三張紙的力量──看YouTube當年如何以簡報贏得第一桶金
三張紙的力量──看YouTube當年如何以簡報贏得第一桶金
2014.05.20 | 科技

本文討論紅杉資本(Sequoia Capital)在 2005 年 決定投資 YouTube 的關鍵文件 。2005 年時,紅杉已是矽谷最成功的創投基金之一,培育過眾多的科技公司包括蘋果、Google、Paypal 等。YouTube 當時才成立不到一年。從文件中,我們可以一窺紅杉當時為何會看上小小的 YouTube。

一般這種文件很少公開,這一份是由訴訟 Viacom v. YouTube 中流出的。

我很喜歡看這類歷史文件,因為可以回頭印證像 YouTube 這樣的巨人當年還青澀稚嫩時,已經展露出的過人之處。看 Dropbox 創辦人申請 Y Combinator 的申請書 ,以及 微軟併購 Nokia 的策略說明書 都有類似的收穫。

背景 ### ###

2005 年時,紅杉資本新來一位合夥人叫 Roelof Botha,他原本是 Paypal 的財務長。他被派去調查 Youtube。Botha 先生後來屢創佳績,負責了紅杉投資 Instagram, Tumblr, Evernote 等大案子,自己的身價也來到 30 億美金以上。但他在紅杉的處女作應該就是本文的 YouTube。

當時,YouTube 成立不到一年。網路的使用者製造內容(user-generated content)平台正夯,包括分享文字的 Blogger 以及分享照片的 flickr、shutterfly、snapfish 等獨佔鰲頭中。當時影片的分享平台才剛崛起,但仍面對家用頻寬不足、以及錄影成本高昂的限制。

Botha 被紅杉資本派去看 YouTube 的案子。他談生意速度飛快 — 他在 2005 年 6 月聽說 YouTube,就開始嘗試自己上傳影片。8 月他就安排了兩次跟 YouTube 創辦人的會議。9 月他便寫信,推薦紅杉資本馬上投資 YouTube。

本文討論的就是這封信。這封信包含信本身,以及一個附件。

附件是 YouTube 創辦人提供給紅杉資本的書面投資簡報(以下稱創辦人簡報)。很短,只有幾頁,我在本文先討論。信本身則是 Botha 寫給紅杉資本全體,推薦投資 YouTube 的內部信(以下稱投資人簡報),我在「 毫不猶豫 — 紅杉資本快速投資 Youtube 的理由 」討論。

照慣例

YouTube 創辦人簡報 ### ###

***

YouTube

公司目的 ### ###

成為網路上使用者製作的影音內容的主要入口,並且讓任何人都能上傳、分享,及觀看這個內容。

困難點 ### ###

目前影音內容很難分享,因為:

● 影音太大,不能用 email 分享 ● 影音很難用網站儲存(看 50 部 20 MB 的影片就需要 1GB 的頻寬,超過一般網站容許值) ● 影音格式沒有標準化。要觀看許多種格式就需要下載很多種播放軟體 ● 影音檔獨立存在。觀眾之間沒有互動。影音檔與檔之間沒有互動。

解決方法 ### ###

使用者把影片上傳至 YouTube。YouTube 負責為上百萬位使用者管理影片。

YouTube 的影片處理後台會將影片轉成 Flash 影片,可適用於任何支援 Flash 的瀏覽器。Flash 影片壓縮比非常高,可以馬上播放。不像其他影片格式,Flash 影片不需要先下載整部影片才能播放。

YouTube 提供一個平台連接使用者與影片、使用者與使用者、以及影片與影片。透過這些整合功能,影片獲得更多觀賞次數,使用者花更多時間在 YouTube 上。這些功能跟 Flickr 很像,因此 Youtube 又被稱為「影片的 Flickr」。

市場大小 ### ###

YouTube 的成長將來自以下的近期發展:

