肯夢創辦人朱平×獎金獵人共同創辦人楊弘毅:挖一口深井,但不一定要IPO(下)
肯夢創辦人朱平×獎金獵人共同創辦人楊弘毅:挖一口深井,但不一定要IPO(下)
2015.07.07 | IPO

當創業變成一種跟流行的時尚,許多年輕人懷抱著創業夢想,彷彿對世界高喊「我要創業」就能水到渠成,甚至還有SOP可以參照:首先,要找到共同創辦人,接著是選擇創業的題目、想出商業模式、獲得創投資金、前進矽谷,最好你的事業能估值10億,成為獨角獸俱樂部的一員。

肯夢創辦人朱平認為,台灣創業家要認清台灣市場很小的事實,真正的創業家是打破規則的人,並思考走出不一樣的路,做別人想不到的服務,才能獨占市場。

創業神話聽起來都很美好,但是創業的起心動念到底是什麼?你敢投入看起來沒有商業模式的事業嗎?獎金獵人共同創辦人楊弘毅做過炒麵麵包、USB集線器、寵物網站,中間做了7、8個網站,直到第四次創業才找到獎金獵人這個切入點,商業模式則在創立一年後正式確立。現在獎金獵人獨占台灣辦比賽市場,拿下20%市占率,他到底是如何將想法變成商業模式?

肯夢創辦人朱平(左)vs獎金獵人共同創辦人.楊弘毅(右)

朱平(左)
肯夢創辦人,生意人、悅日人、漣漪人,亦為肯邦、肯愛Nonzero非零餐廳、漣漪人基金會、Red Room及Forward Taiwan創辦人。致力推廣有更高社會目的的營利企業商業模式(Profit for Purpose Business),鼓勵年輕人共同創造生活,而不只是求生存。亦為AAMA台北搖籃計畫導師。

楊弘毅(右)
獎金獵人共同創辦人兼董事長,想法多,創意無限。在科技公司擔任工程師,不務正業跑去創業,直到第三次創業才辭掉工作專心創業。做過餐飲業、文創小物與7、8個網站,最後終於在獎金獵人找到可發展的未來。AAMA台北搖籃計畫第三期創業家。

朱=朱平
楊=楊弘毅

課題2:把事業做深,從量中找質

楊:對,可以預見2~3年後就會達到天花板,獎金獵人辦比賽的市占率已達20%,在台灣一年最多3千個比賽,每年有將近約10億元獎金,預估一年營業額差不多1億元。如果沒有其他模式的話,我們最多達到市占率90%。如果比賽全都我們做的話,營業額才1億,餅不大,所以要用我們既有的營運能力和客戶基礎,去尋找第二條路。再下去的話要往橫向擴充發展,像是外包、獵人才,不只做比賽,但那就不是獎金獵人的業務。

其實台灣有個很怪異的現象,很多人說在台灣要做三種事業才能撐起事業的三個角,像美國就是拳頭事業,做一件事就能成功,但在台灣就不行,這是在台灣比較辛苦的地方。

朱:沒有什麼是真正原創的,有好的模式就模仿,要做網路事業,就準備讓別人模仿,重要的是要凝聚獎金獵人平台上累積的38萬名設計人才。有個很快的方法,看你敢不敢做而已。

楊:什麼方法?

朱:從新版本開始,會員註冊要付100元。

楊:我不敢!這樣要關站了。

朱:我的話我敢,38萬人中也許有10萬人願意付錢,就算只有3千人,每個月就有30萬收入。我只對客戶付錢的事業有興趣,如果只是多少人上我的網站,那個沒有用,因為台灣市場太小,即使有1千萬人都太少。在中國有1億人免費註冊網站,網頁瀏覽量大就可以賣廣告。

我們必須接受台灣市場真的太小的事實,才會有你說的三個角,不接受這個事實的話,就會很辛苦。再多人下載你的App又怎麼樣?一定要有獲利機制在裡面,一塊錢也可以。

不過,做1億元也很好啊,我好羨慕你喔(笑),在網路上弄一弄,不需要雇用很多人,把1億做得更仔細、更精緻,你獨占市場,公司規模不用大,希望你把它變成有更高社會目的的營利企業。

楊:但1億是最好的情況,人沒那麼幸運,大部分都是平均狀態。

朱:拿我自己做例子,我的事業只在台灣,但我很開心,因為生活風格的事業還有很多服務可以做。其次,我在創造深入的事業,我從來沒想過要IPO、找創投資金或開100家分店擴張到美國和中國。我覺得花100年開個100家店也可以啊,把時間拉得很長,銀行就是我最好的夥伴。如果是真的好的事業,可以自己賺錢,為什麼需要創投呢?

