中國創業投資談:下注於賽道,而非賽手
中國創業投資談:下注於賽道,而非賽手
2017.08.01 | 創投

《中國創業進行式》專欄從上一篇開始,專注於創業成功三要素 (市場、資本、人才) 中的資本部分,從國家戰略層面講到中國新創圈如何透過資本操作進行競爭。這一篇,我們從新創公司的世界觀,聊聊中國新創的資本化過程。

2015年夏天,我第一次到北京,在獵豹移動公司的引路下,參訪了剛剛在千團大戰勝出,拿下中國一半以上市占率的美團。當時,我問了美團的高級副總裁,「聽說大眾點評開始發展海外市場,在東南亞積極準備,美團對此有什麼因應對策?你們的國際化策略是什麼?」不令人意外地,我得到一個非常霸氣的回答,「中國自己就夠大了,能做到中國第一名,我們就不看其他國家了,讓他們去吧!」最後他還補上一句耐人尋味的話,「哪天真的要做了,就用買的吧!」

這就是中國企業家的世界觀,先成為神州大陸的王者,然後用資本推動國際化,無論是大型國營企業,或是初創公司皆然。

今天的中國,是一個非常特殊的存在,由社會主義走向市場經濟的過程中,像中國這樣稅收超高的「非福利」國家世界罕見,也因此,政府和財團帶領的超級大型投資機構,順理成章地成為中國創新產業的火車頭。讓我們以共享單車作為引子,看看中國資本家如何透過資本操作,加速新產業經濟的發生與新創公司的新陳代謝。

五月我去了一趟深圳,除了幾乎能製造全世界的華強北震撼教育外,白熱化的共享單車大戰,更讓我無法忽視。共享單車除了劇烈地影響市容外,也造就一場有史以來最檯面化,最有跡可循(從街道的顏色,就能看出局勢)的新互聯網交通激戰。

成千上萬無秩序的共享單車阻塞了街道。河邊、安全島、田裡,甚至樹上停放著黃的 (ofo)、橘的 (摩拜)、深藍的 (小藍)、淺藍的 (小鳴)和其他各種顏色的腳踏車與電動單車,用「滿山遍野」也無法形容這種壯觀景象,在壅塞到無法以單車前進的路段,市民只好停車步行前進,加劇了交通堵塞,更有市民爬上了由單車構成的拒馬,像特技表演者般攀爬前進。

我們過去講過網約車大戰、千團大戰,今天所講的共享單車大戰的新創公司,最終都走向燃燒資本的消耗戰。今年稍早,在點燃中國共享單車大戰的 ofo 拿下 4.5 億美元 D 輪融資的同時,摩拜也以 2017 年以來連續兩輪總和超過3億美元的融資緊追在後。

乍看之下,投資人只是無止境地投入這些大家都還看不是很清楚商業模式的產業中,但所謂的風險投資 (Venture Capital, VC),不就是如此嗎?一窩蜂中,誰也不願屈居人後,在考驗創業者攻城掠地能力的同時,也挑戰投資人風險控管的真功夫。

「不要把雞蛋放在同一個籃子裡。」是很多人學習風險控管的第一堂課,而這也是中國創投的「賽道理論」基礎,當看準了一個新產業的時候,這些早期風險投資人往往不會只投資一間,因此在中國許多互為競爭對手的早期公司,有著共同的股東。

投資人透過投資協議書 (Term Sheet) 上的條款,控制投資組合裡的相似公司,讓他們在市場裡自相殘殺,就像走進鬥獸場。投資人除了扮演適時伸出援手的天使,也在被投資公司露出敗象時,作為惡魔即時接管,甚至清算解散公司,把人才、技術和資金交給投資組合中市場表現較好的標的。

資本無情,若要一言以蔽之,只能說是簡單粗暴了。

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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