9個新創公司常犯的錯誤,你一定要避免!
9個新創公司常犯的錯誤,你一定要避免!

譯者前言:作者Mark Suster本身曾有過兩次創業,公司後都被收購,現為Upfront Ventures合夥人。作者這篇文章敘述了很多新創團隊在初期會犯的錯誤,跟我之前看到的一些文章不一樣的是,這些錯誤都很真實和常見。以前這方面的文章都比較偏向是寫創業的態度以及心理,但這篇講到的是很多實際的法律、契約、利益的問題,所以很值得了解,避免犯同樣的錯誤。

在文章的開頭,我想先說這篇文章對我來說很重要,因為我發現我常常給新創團隊的建議,說來說去其實就是那幾個。所以今天想和大家談點不一樣的內容。假如不聽這些建議的話,即便你的公司最後還是成功了,但你在創業的路上可能會走得很艱辛。

我常常跟那些正在苦思點子的創業家聊天,他們中間有些人是還有在上班的,而有些則是已經辭職,然後跟朋友在想點子的。而這段時間,其實也是最容易讓創業者誤入歧途的時期。

在這裡我要給大家一些避免常見陷阱的建議,不過我還是要聲明下,我不是律師,所以我的建議並不能取代專業律師的建議。

###1.不要在上班時研究自己的點子

受雇於人時,不要利用公司的資源做自己想做的產品,也不要研究自己的新點子,畢竟建立一個成功的公司就已經夠難了。想像一下,假如你在拼了五年後,終於算是創業成功的同時。卻傳來一個讓人無語的訊息:因為你在之前上班的公司違反規定,使用了公司的資源做自己的產品,而這個時候前老闆主張說你產品的智慧財產權是屬於他公司的,此時你接受嗎?當然不會啊!

但就我所知,美國法律允許個人在運用自己資源以及自己時間發展產品的前提下,擁有屬於自己的智慧財產權。我不知道這是不是適用於所有國家,但我很確定加州是這樣的。而在有些除了美國之外的其他國家,雇主是可以在契約上明定員工在受雇期間發展的任何智慧財產權都是屬於公司的。所以假如你在工作時,最好事先跟老闆溝通好,說你有可能會在工作以外的時間做自己的產品,而且跟老闆明定契約。(編者注:不過在台灣你要是這麼做的話,很可能這份工作就與你無緣了...)

###2.提前登記和註冊公司

我常常聽到一些創業家說他們正在跟朋友嘗試一些新想法,這時候我就會問:「你們有註冊公司嗎?」而通常的答案都是:「沒有」。這時候問題就來了,你在冒一個很大的風險是,未來的某天你朋友可能會說你的點子其實是偷自他的。我知道這聽起來很瘋狂,因為你相信你的朋友應該不會這麼做。但是!如果你創造的是下一個MySpace、Facebook或是Twitter,那到時候勢必會有很多的財富,而往往事情就會在這種情況下走向失控。

不相信我?有興趣的可以看看這篇文章了解一下Facebook當年被告的故事。在著手開始你的產品之前,務必先註冊一個合法的公司,即使你打算閉門造車兩年。況且註冊公司並不會很貴,流程也不會非常繁瑣。甚至你可以找專門幫新創開公司的律師,或是利用很多網路上的資源,如果你有心去做,這一部分並不會困難。

###3.慎選創業夥伴

坦誠來說,原本我并不太想把這個建議放進文章,因為雖然很多人對於選擇合夥人很感興趣,但大部分人都不認同我的看法。可是即使如此,由於這個議題太重要了,關乎到你創業成功後跟合夥人的財富分配,所以我還是決定放進文章了。這個重要的建議是:你的創業合夥人最多最多不能超過一個!

為什麼?我知道你建立公司就是期許能夠改變世界,或是做出一個很酷的東西來幫助人們。那除此之外,我也假設你會想要在這個過程中賺到一些錢,那假如你一開始找了三個夥伴,你馬上就把公司四分之三的價值給別人了。當你握有公司百分之百的管理權時,都不一定能賺錢了,那你現在從只有四分之一開始,只會更為困難而已。一般來說,如果你有開出股票選項的話,募資通常會減少你6~12%的持股。

關於6~12%是什麼概念,其實很多資深執行長加入新創公司都沒辦法拿這麼多,不過這些人很少會拿股票選項來當作退休金。我知道有少數早期Google的股票持有者是這樣,但那就像是樂透一樣,每週都會有人中嘛。
圖說明

圖說:在新創初期,一定要慎重選擇創業夥伴。這一點不僅關係未來的發展,還包括最敏感的利益分配部分。圖片來源:Startup Mena

事實上,大部分的人是沒有那個意願、能力跟膽量,就只是因為想到了一個點子或是單純的只是想去創業,然後就輕易的跑去開公司。一般人都會在你已經開公司至少六個月以後,包括簡報都做好了,產品原型都有了,然後都已經開始募資了,才會加入你的公司。

