投人?投人!
投人?投人!
2016.10.25 | 創投

創業原本就是一種高風險的選擇,任何項目成王敗寇都有可能,不論是創業者或投資人都難以預料,重要的是不要忘了回到初心,各守本分啊!

投資就是投人,這句話幾乎變成了膾炙人口的至理名言。是這樣嗎?是,也不是。

投人有個隱藏的邏輯,其實是「成王敗寇」。企業沒有做成,顯然是投人投失敗了;企業做成了,顯然是投人投成功了, 因此投人是不是成功,就是看企業是不是成功 ,然而成功都是一個事後概念,在投資前,「投人」永遠是一種態度、一個原則、一項必要條件、一門藝術,絕對無法完全用理性來做判斷依據。

投資人投資企業家是投人,企業家接受投資人的投資也是投人,這就是人的買賣,一開始永遠是「簽字畫押,立字為據」,在之後漫長歷程和數不清的挑戰中,更加是「金蘭結義,歃血為盟」。

投資人與創業家如同身在同一條船上

在我經歷的近十年投資生涯中,總結此中「人」的因素, 第一就是「不忘初心」 。挑戰「不忘初心」的主要有兩個命題,一個叫「貴賤」。對投資人來說,有所謂投貴了,有所謂投便宜了;對企業來說,有估值高了,有估值低了。時間一長,貴賤有時候會硬生生成為摩擦的偽原因,但平心靜氣想,當初投貴了?沒有人把刀架在脖子逼迫投資人投吧?當初估值低了?那企業當時是不是也有一些難處需要幫助?

另外一個命題叫「貢獻」,投資後,企業家會覺得這個投資人沒幫上什麼忙,從此面面相覷;或者是投資人覺得企業家發展太慢,對基金也沒幫上什麼,互相覺得貢獻太小。其實對於企業來說,有錢出錢有力出力,投資人捧的就是錢場,關鍵時刻挺身而出,給錢!這就是最大的幫忙。其他的事情幫是情誼,不幫也算是本分。對投資人呢,「疑人不用,用人不疑」,或者說「既來之,則安之」,判斷做了,投都投了,就耐心觀戰,能幹點後勤就幹點後勤,不能幹就別添亂。所以說第一個人的因素就是回到初心,各守本分。

各自把自己的本分做好,是良好合作的基礎

第二個人的因素叫做「己所不欲,勿施於人」。企業稍微有點發展,買好車,住好樓,裝教主,老想著兌現,假如企業家自己是投資人呢?你會投你自己這樣的公司嗎?對於投資人而言,大部分企業家非常辛苦,在人生最黃金的20歲到40歲辛苦創業,工資不高,拿不到分紅,還有不少都是王老五(當然,創業成功做鑽石王老五也挺好)。有的時候,我碰見一些在垂直領域或者小眾領域做得好的公司,現金流不錯,我就會問︰「你真的想好要融資嗎?你這樣不是很舒服嗎?」其實的確是的,不上市也不缺乏社會價值和認同感,事業發展完全自己決定方向,收入構成和成本結構也不需要定期揭露,我不只一次和不同的企業家說過:「你這樣我挺羡慕的,如果我是你,我不會融資,你真的要想好。」

所以反過來,我經常也提醒自己, 創業者不容易,他們是用自己人生最黃金的時間來做高風險的事情 ,作為投資人要善待他們,畢竟人生更重要的是過程而不是結果。因此雙方都本著「己所不欲,勿施於人」的精神往中間靠攏,幹好工作,過好日子。

寫到這,我突然發現,在寫人的因素時,我腦子裡就湧出不少極為傳統的用詞──「不忘初心」就是「忠」、「己所不欲,勿施於人」就是「恕」,也許是因為中國文化中關於人的因素算是多的,而老祖宗的「忠恕」二字也的確是最好的勸誡。好吧,寫個橫幅,掛在牆上,或者是心裡。

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關鍵字: #創投 #新創
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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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