創業失敗公式:#10. 想要IPO
創業失敗公式:#10. 想要IPO

許多新創公司在找員工或投資人時,會宣稱他們未來多久會 IPO(首次公開募股);這對早期投資人而言,意味著短時間內有機會獲利出場;對於員工而言,這也代表著公司成功,公司可能配股或讓員工認股,因此員工可以大賺一筆;對創業者而言,這是一個重要里程碑,有機會獲得更多的資金挑戰下一階段的目標。

這聽起來很好,沒有什麼不對啊!尤其對筆者這樣商管背景出身的人而言,更是難得的機會,說什麼也要拿到這張入場券。然而創業者其實多是沒有成功走過 IPO 這條路的;這意味著大多數人對 IPO 的認知,其實只是不夠瞭解它,而自己幻想出的粉紅泡泡。

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圖/ 電影《魔球》劇照

當一家企業想要IPO,第一個關鍵就是要讓公司看起來有投資的價值,也就是說你會需要一個看起來很漂亮的財務報表,而且是要持續好幾年的成長。尤其是台灣的金融管理機制相當保守,要達成符合 IPO 的條件,某種程度上來講,你就必須已經要是一家能夠穩定賺錢的公司,但這在邏輯上是很荒謬的,如果我有個能夠穩定獲利的企業,我何必要公開募資呢?

為了配合這樣的遊戲規則,有非常多的公司都是為 IPO 而 IPO;為達到 IPO 的標準而去創造營收數字,花一兩年的時間把團隊心力都放在做出數字成績,買大量的廣告去衝交易量,無所不用其極地達成目標。

這樣搞,還叫做創業嗎?

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圖/ Shutterstock

更何況,IPO 不是光有好處的,它的缺點其實族繁不及備載。在多數市場,IPO 代表著這家公司不再是創業團隊自己的,公眾也有權利了解、甚至對其發展說三道四,經營者必須公開公司的財務和商業細節,這些可能會對競爭對手有利,對股東及經營者不利。大股東如果要處分自己的股份,都必須事先公開,價格也必須配合市場機制不能任意決定。更不用說是伴隨而來巨大的法律、財會、營銷成本和訴訟風險,直到公司下市或結束為止。

有很高比例的 IPO,都是創業者為了籌措資金不得已,在陪著投資人、風投、投資銀行與財團,玩資本市場的遊戲,所做的一切跟學校交作業沒有兩樣。這其中,或許有機會讓人賺到名聲與一小筆資金,但這也就是一筆生意罷了,深陷其中的人往往其實是很痛苦的,根本談不上理想。在我的認知這叫做開公司,而不是創業了。

Google
圖/ shutterstock

事實上, 除了 IPO 之外,創業有非常多種成功的方式,像奇美這樣靠本業賺飽飽的去開博物館,像 YouTube 和 Android 被 Google 併購,或者是最近最火紅的 ICO(礙於篇幅本篇就不多贅述),甚至是成為一個社會企業與環境社會共生,這些都是成功創業的可能,賺錢並不是唯一的路。

至於在中國市場 IPO,那又是另一個故事了。

關鍵字: #IPO #創新創業
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AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放
AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放

AI正以驚人速度重塑世界樣貌,金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一,不僅積極擁抱創新變革,更透過開放分享促進產業共好:在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」,揭示多代理(Multi-Agent)雲端協作架構,讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴,拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

以GAIA 2.0技術框架為基礎,加速集團應用百花齊放

GAIA是國泰金控為實現AI即服務(AI as a Service)提出的關鍵技術框架,歷經一年的發展,不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數據長梁明喬分享GAIA 2.0技術框架與集團GenAI應用案例
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出:「隨著代理式AI技術崛起,我們在今年提出GAIA 2.0技術框架,目標是讓AI助理(Assistant)進化成AI Agent,可以跨單位整合工具、數據與分工,實現真正的智慧協作。」

舉例來說,為深化集團員工運用AI提升工作效率,我們打造員工AI助手—Agia,協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務,提升效率與生產力;另外,透過AI自助開發平台—GAIA Studio,讓員工以No Code工具,連結內部知識庫,並以視覺化介面或Prompt快速自主開發,打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務(包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等)。

在技術面,具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組,包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」,以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」,以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示:「接下來,我們將以GAIA為引擎,打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用,如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務,一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈,型塑智慧金融新格局。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數位長陳冠學展示「CUBE Intelligence」兩項新服務
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示:「除了升級版阿發,另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋(CUBE Search)』,就像把行員放到CUBE App一樣,讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務,讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地,加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力,是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出:「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識,國際通用模型並不適用,必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台,發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型,方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充:「本地大型語言模型的成功關鍵,不僅是掌握充足且高品質的數據,還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型,藉此提升答案的精準度,尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功,除了應用場景、模型,算力也扮演至關緊要角色,對此,鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示:「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過,他也強調,AI算力快速迭代且進入門檻高,不是每一間企業都可以自建算力,因此,亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心,讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力,解決資料共享等敏感問題,加速金融AI應用的多元發展。

國泰金控
產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用,左起為:國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗
圖/ 數位時代

總的來說,從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動,可以清楚看到,國泰金控正由內而外推動全面AI創新:強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗,並透過技術開放與跨域合作,為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。

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