而這些人會很樂意加入,即使他只有5%的回饋。這就是創辦人跟非創辦人的差別,你是那個承擔大部分風險而且白手起家的那個人,你當然可以拿多一點薪水。非創辦人的世界相對來說就安全許多。不過那不是非創辦人的錯,而是說從天生來看,他們本來就是公司最主要多餘的部份。而我心中的一把尺是,多於兩個創辦人的話,其他人就較為冗贅了,也就是說,如果你現在已經在一個超過兩個創辦人的新創的話,直接離開吧,下一個會更好的。

(編者注:不同國家之間的文化差異很大,新創之間也一定會有很深的異同。所以對於台灣來說,這一點可以參考,但不建議完全照搬)

###4.進行充分的市場調查

我想這個建議是非常淺顯易懂的,但令我驚訝的是,很多人竟然跳過這個步驟就直接開始做產品,而這顯然是不對的。你必須要做些市場分析,例如你的專業是在哪些領域、你認為的問題是否真的存在、人們要用多少時間跟金錢去解決這個問題、你要怎麼幫他們解決、現今存在的解決方案是什麼,這些都是決定你公司策略的基礎。

當你決定要去做時,一開始的計畫可能不是最完美的,不過別擔心,只要大方向確定是好的就可以,接下來可以進一步驗證是否真的好。例如你可以用表格、簡報、網頁等方式去表達自己的想法,強迫自己去了解自己的想法到底夠不夠好。

總而言之,在還沒進行市場調查之前,絕對不要貿然開始打造產品!

###5.一定要去拜訪你的使用者

人們常常直接開始設計產品,然後想說等設計完再去蒐集使用者的意見,但其實這是一個很大的錯誤。一定要先聆聽使用者的想法,再開始打造產品,不然很有可能你只是在浪費錢。

所以先去訪問客戶,了解他們真正的問題,接著提供幾個解決方案,看他們最喜歡哪個,最後問他們是否會願意為了這個解決方案付費,會的話,願意付多少等等一系列問題。

###6.打造原型產品

在準備開始打造產品時,如果你有一個很好的軟體工程師,那很好。但假如沒有的話,至少找個你信任的技術人員來做諮詢。那假如你完全無法透過你的人脈找到技術人員呢?那我建議你還是好好繼續上你的班,不要考慮出來創業了。

我不是在輕視你,而是透過人脈找到技術人員並不是件太難的事,所以假如你連這個都做不到的話,那就代表你缺乏了一些很基本的企業家技能,創造成功公司的機率很低。

如果你想要花少點錢就打造出你的產品原型,那你也可以考慮用學生、實習生或是那些只想拿股票而不是薪水的人。

###7.確認你擁有產品的智慧財產權

這是很多新創公司常犯的極大錯誤,他們找了一些工程師或是朋友幫他們開發,但卻完全沒有簽訂法律上的契約。你必須要跟他們簽訂一個合法的契約去聲明:他們產出的所有程式、設計、測試等等成品的智慧財產權都屬於公司,不然未來你就會面臨到一個很大的風險是,他們可能會宣稱他們當時只是為公司寫程式,但智慧財產權是屬於他的。

###8.盡早建立團隊

我個人偏好的創業流程是,先註冊公司,然後想好一些基本計畫,接著才開始打造產品,最後再去建立團隊。你可以在上述的流程中不斷的跟潛在的員工接觸,讓他們對你做的事感到興奮。最好在計畫差不多時就把這些潛在員工抓進來了。假如你是自己一個人創業,考慮找個夥伴吧,給他差不多20%的股票(我個人的想法),不要太多,而這個夥伴是你願意託付重責大任的人,是要一起做公司重大決策的人。

當然你還需要其他人來組成團隊,這也才能造就公司,這不是你個人力量就能達成的。只有組成團隊后才能募到資金,畢竟我們都不是超級明星型的CEO,所以盡快組成你的優秀團隊吧。

###9.想辦法留住共同創辦人

你應該要在一開始就定好契約說要多久後才能行使股票權,因為假如你跟你的合夥人創辦了一間公司,結果他在九個月後要把他的持股賣掉,然後選擇離開。這時難道你就要眼睜睜看著他帶走公司將近一半的價值嗎?所以說簽訂這個契約是一個保護所有創辦人的保險措施。

由於這篇文章不是要詳細的教大家如何創業,所以我想就在此打住吧。我只是想在這列出一些新創公司很常會犯的錯誤,因為實在有太多團隊在第一年就犯了這些錯了。當然除了這些外,應該還有很多錯誤是在新創初期會發生的,不過我暫時還沒想到,所以也歡迎大家不吝指教,發twitter訊息到我的帳號@msuster。

本文作者為 MarkSuster,譯者為張育瑄,原文編譯自〈Most Common Early Start-up Mistakes

關鍵字: #新創 #創新創業
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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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