往極端推：再過幾年，市面上只會剩兩種收費方式被客戶接受。一種是 Autopilot 公司，用六分之一的成本交付完成的工作成果。另一種是判斷力的提供者，價格更高、人數更少、但客戶願意付——因為那個判斷力是 AI 給不了的。 中間那個夾層——只是把表格從一個地方搬到另一個地方的「中介人」——會被擠掉。Sequoia 已經押了 4,200 萬美金在這個論點上。問題不是它會不會發生，是發生在你客戶頭上的時候，你正在做的是哪一邊的工作。📎 想看 Bek 完整的論點，可以直接讀 Sequoia 原文，他在文章裡點名了 20 多家 AI 原生新創（Harper、Rillet、Anterior、Crosby、Lawhive 等），並用一張矩陣圖把每家公司放在 Intelligence-Judgement 的座標上，能看到這個論點具體被押在哪些垂直行業。Fortune 的那篇報導額外整理了反方意見，包含 AI 推論成本、enterprise GTM、客戶關係慣性等幾個論點還沒解決的破口，值得對照著看。