【科技評論】 林宏文~從微信、阿里巴巴、臉書到9158 網路投資的幾個原則
【科技評論】 林宏文~從微信、阿里巴巴、臉書到9158 網路投資的幾個原則
2013.08.22 | 創業

最近我應邀做了一場有關「全球網路股投資」的演講,其中我提到了幾個投資的原則,在這裡與大家分享。首先,我很驚訝有許多人對網路的觀念,還停留在二千年的「網通泡沬」,其實,網路早已成為生活的一部分,不僅不是泡沬,還有扎實的獲利,並且把許多傳統事業都打垮了,傳統書店倒了、實體商店關了,都是因為網路已經壯大並壓迫到實體經濟。

在對岸的大陸,網路產業更造就了許多新富階級,根據最新的2013年中國富豪排行榜,前兩名是騰訊的馬化騰及百度的李彥宏,身價分別為466億元及410億元人民幣,把金融地產及其他傳統產業等富豪遠遠地拋到後面。

至於尚未掛牌的阿里巴巴,由於無法計算市值,所以馬雲暫時未列名富豪排行榜,但若觀察阿里巴巴旗下的淘寶網與天貓網2012年銷售額達1.1兆元人民幣,上線僅二個月的「餘額寶」,資金規模就達到二百億元人民幣,一下子就擠進大陸前五大基金之列。網路的力量如此強大,的確令人刮目相看。

另外,如何挑選好的網路股,我認為從自己使用的生活經驗中去觀察,絕對可以找到最好的投資標的。Google在2004年以85美元掛牌時,當時我就覺得這是一個絕佳的投資標的,因為我每天都要使用Google搜尋,而且覺得相當好用。一位創投的朋友也跟我說,他在2009年買了iPhone3GS之後,很喜歡蘋果的網路應用平台,就在200至300美元之間買了不少蘋果股票,賺了好幾百支買iPhone的錢。

此外,我自己最常使用的臉書,今年以來,很明顯感受到臉書積極推銷廣告,經常有讓人不喜歡的宣傳廣告跳出來,而這些創造收入的動作,其實都是因為臉書自去年五月掛牌以來,股價一直低於承銷價38美元,經營團隊受不了股民的壓力,才選擇做此決策。

果然,後來臉書公布第二季營收大增五成以上,並出現轉虧為盈,淨利還高達3.33億美元,股價當然也跟著突破掛牌時的38美元。從自己的使用經驗中去尋找投資線索,一定會有意外的收獲,當然,經營者也必需從追求獲利與照顧用戶權益兩者中求取平衡,否則老是跳出令人反感甚至情色的廣告,很可能還要冒著用戶棄你而去的風險。

另外,我也跟年紀稍大的投資朋友說,如果自己不熟悉網路產業,一定要「不恥下問」去問小你三十歲的年輕人,千萬不要覺得問小孩子很丟臉,尤其是當下年輕朋友最著迷的東西,其中必有商機。因為,對於網路,下一代絕對比你更行,現在孩子一出生,就活在數位世界裡,他們是網路的原住民,許多操作網路的能力都是本能,像我就有很多不熟悉的手機功能,女兒永遠都可以比我更快找出來。

因此,選擇買賣網路股標的,一定要先問問年輕人現在流行什麼,最近用戶大增的Line與微信,讓Line的母公司NHN及騰訊股票大漲,而阿里巴巴為了反制微信而去加碼新浪,又讓新浪股價不斷拉高,百度還花了19億美元買了91無線。看看年輕人手上瘋什麼,投資明牌就在這裡。

最近,一位朋友就告訴我,大陸有一個網站叫9158,是取「就約我吧!」的諧音,這家公司的商業模式,基本上就是「美女+大爺」,美女在網站上唱歌跳舞,讓上網的有錢大爺爭風吃醋,於是就花大錢買虛擬貨幣,爭相送花、送車甚至送房,公司和美女就採取3:7分帳。

這家被稱為「網路夜總會始祖」的9158,還曾經發生過一件事,執行長有一天半夜接到一通電話,一位大爺要買50萬人民幣的虛擬貨幣,原因是他要送一位美女1128架飛機,因為這個女孩的生日是11月28日,這筆消費總額值34萬元人民幣,因為金額太大,所以只好趕快通報執行長。

由於獲利驚人,9158在大陸也掀起一股跟風,一家叫YY語音的公司甚至還獲得小米機執行長雷軍的投資,還順利到美國掛牌,但也因為走在法律邊緣,到底是「情色服務」還是「愛慕經濟」的討論也很多。值得注意的是,這家公司最初股東是來自台灣的創投基金,但最近公司已加碼數十倍把股票買回去,也讓台灣的創投大賺出場。

選擇網路投資標的還有很多原則,例如網路軟體的介面好不好用,設計方不方便,絕對是決定成敗的關鍵,另外,行動通訊已是目前的主要戰場,誰布局最好,贏面就最大,這些基本判斷原則都有很多案例,未來有機會再來談了。

[林宏文] 目前擔任《今周刊》顧問,也是環宇電台FM96.7 財經熱點 及 交大幫幫忙 節目主持人。曾任《今周刊》副總編輯,《經濟日報》記者,畢業於交大電信工程系,天津南開大學經濟學碩士,主跑科技產業,著有《競爭力的探求》,《管理的樂章》,《惠普人才學》,《商業大鱷SAMSUNG:21堂課三星從賣米小舖到賣全世界》等書。部落格: http://owenlin.pixnet.net/blog

(本專欄反映作者意見,不代表數位時代立場)

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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