【矽谷創投專題】Part1 獨家-矽谷初早期創投Quest~為什麼台灣沒有硬體新創公司?
【矽谷創投專題】Part1 獨家-矽谷初早期創投Quest~為什麼台灣沒有硬體新創公司?

當大家想到硬體新創公司的時候,往往會想到矽谷和深圳,而不是台灣。然而,這卻不太合理,因為深圳還是以工廠製造為主,而台灣明明就有硬體、軟體、工業設計的專家,HTC、ASUS的軟硬體工程師也都在台灣,「我真的搞不懂,為什麼台灣沒有大量的硬體新創公司?」這是Quest Venture Partners經營合夥人Maarten't Hooft日前來到台灣最大的疑問,也是許多投資者同樣會問起的問題。


Quest Venture Partners經營合夥人Maarten't Hooft(攝影/郭芝榕)。

台灣缺乏創投、創業者網絡連結

Maarten分析其中原因,也許台灣的新創團隊缺乏初早期導師的協助,沒有創投的支持和資源,即使新創團隊有想法,但卻沒有正確的創投網絡支援。此外,「創業者不可能自己做成功,需要創業網絡的支持。」Maarten強調創業者不要單打獨鬥,需要其他創業者網絡的支持。

問起是不是也跟台灣新創公司不擅長做品牌銷售、行銷及全球布局有關?Maarten說:「我同意台灣創業者缺乏行銷的DNA,但我不同意他們不懂布局。」Maarten解釋,他認識HTC和ASUS的人,台灣的確有廠商知道如何全球布局,建立通路,甚至是行銷及品牌經營,「但重點是大家是否願意彼此幫忙?台灣需要的是彼此連結。」他說。

「對創業者來說,這是非常好的年代。」Maarten表示,現在募資比以前容易,新創公司比以往更容易取得資金。此外,創業所需的成本也大幅下降,進入障礙小。例如,創業者不必再自己花大錢建置伺服器,只要拿出信用卡就可以直接在雲端平台架設服務。

未來趨勢:行動及物聯網

談起科技的未來趨勢,擅長軟體和硬體的Maarten認為,行動依然持續改變著世界,它影響產業,也影響人們的生活方式。物聯網(Internet of things, IoT)是產業的下一步,將會持續發展,讓人們取得資訊愈來愈容易。其次則是穿戴式裝置,雖然相較於智慧眼鏡,大家比較喜歡戴隱形眼鏡,但對人類生活的影響,未來發展的重點將以「資訊可以隨手取得」為核心。

初早期新創得到矽谷創投資金,幾乎不可能

台灣初早期新創公司得到矽谷創投資金挹注的機會如何?Maarten說:「非常困難,我會說幾乎不可能。」困難的地方在於,很多基金設置在美國,只能投資在美國設立的公司,也就是說新創必須把公司主要的營運重心放在美國。除了因為稅的問題之外,也因為基金結構,有些基金從大學募資,只想把錢花在美國的新創公司。所以,矽谷創投投資台灣初早期新創的機率很低,在100個基金裡面,也許只有1到2個基金願意投資。

不過,這種基金結構限制對Quest Venture Partners而言並不存在,Quest Venture Partners關注的是能否與新創團隊近距離互動。事實上,來自台灣的PicCollage就是Quest Venture Partners所投資的新創公司,Maarten說,由於PicCollage是在美國營運,只有工程團隊在台灣,可以時常互動,Quest非常強調能否近距離互動的工作模式。

Maarten建議初早期新創團隊可以先嘗試500 Startups,加入加速器計畫(投資金額最多有25萬美金),除了可以幫創業者在美國成立公司,了解矽谷運作的方式之外,在接觸矽谷創投之前,也讓團隊有時間熟悉創投環境並準備。

專題文章:[矽谷創投專題]Part2 獨家-矽谷初早期創投Quest:用3個指標決定投資標的

 

【延伸閱讀】
QuestVP 經營合夥人Maarten't Hooft 將於 7/9再次來台,出席 2014 創業小聚暨AAMA台北搖籃計畫年會 發表演說; 
年會以「軟硬結合,啟動大創新時代」為主題,邀請Google、微軟、聯發科、華碩雲端、海爾、京東等知名企業分享經驗;並有多組團隊分享創新應用,如微程式資訊(YouBike)、創意引晴(影像辨識)、點睛科技(健身管理)、台灣智慧服務(智慧插座)、太和光(iBeacon)、英諾奧茲(Smart Ebike)、FlyFit (智慧腳環)、北京極科極客(智慧路由器)、北京PICOOC(智慧體重計),以及HWTrek硬體加速平台、Quest Venture等企業代表,多元角度探討未來趨勢、機會與實踐。
時間:7月9日(週三) 9:30-17:00
地點:台大醫院國際會議中心R201,台北市徐州路2號2樓
論壇報名:2人同行價、老友價、訂戶價、創新者價
參展報名:6/24截止
詳情、報名請參見活動網頁

 

關鍵字: #創投
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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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