事件
Christensen 的顛覆理論揭示了一個反直覺現象：龍頭企業往往不是被更強的對手打敗，而是被「弱小」的新進者蠶食。這個過程有固定的劇本。
劇本怎麼演
第一幕：龍頭看不起
日本汽車製造商在 1970 年代進入美國市場時，先從最便宜、最不起眼的車型開始——廉價、耐用、易修。底特律的三大車廠不屑一顧，因為這些低價車的利潤太薄。豐田、本田也不在意被嘲笑，反而把全力投入改進品質、降低成本。
同樣的故事發生在鋼鐵業。mini-mill 迷你鋼廠從最低端的鋼筋（rebar）開始，大型綜合鋼廠認為這是賺不到錢的生意，逐漸退出。但迷你鋼廠花了 20 年，逐步掌握了建築鋼材、工業鋼材市場，最終瓜分了綜合鋼廠大部分市場份額。
第二幕：向上移動
一旦在低端市場站穩腳跟，顛覆者開始改進。豐田推出中階車（卡羅拉），再向上推高階車（皇冠），最後用豐田副牌 Lexus 直接進入豪華車市場，與賓士、寶馬競爭。本田用 Acura 複製這個套路。到 1990 年代，兩家日本車廠瓜分了美國豪華車市場的一半。
龍頭此時才反應過來，但為時已晚。它們為什麼沒有防守？因為向下擴張會稀釋現有高端客群的價值感、降低平均利潤。邀請董事會討論「放棄高利潤、進入低端市場」是一個自殺決定。所以龍頭只能眼睜睜看著新進者爬上來。
第三幕：經濟學的陷阱
這不是龍頭不夠聰明，而是經濟激勵系統的陷阱。假設一家公司年營收 100 億、利潤 20%。進入一個邊際利潤只有 5% 的低端市場，意味著要投入相同資源、卻只賺 1 億而非 20 億。對股東而言，這簡直是瘋狂。所以龍頭會找各種理由——「這些客戶太低端」「質量標準容易崩潰」「品牌形象受損」——來合理化放棄。
但新進者沒有現有業務的包袱。5% 的利潤率對他們來說已經足夠，因為他們的成本結構、供應鏈、組織設計都是為了低端市場優化的。龍頭的組織是為高端市場設計，反而在低端市場成本結構更高、效率更低。
當代版本：AI 應用
GPT 進入市場時，是「業餘愛好者的玩具」——寫點故事、改改郵件、編點程式碼。華爾街的大型顧問公司、律師事務所、投行都沒當回事。為什麼？因為 AI 還不夠完美、還不能直接替代高端分析師。但 OpenAI 一直在改進，現在 AI 已經能處理初級分析、legal research、簡單的財務模型。突然間，Goldman Sachs、McKinsey 開始感覺到威脅。
為什麼這個模式這麼有效
低端顛覆有效，因為它利用了龍頭的兩個弱點：
1. 利潤保護：龍頭必須保護現有高端業務的利潤率，無法跟進低端市場 2. 時間差：新進者有 10～20 年的時間慢慢改進、慢慢向上爬，龍頭反應時已經太晚
龍頭真正的死敵，往往不是更強的龍頭，而是那個它們看不上的小角色。