有創投資金投入,商業模式會不一樣,因為必須加速成長,最後就是IPO。但如果沒有永續的模式,股價衝上去很快就會下來了。我不是說資本市場不好,只是看你的商業模式是什麼。我一直覺得台灣可以停下來思考,把小井挖得很深,不要挖三個小井都淺淺的,你是不是真的有可永續的商業模式?有老客戶?可以創造端到端(end to end)的解決方案?要創造一個全部都自己做的服務,像Uber做了一個App,所有事情都是自己做,那就很有力量了。

你可以自辦獵人獎金比賽,你說一年有3千場比賽,獎金獵人也可以創造出端到端的模式,有自己的獎金、比賽,慢慢扎得很深,也是一種商業模式。做UNIPLAY的方向是對的,你可不可以有另外一個模式是:找到問題,請大家來解決,而不只是創造一個產品而已?如果覺得不錯,你就接手執行產品或服務。

楊:難處在於目標群眾(TA)是誰,因為我們的TA聚焦在設計的人才。

朱:誰說你不能有不同的TA?你可以創造一個事業,讓這些人參與。做事業很簡單,你找到要解決的問題、有社會目的、找到人,錢不是問題,用群眾募資、找投資都可以。你辦很多比賽,有想法,也知道問題在哪裡,找到一些人設計新網站,發表新事業試看看。你已經有38萬名設計人才,過濾再過濾,從質中找量,從量中再找質,一直篩選。剛開始一定是很多人來,只找幾個人,想辦法讓規模變大再篩選。但同時也要有量,不能只找3個最好的人,要找出100個跟這3個差不多的人。有了質之後再追求量,因為大家都想申請,透過篩選才能形成社群。

楊:一直做跑案子型的事業很累,也不太穩定,雖然我們在市場占有優勢,但是我希望能找到長遠的被動式收入,用同一種模式,但改做其他商業模式。我們的核心是辦比賽,獎金獵人賺的是幫你辦比賽過程的費用。有沒有可能一樣是辦比賽,但不是賺辦比賽的錢?

獎金獵人的平台是找出一群很愛參加比賽的人,用從量中找質的方式找出一些菁英,直接參賽設計出產品,就像星光大道的模式,透過比賽找出優秀的歌星,再出版CD。越找質的話,量也會越來越大,變成「量中找質中找量中找質」的無限循環,推到最後,我從創業初期一直想做人才庫的目標就得以實現了。

我們找出1千位比較厲害的設計人才,像你說的從量中找質。UNIPLAY在試驗新的商業模式,幫小品牌或廠商辦比賽,做有設計感的民生用品,依客戶需求指定這1千人設計,給每個人基本的費用,做出產品之後再讓客戶挑選想要的產品。我們跟friDay、ASAP合作做預購,調查市場受歡迎狀況,廠商量產後,我們從販賣的產品中收取抽成費。假設獎金獵人是貨車,從A地把貨物送到B地,我們打造這台車及送貨機制;而UNIPLAY就是計程車,除了貨之外,也把人從A地送到B地,以前用趟次計價收費,現在單位變成時間。

課題3:深度合作,打群架才有機會

朱:我看到你在做的東西,也看到國外像Uber及Airbnb的共享經濟趨勢,合作越來越重要,以後的事業都是共享經濟,或是應需(on demand)經濟、循環經濟。有個新的名詞叫做共創經濟(ourselves economy),過去講DIY(Do it yourself),未來要做的是DIO(Do it ourselves),大家一起來做。

共享經濟加入設計思考的概念,所有東西都連在一起,達到零浪費。當你用這種眼光去看未來,創業真的不是一個人馬上就能做出來,絕對需要一群人去連結,這是一個擋不住的浪潮。

楊:我最近常提倡深度合作的概念,由於我很常做業務開發和拜訪,在拜訪的過程會跟對方拍照,並標示深度合作放上Facebook,試圖要營造年輕人互相連結的氛圍,這是很棒的事情。現在創業已經不像以前可以埋頭苦幹,一個人默默做完所有事情,最後成功,要一直去找合作機會,希望有越來越多人跟著這個精神互相合作,讓新創圈充滿合作氛圍。

朱:信任不只是公關或是互利而已,你講的深度合作是信任,唯一產生信任的機會,是當人們需要你的時候,你在那裡。最重要的是,你有沒有雪中送碳,而非錦上添花?你要找到需要雪中送碳的人,然後跟他深度投入,深度指的是花時間陪伴。也許我們都孤單,但我們不是一個人,深度合作就會讓你不會孤單。

另外,自由工作者是很重要的趨勢,未來會有越來越多人想過自由工作者的生活,共創的思考模式,就像UNIPLAY在未來會非常重要,有機會讓設計工作者賺錢,所以你應該加入評分機制,或用App媒合很多設計人才,設計人才只要提出需求和預算,就自動媒合好的案子給他。

楊:有有有,我們的新版有把評分機制放在裡面,不過是更複雜的等級和經驗值系統,App也在規劃了。

朱:你要成為冠軍,要跟上自由工作者及DIO浪潮,自然會有商業模式。像自由工作者需要團體保險,你有38萬個名單,可以跟保險公司談,裡面有太多可能性了。在38萬人中找出對的TA,幫他們上課、解決財務和法律的問題,因為一個人工作會恐懼,萬一沒有案子接的時候怎麼辦?太多案子的時候怎麼辦?你要去做淘寶不願意做的,因為麻煩事沒有人做。

楊:我們的兩個核心是找想法和找人才,但現在主要的事業還是做行銷為主,因為大家已經習慣使用104。找想法的話,講難聽點,台灣其實不是那麼重視創意,這部分要賺錢有點困難,還在努力想辦法突破。

獎金獵人和UNIPLAY的商業模式

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數位時代254期封面
(《數位時代》2015年7月號文章精選,尊重智慧財產權,如需轉載請來信洽詢:web@bnext.com.tw)
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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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