Speechify AI 的創辦人兼執行長 Cliff Weitzman 在 20VC 影片系列的一集裡表示，現代軟體公司必須從根本上重整營運，以因應日益上升的 AI 運算成本。Weitzman 認為，傳統的管理做法將無法撐過這次轉變，公司必須淘汰任何無法直接推動付費客戶的專案，來用以資助機器智慧的支出。
Weitzman 主張將以銷售為導向的方法，應用在公司所有決策上。他將行銷視為轉換方程式，而非建立品牌的作業，並表示：「成長只是一場套利遊戲。你正在跟世界上每一個想把產品放到使用者面前的人競爭。」
在這套理念下，Speechify 每天測試近一千則由 AI 生成的廣告，以找出真正能把使用者轉成付費客戶的方法。Weitzman 強調：「只做那些能帶來轉換的事。若你做的東西無法讓真正會轉換的人使用你的產品，那你做這份工作的意義就不大。」
當公司轉向能蒐集個人使用者資料的 AI 聊天工具時，新的廣告機會也隨之出現，但隨後而來的是隱私風險。Weitzman 指出這些資料的潛力：「非常可觀。因為它知道關於你的一切……OpenAI 知道你過去所有的事情，以及你在內心深處對什麼感興趣。」
他認為，只要能透過正確追蹤來證明投資報酬率，高昂的廣告成本就會變得無關緊要。「你只要能讓人轉換就好，只要你有歸因就好，付高 CPM 也沒關係。」Weitzman 解釋道，並指出 OpenAI 新推出、用於追蹤的 SDK 對這種做法「真的很重要」。
Weitzman 預測公司預算將出現根本性的變化：「明年我預期我們在代幣上的支出會比在薪資上的支出還多。這在目前還不太典型，但我認為長期來看不會不典型。」
為確保 AI 工具真的被使用，他要求員工提交截圖或影片錄影，證明他們每天都在用這項技術。工程主管必須施壓團隊，讓每一天都能消耗掉數千個運算額度。
Weitzman 實施嚴格的營運規範，目的是加速產品開發：
他主張，「一個人講、其他人被動聽」的會議會讓公司不必要地放慢速度。
在 Weitzman 的管理制度裡，已發佈的程式碼取代傳統的績效考核。「如果你做出了一個很驚人的東西，但它沒有上線，就等於浪費時間……除非它在上線，否則你拿不到任何功勞……你不需要績效考核。」
Weitzman 承認，早期的運算支出高到讓 Speechify「更像是在做慈善而不是在做生意」。公司一直最佳化基礎設施，直到處理一百萬個字元只要幾美元。
他會密切追蹤單位經濟模型，檢視每一次使用者互動是否能帶來獲利，並期待隨時間推進能降低運算成本。雖然他認為由創投資金挹注、用來支援 AI 基礎設施供應商的短期虧損，是一種可接受的早期策略，但他強調，解決運算成本問題對於最終達到獲利至關重要。
Weitzman 主張，昂貴的運算能力優勢讓大型科技公司更有利，並打斷了傳統的職涯路徑。他建議個人應在這個環境中為自己爭取、替自己發聲，並將這個原則套用到受監管產業（如醫療）：「問題不在於醫生，問題在於制度。」
他認為科技近用正在變成經濟生存的必要條件，並表示「沒有手機簡直不可思議」，因為智慧型手機已成為基本需求。
雖然 Weitzman 的做法強調激進採用 AI 並投入資金，但外部研究提供了更細緻的差異：
**關於 AI 生成的廣告：**MarTech 涵蓋的一項 2026 年研究指出，當消費者使用 AI 時，57% 的受訪者更信任品牌，但 34% 擔心資料隱私，24% 不喜歡過度個人化的體驗。這意味著，激進的 AI 廣告測試可能會提升轉換率，但如果個人化程度超過使用者的舒適範圍，就可能落入 Weitzman 所稱的「詭異區」。
**關於代幣支出與輸出：**Google 於 2025 年的 DORA 報告指出，AI 主要是放大一個組織既有的優勢與弱點，而最大的回報來自改善底層的組織系統，而非只是新增工具。這暗示，若逼迫員工消耗更多運算額度，可能會增加活動量，但若工作流程、審查流程與工程文化不夠強，就不一定能帶來更好的產品。
**關於運算成本的動態：**Nvidia 於 2025 年表示，由於模型最佳化與基礎設施改善，推論成本正在下降。然而，ARK 在 2026 年對 AI 基礎設施的分析仍預期，AI 基礎設施支出將從 2025 年的 US$5000 億到 2030 年接近 US$1.5 兆。這表示，贏家將是能把不斷下降的單位成本與不斷上升的需求，轉化成持久毛利的公司，而不只是那些在運算上花最多錢的公司。
本摘要根據 20VC 影片系列的一集（包含 Cliff Weitzman）整理，並在 AI 協助與編輯審閱下完成。
