謬論~台灣市場太小,做不起來 【請填入產業】 的
謬論~台灣市場太小,做不起來 【請填入產業】 的

台灣人,特別是創業者,應該常聽到一句話:『台灣本地市場(home market)太小了,做不起______的。』空格可以填入各種東西,包括 App、國片、軟體、B2B、汽車、O2O、法律服務,或是任何一個你想像得到的手邊的東西。就我在有物的角色,最常聽到的是「台灣市場太小了,做不起菁英媒體的。」

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圖片來源:steve: they can’t all be zingers!!! (primus)

接著,對方通常會說:

●『你要不要考慮去別的市場?』
●『你要不要考慮換個題目?』

再下一句,便是建議你去美國、大陸或東南亞市場。甚至開始大發議論,說台灣人如何缺乏國際觀,都躲在台灣、沒有上一代開疆闢土的勇氣等等

這句「台灣本地市場太小,做不起 XXX」聽起來實在太理所當然了。畢竟台灣是個小小的島嶼,少少的 2,300 萬人;國民所得也沒有特別高。大家自然而然會同意,是啊台灣的 home market 很小,做不起來的。

但或許是身為律師的文字訓練吧,我總覺得這句話怪怪的。於是我做了一個語言邏輯上的檢視。

林書豪太高了

首先,如果說台灣本地市場「太小」,那自然表示有一個市場規模是「剛剛好」,低於此就是太小。例如我說「林書豪太高了」,那表示一定有一個身高叫做「剛剛好」。剛剛好是多高?

不知道。因為沒有說清楚需要這身高的「目的」為何。如果是楊承琳找對象,那可能超過 172 公分算太高。如果是坐經濟艙,可能超過 190 公分就太高。目的定義不清,就不知道正確條件為何。

所以「台灣本地市場太小了,做不起來 XX 的」這句話的癥結,在於何謂「做不起來」。

(註:本文並不反對本土市場越大越好,而是在探討何謂太小。)

成功的定義

什麼算「做起來」?這個定義應該必須國家、人口、所得、消費力無關,否則就是錯誤命題。例如如果「做起來」是指「像臉書一樣擁有數億用戶」,那就是錯誤命題。台灣只有 2,300 萬人,當然不可能產生數億用戶 — 連美國市場都辦不到。這樣乾脆說「台灣本地市場太小了,沒辦法賣一億台汽車」好了。目的不能直接決定條件的大小。

對創業者來說,「做起來」當然是指賺錢。只是賺多少才算「做起來了」呢?這要看是問誰。像我可能會定義「做起來」是指五年後,我的收入是我做律師累積的 2 倍;再加上生活自主以及財務獨立,我就很滿意了。

投資人可能會定義「做起來」是投資報酬率 10X、20X、甚至 100X。這跟他們的績效要求有關。所以這裡會發現第一個語意的落差。當我跟投資人討論點子時,我說的「做得起來」是從我個人的邊際成本來看。而投資人說的「做不起來」則是由上往下(top down),以一個既定範圍市場的角度去看。這沒有對錯,只是雞同鴨講。

誠品與微熱山丘

有兩家企業的「做起來」定義顯然跟一般人不同:微熱山丘與誠品書店。

微熱山丘創辦於 2008 年。今天遠近馳名,在新加坡佛萊士酒店、上海外灘、日本表參道都開設分店,並且從鳳梨酥拓展出一系列飲食產品。去年營收預估 10 億元。大家覺得微熱山丘「做起來」了嗎?

誠品創辦於 1989 年。今天是台灣的文化標竿企業,年營收超過百億。大家覺得誠品「做起來」了嗎?

更重要的問題是,如果回到創辦當年,這兩家公司的創辦人捧著「賣土鳳梨酥」跟「開書店」這兩個點子找你,你會不會跟他說『台灣本土市場太小了,做不起來的』?

