成為創業家的好理由與壞理由?
成為創業家的好理由與壞理由?

譯者導讀:台灣的創業風氣在近年蓬勃發展,而這時創業的理由就非常的重要了,個錯誤的理由會導致你在過程中迷失,在創業的殘酷現實面前,當你不道自己為何而創業時就很有可能選擇放棄;相反地,若你是為了一個好初衷,當你在碰上困境時,你不會輕言放棄,因為你知道自己是在為了麼而努力。Dustin Moskovitz提醒所有年輕人審慎思考自己創業的理由,要輕易地跟風,仔細地想想,你真的準備好犧牲掉人生中最美好的日子來創業了嗎?

2014年9月更新: 我在史丹彿大學的課上演講過這個主題。若你想了解更多關於「是否該成為創業家?」歡迎點選該影片。 我也附上了一些我在其他的場合演說的簡報

最近我與Ben Horowitz、Matt Cohler和Justin Rosenstein在Asana主辦了一場Q&A,Marcus Wohlsen 在參加完活動後,寫了一篇文章關於我們對矽谷創業文化的看法。有鑒這是一個非常重要的議題,所以希望在這裡花點時間去解釋我們所闡述的意思。在討論之前,我必須先強調這裡所談論到的是矽谷創業文化,而非一般「小型創業」,當時我們所指的創業家是指『矽谷科技產業創業家』。

即便文章的內容,很明顯地指出我們認為大多數的人「不適合」創業,但不代表你「絕對不能」創業,這兩者之間有很大的差異。我們認為「矽谷有太多的創業家」,但這和「矽谷不應該有任何創業家」完全不同很多人認為矽谷應該有更多的創業家,而我們試著去平衡這樣子的想法;當我們試圖要平衡一個大多數人的迷思,我們在媒體前試著呈現跳脫性的思維。 (延伸閱讀:Peter Buffett and the Media-‘Karpman Drama Triangle’ Complex).

我們最喜歡的創業理由是當你對一個構想有很深的熱忱,而且你相信實踐這個構想最好的方法就是創業,來將這個構想帶入這個世界。熱忱之所以重要是因為創業非常的艱苦,在創業的過程中,你必須用這股熱忱去承受許多的挫折,還有用這股熱忱去說服別人成為你的夥伴。你必須確定最好實踐的方式就是創業,因為這能讓充分的運用到你的資源,包括你的寶貴時間。事實上,如果這個idea最適合由某個已存在的團隊去實踐,那最好將這個idea交由他們去實踐,這對整個世界來說最好。當然,不是所有人都希望自己的創業能影響世界,但大多的創業家都希望,所以務必要去考慮到這件事。

如果你並沒有想要對世界造成最大的影響,那似乎能合理推論你其實更重視自己喜好的生活方式等等。你希望有充分的自由去選擇你的生活,而不在乎自己的生活模式是否能夠提供很多價值給別人,或者無意義而多餘的從事已存在的工作。或者你希望能有很彈性的作息,讓你甚至能夠在很多時間通知別人你將長時間不工作;或是你希望只專制於特定的問題,又希望和特定的人合作而已。從這些偏好來說,你或許可以找到一家公司符合你的期待支持以上的期望,但創業是通往這些目標的捷徑。我個人認為這是非常合理的。我喜歡那些希望能改變世界的人,但這不是唯一值得追求的途徑,我沒有理由去抨擊那些更重視個人生活的創業家。

以上的論述先謹記在心,這裡我們來談談想成為一個創業家不恰當的理由:

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1. 你想在大公司裡當老闆。

Evernote的CEO Phil Libin去年對此做了一翻很詳細的論述:

「人們當然希望當上他們創辦公司的執行長,站在金字塔的頂端,但是這其實不如你所想像。 這才是他的真實面貌:公司裡的其他人才是你的老闆,你所有的員工、客戶、夥伴、使用者、媒體人,他們都是你的老闆 。我的每一天都比前一天有更多的老闆,每一天都負起更多的責任。幾乎所有的執行長每天的生活都是要向別人報告,至少這是多數我所認識的執行長給我的感覺。如果你想要操作過於一般人的權力與特權,你應該加入軍隊或是政黨!而不是成為創業家。」

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2. 你認為創業光芒四射。

媒體過度崇拜創業家們,捧成像是加冕的新任的國王、黑手黨的教父,但這其實都只是光鮮的那一面。這些其實都是多年辛苦的累積,事實上過程中,你無從得知自己走的這條路是否正確。

3. 你相信自己有極強的能力,而你認為創業足以讓自己分到最大的派(最大的股份),所以為何不這麼做?

事實上這是有很大缺陷的邏輯思考,Facebook上班的第100位工程師所拿到的薪水比99%的矽谷創業者還高,畢竟從巨無霸的派分到的一小片派仍然超級大。如果你真的很有能力,你應該能很容易地找到有望成長且低風險的公司並且弄到一份好薪水的工作。如果經過幾年你發現你看錯了,再試個兩三家公司,你會有份高薪和自信且能夠為世界創造長遠的價值。若你執意去立刻創業,成為「下一個Google或Facebook」,那會有極高的可能性面臨失敗或是拿極少的薪水,在創業成功或失敗前,你會花上很久的時間經營,所以你沒有辦法去嘗試個好幾次。

圖說明
(圖說:加入現有大公司以及自行創立公司收入比較圖,請注意,我們假設你的公司是成功的。圖片來源:Good and Bad Reasons to Become an Entrepreneur)

圖說明
(圖說:如果你加入一家大公司,你可以達成以上的巨大影響力。圖片來源:Good and Bad Reasons to Become an Entrepreneur)

你曾聽過 Paul Graham 比喻非企業的創辦人就像一個在動物園裡不願承認自己長得像猴子的動物,如同 Jeff Atwood 所提到的, 這樣的說法是投射比喻多於事實的。有些企業感覺起來如同從卡通世界中掉出來的,他們的員工待遇非常差,當然,世界上還是有的「好」企業。看你是要為他們工作,還是要為自己工作,但千萬別做任何會讓自己失去靈魂的工作。

是的,分析這些觀點非常主觀,其實我們希望能夠從Asana雇用到最厲害的人,而裡頭許多最厲害的人都傾向選擇成為創業家而不要向我們這樣的公司申請工作。也就是說,我們只需要雇用少許這樣的人才就能引領我們走向成功。我們最大的考量是宏觀效應過於分散了人才,而受到微觀效應影響的人也浪費了許多時間,這也是為什麼Zuck(Mark Zuckerberg)當初推論矽谷並不是最適合創立Facebook這樣公司的地方。至於微觀效應的部分,我最喜歡Justin(Justin Rosenstein)闡述的方式:「你已準備好犧牲你人生中最美好的日子來工作,用自己對這個世界的極大熱忱去解決某件事情,某件對你來說真的很重要的事情。

圖說明
(圖說:CS 183B的筆記,圖片來源:@solanojuan

本文作者為Asana創辦人,Facebook共同創辦人 Dustin Moskovitz,譯者為黃榆鈞,原文編譯自〈Good and Bad Reasons to Become an Entrepreneur〉。

關鍵字: #矽谷
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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。」

數位無限執行長陳文裕.JPG
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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