● 數位影片的製作成本首次降低至可以大量生產,並且用於現有的消費者產品中,例如數位相框或是手機,讓所有人可以隨時隨地製作影片。因此,使用者製作的影片量將爆發。 ● 家用寬頻普及度終於達到臨界值(critical mass),使網路首次成為影片的合理配送方式。觀眾擁向網路,因為網路提供了更多樣性的內容,並且讓觀眾自己選擇觀賞的方式與時間。傳統媒體也擁向網路,因為觀眾在那裡;也因為在網路上配送更方便且便宜。網路比電視吸引更多觀眾的早期例子:印度洋海嘯影片、Jon Stewart 上 Crossfire 節目、珍娜傑克森超級杯的「露奶」事件。 ● 一開始,YouTube 會針對家庭(使用者生產)的影片,因為短期內這是成長最快的影片,代表最快成長的觀眾群。這個階段將確立 YouTube 在線上影音的王者地位。當 Youtube 的觀眾群跟傳統媒體比肩時,它將能整合傳統媒體的內容(新聞、娛樂、MTV 等)。

競爭者 ### ###

大傢伙

● Google Video — 目標好萊塢影片,非家用影片 ● 24 hour laundry — 只針對儲存影片,非社群

小傢伙

● daily motion — 技術好,曝光不足 ● vimeo — 技術差,有機會曝光(CollegeHumor 所有) ● PutFile — 只針對影片儲存,非社群,差勁的獲益模式

產品開發 ### ###

示範產品功能:

● 社群

● 連結使用者與影片(user to video)。使用者透過以下方式找到影片:

● 搜尋

● 相關標籤

● 最高評分、最多人觀賞、最多人討論

● 使用者影片

● 使用者最愛

● 連結使用者與使用者(user to user)

● 影片討論群組

● 影片留言

● 私人訊息

● 私人/公開影片分享

● 社群網路(朋友)

● 使用者影片

● 使用者最愛

● 連結影片與影片(video to video)

● 相關影片

● 相關標籤

公開結構(Open Architecture)

● [太技術,略]

● 針對需要影片的垂直市場

● eBay 上的拍賣影片(很適合 eBay 汽車)

● 房地產市場的賣屋/買屋影片

● 成為特殊社群的影片平台:汽車網站、運動、政治等

● 開發中的功能

● 社群功能:群組、分享、發現影片更好的方法

● 提高外部擴散:外部播放器、開發者 API 等

行銷與配送 ### ###

獲利的可能方式

● 廣告

● “Google Adwords" 式的廣告。讓廣告主上傳廣告影片。影片的縮圖一樣出現在其他影片的搜尋結果中,顯示為「相關影片」。就像 Google Adwords,廣告影片只有在相關時才會出現,並且會被清楚標示為「廣告」。

● 在 Flash 播放器中放互動的廣告,覆蓋在影片上

● 在影片前播放短廣告影片

● 在影片前放置廣告圖片

● 行銷影片的付費播送頻道

● 活動、會議、演唱會等

● 付費的高級功能

● 下載原始檔/高畫質影片

● 影片編輯功能(在 Flash 播放器內):影片效果、轉接、字幕等

● 外部可嵌入播放器的額外功能

● 例如給房地產買賣影片的特殊功能

● 向使用者收取額外功能費用

● 讓會員販賣影片,Youtube 抽成

數據 ### ###

團隊 ### ###

創辦人

● 陳士駿

● 被 Max Levchin 找來,Paypal 最早的工程師之一

● 伊利諾大學電腦科學系

● Chad Hurley

● Paypal 最早的設計師,負責 Paypal 的網頁設計、logo

● Jawed Karim

● 史丹佛大學,電腦科學研究所

● 被 Max Levchin 找來,Paypal 最早的工程師之一

● 伊利諾大學電腦科學系

結語 ### ###

這份文件很短、很粗略,實際內容不到 3 頁 A4。內容也算不上完整,缺乏今天一般商業計劃書要求的財務報表、forecast、成本分析等內容,甚至也沒有 Business Model Canvas 裡的很多要素。畢竟是個成立不到一年的公司。

但細看之下,YouTube 是要團隊有團隊、要技術有技術、要市場有市場。更重要的是初期的成長(traction)呈現火箭般噴射線圖。難怪紅杉資本僅憑著這樣一份文件,以及兩次會議,就會強烈建議合夥人投資。

出自 有物報告

關鍵字: #微軟 #YouTube
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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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