我知道我會。

如果是我,當時一定想不到土鳳梨酥會重新掀起台灣人的點心文化,並隨著大陸的「台灣熱」而熱銷大陸。同樣的,當時我也一定很看衰書店的未來而不敢投資誠品,更不會預期到誠品會成為台灣精緻文化的地標。事實上微熱山丘跟誠品書店的老闆自己大概都沒有預料到會有新的市場出現。

兩個非常本土的產品,最後產生了非常不本土的市場。

有護城河的城堡

那為什麼這兩家創辦人還是跳下去做了?因為他們定義的「做起來」沒這麼大。我認為他們「做起來」的定義不是「熱銷全球」,而是「獲利,並且在領域內達成一定領先優勢」。

你想,「做起來」三個字來自建築詞彙,意思本來就是「蓋得初具規模」而不是「摩天大樓」。我說「Uber 在台灣做起來了」,顯然不是指 Uber 賣得嚇嚇叫,而是指它已經在台灣租車市場佔有一席之地。所以我主張「做起來」定義應該是「獲利,並且在領域內達成一定領先優勢」。

(註:Uber 即是一個反例。台灣人自己不做台灣版的 Uber,是因為覺得台灣市場規模太小嗎?但 Uber 老闆顯然不同意,不然 Uber 不會進台灣。)

這個定義有點類似巴菲特定義的好企業,就是建立一個小型的城堡,附近環繞著一個小型的護城河(領先優勢)。初具規模後,就進可攻、退可守,可以逐漸開發其他市場。這個定義合理因為:

● 臉書、Google 這種一下子席捲世界的創業例子是中樂透,機率小到無意義。大部分的創業是長期抗戰。
● 大部分的市場是創造出來的,而不是採收的。
● 創業創的不是產品,而是企業,因此應該以企業規模為衡量目標,而不是單一產品的市場(例如 Draw Something 的先盛後衰)

舉例:假如兩年前有個人說要拍一部草根的、針對中南部觀眾的台語娛樂片,大概一定會有人說「台灣市場太小了,做不起來的」。但那是搞錯重點。若這個製片團隊能夠持續的拍出獲利的、針對中南部觀眾的電影,即便獲利只有幾千萬,這團隊仍會建立起這個領域內的領先優勢,包括製作能力、演員團隊、編劇、後製團隊、營銷人脈等等。

到了一定規模,這團隊就可以開始邁向海外、大陸市場,拍攝新的題材,挑戰更大的市場。或者被更大的國際公司併購,完成出場。不論微熱山丘、誠品、或是「大尾鱸鰻」,都可以依這個脈絡看。

所以當大家都說「你的東西無法拿下上億的市場」時,我覺得那是搞錯方向了。重點是能不能夠先拿下 2,300 萬市場。拿下了,就有軍火去吃更大的市場。

台灣市場規模

我的想法似乎跟 Y Combinator 創辦人 Paul Graham 比較接近。他主張創業者應該像挖井一樣,挖得小但深。若照此定義,台灣的市場規模是不是太小呢?這要看你一開始的護城河需要多寬。

如果是純粹的 App 或軟體,任何國家都能競爭的話,護城河很難靠技術拓寬。這時主場的影響就很大。台灣人做 Evernote 做得再好,一夜之間就可能被大市場的山寨消滅。進入這類領域一定要從一開始就放眼大市場,或者成為大市場的一份子。

但如果不是純軟體、App 的東西,而是要依賴文化、習俗、或是硬體資源的東西,台灣應該還是足以達到「獲利,並且在領域內達成一定領先優勢」。2,300 萬的單一語言人口,已開發國家的消費力,再怎麼說不小於紐約市、上海市、芬蘭等地的規模。換句話說從台灣出發,再挑戰更大的市場並不見得會比從紐約市的創業者(例如 Airbnb)更困難。

結論

我的結論是以下:

●「做起來」是指「獲利,並且在一定領域內達到領先優勢」。
● 市場規模是決定是否能達到領先優勢的因素之一
● 當達到領先優勢時,會有新的市場出現
● 跟別人爭論台灣市場是否太小之前,先確定不是在雞同鴨講

或許是來自律師的訓練吧,我對命題這種空泛模糊的句子會自動懷疑。這句話當然在某些時候是成立的;但更多時候,因為缺乏足夠的細節,反而是一種有害的雞同鴨講。

感謝給予草稿意見:You-Li Su, Brandon Tsai, MingSheng Wang, Hawk Lin, Tiffany Chou

出自有物報告/周欽華

關鍵字: #創新創業
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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