天使投資人林富元：台灣不缺有錢人，缺創業沙漠中的第一杯水|數位時代 BusinessNext

2000年，天使投資人林富元與陳五福、臧大化、王大成共同創辦橡子園創投育成中心，是第一個華人在矽谷開的育成中心。林富元曾投資過100多個新創公司，有25個成功上市獲利，日前在數位時代撰文分享天使投資如何煉金？30日在創業小聚專題場分享他身為天使投資人的40年經驗。

林富元說：「我不一定比你懂得更多，但失敗的經驗蠻多的。」天使投資人不是一個觀念，而是真的會實現的東西。天使投資人要符合三個條件：第一、100％拿出自己的錢來投資，第二、100％自由自主且賭性堅強地投資，第三、不論成敗，完全自行負責。

天使投資是給沙漠第一杯水

林富元指出，矽谷、中國和台灣都面臨同樣變化「顛覆到一個程度，擋都擋不住」。像是全球競爭帶來全方位威脅、經濟財政不確定、所有疾病出現的頻率愈來愈快和愈來愈多、世代的疾病和問題、人口結構變化、生活品質提高的新需求等等。

過去10-20年出現的網路公司，第一個共同點是改變人的習慣，第二個共同點，他們跟傳統的價值不同。台灣這一次面對產業解構重組的情況，未來的機會在哪裡呢，不同的角色能發揮的力量是不同的？做為一個天使投資人，通常給的是新創公司的第一筆資金，林富元說：「我總是希望做在沙漠裡給人的第一杯水，雖然是杯水車薪，但至少是在你創業起步時的第一杯水。」

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（圖說：橡子園共同創辦人林富元說，投資的風險管理，並不是台灣創投所認為的風險避免。圖片來源：蔡仁譯攝影。）

投資風險管理並不是風險逃避

林富元說，「沒有神仙般的投資人，只有神仙般的創業家。」矽谷、台灣、中國投資人異同，台灣不缺有錢人，缺的是沙漠中的一杯水。他常問一個問題：「如果20年前你碰到Google的創辦人Larry Page在講Google，你會不會投資？」

他指出，風險是很重要的觀念，創投家常說這不是他們的專業，或他們不看這個領域，但重點是，當創投沒有選擇要投資你的時候，隨便哪個理由都可以。

一般創投所指的風險管理，其實是「風險逃避」，林富元說，既然有投資就一定有風險，風險投資是在風險裡找機會的遊戲，而不是像銀行一樣在做風險逃避的事情。

林富元指出，有哪種行業是不用賭博，就有機會認識朋友和賺錢，並了解很多不同的行業？天使投資有它其樂無窮的地方，出發點是協助這麼多充滿熱情的年輕人，「他吃肉你喝湯，不只是他向你學習，而是你也向他學習！」林富元說。

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（圖說：林富元列出過去40年來他聽過的失敗的理由，十分詼諧。圖片來源：郭芝榕攝影。）

大部分創業家的共同點是「三怕三失」。林富元解釋，三怕是想創業怕離開舒適圈、不知道自己夠不夠好、怕失敗。三失是失去創業的機會、失去透過實際參與認識自己的機會、你永遠不了解自己的潛力有多少。

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（圖說：林富元列出這40年來最常聽到別人講的痛苦理由。圖片來源：郭芝榕攝影。）

天使投資人如何評估團隊？

天使投資人要找的好創業家，兩件事最重要。第一、想創業的團隊是否弄清楚市場？第二、對的團隊可以在最好的時機挺過，再好的想法，錯的團隊兩、三年也會失敗。

天使投資人跟創業家的關係可分為四個階段，第一個階段是在寫商業計畫（BP），天使投資人是第一批資源，看創業家的BP可行與否，投資並給意見。第二階段，天使投資人及其人脈可以幫你做好人才跟市場，其他八九不離十。第三階段，創業是每天以有限的資源去追尋無限的理想，天使投資人可以幫忙找合作夥伴、建立聯盟。第四階段，後續資金接下去。

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（圖說：天使投資人要找的好創業家特質，不外乎人才、市場、技術等等。圖片來源：郭芝榕攝影。）

林富元說，天使投資人若想給的是Smart money，可在創業家不嫌煩的情況下，盡量幫他找資源。

有聽眾問林富元：「您會投資創業家還是他的點子？」林富元說，好的創業家，如果沒有好的點子，投資不會發生。大部分的案子，一定是某個點子吸引你，只是在看點子的時候，跟創業家很有關係。點子跟創業家相連，也跟創業家的實際能力綑綁得很緊。

台灣新創公司做網路和App的機會？

林富元近期觀察40個台灣年輕人的創業提案，分為三大類：第一、台灣年輕人站在巨人的肩膀上，不斷向前改進，這些人的市場是已經定義好，可以造就新的小富翁，但對整體來說有小打小鬧的嫌疑。

第二、想做跟歐美或百度、阿里巴巴一樣風行的網路服務，但問題是中國的創新有政府的網路牆滋養。重點是你創造什麼價值？

第三、傳統產業大翻身，找到台灣本土就有的特色。微熱山丘執行長陳來助補充，台灣是開放的，人才和技術搶得走，所以要重新思考，台灣有什麼是「別人搶不走」的優勢，找到台灣才有特色，它就具有時間和空間的優勢。把價值鏈拉高，可能有些發展機會，不見得要一直降低成本。台灣過去在自動化、機械都有優勢，在傳統產業加值是一條可以發展的路。

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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。