給台灣創業家:你可能不是獨角獸
給台灣創業家:你可能不是獨角獸
2018.01.09 | 募資

歲末我想藉這個機會討論一下一個新創公司創立後一兩年後常常會碰到的問題:我的公司未來兩年的成長曲線到底長什麼樣子?

或許是因為新創狂潮的喧染,若被問到這問題,很多台灣新創可能還是會以,「天使投資人、種子基金、A輪、B輪⋯⋯」的新創獨角獸脈絡去走。

很可惜的是,這對多數的台灣新創而言,恐怕不是正確答案。我們為什麼會有這些觀念呢?

因為台灣新創界的許多消息是直接從美國或中國的傳媒轉貼過來的,並沒有經過實戰經驗消化、過濾、篩選適合台灣的創業資訊。美國和中國不用說,是世界兩個最大的市場,除了這兩個市場內的新創公司外,大部分國家的新創公司都不太可能用獨角獸模式操作。

光從世界上的科技獨角獸都是美國和中國公司就可以看出這點,就連歐洲的科技公司在A輪之後都會轉攻美國市場,跟美國VC募資,這一切都和市場大小和業務通路有關。

許多創業家不了解獨角獸模式的「代價」

翻翻台灣的科技相關媒體馬上可以看到有多少篇幅用在報導獨角獸和美中「募資狂」科技公司,卻很少有人討論走這種獨角獸新創模式的代價和籌碼。

在台灣,很多創業家常常抱怨籌不到錢,說台灣籌資環境很差。事實上台灣籌資環境不但不差,熱錢比例上來講還比美國多很多,現階段台灣創投界卡在台灣投不出去的資金總額高達上億美元。

那為什麼創業家和創投之間會有這代溝?因為許多創業家不了解玩獨角獸模式的代價。

許多創業家以為只要拿出點營收、講講自己的產品,給人家「好像會賺錢」的感覺就可以拿到投資。事實上,創投的算盤比這還要單純一點。

創投和傳統私募基金最大的差別在於創投不會像私募基金一樣等你慢慢經營、拓展店面、每年業務成長10%,搞個什麼二十年永續經營,創投的模式在於投資高風險與高報酬率的新創產業,一旦商業模式奏效,便可以在短時間(通常五年內)快速擴張,投資報酬率是上看至少十倍、二十倍,故此投資成功率通常會比私募基金低很多。

從這點來看,其實很多台灣的新創公司是不太可能走這種爆紅模式的,在某種程度上反而需要回歸私募基金的思考方式。

台灣新創如何轉彎?

身為台灣新創,當有人問你說你未來你的公司要如何發展?

若回答說你想要籌資拓展台灣市場,然後接著要去打中國、打歐洲、打美國、打東南亞,是不太負責任的答案,而通常有點創投常識的投資人一聽就會打你槍。

你要知道,光是要準備去打其他市場就需要許多銀彈,即使你想要打,台灣島內可能沒有具備國外市場的相關產業的人才協助你東征西戰。

最現實的問題就是,連這些市場內的業務人才都打不下來了,就憑你一位門外漢一句話就想要拿創投的錢去拓展海外市場?

中美新創衝到上千萬用戶都還在虧大錢的故事,主角不可能會是你

這種口徑拿不到投資很正常。這樣說並不是要潑拓展國際市場的創業家冷水,而是提醒大家要「務實」。

在小市場的缺點,就是你不能夠用「量」去補「質」。許多美國和中國新創那種衝到上千萬使用者都還在虧大錢的故事,「主角不可能會是你」。

因為你的基地在台灣,當要籌資往外拓展時,你的成績單必須要著重於品質。若你的商業麼是在台灣市場都無法賺到錢的,不要妄想有人給你錢去中國、日本、美國冒險。

你的階段性目標必須要以幾百萬人的客戶群為考量,而不是幾千萬人。

在小市場經營,先求穩定並不是錯。你寧可先把商業模式在這個市場調整好以後,再去討論是否要再籌資擴張,而不是把籌資擴張當成公司的目標。當然,這此並非要求新創放棄國際市場,但是要了解階段性目標的重要性,否則當地市場的第一步沒走穩,接下來都是空談。

而說到因為商業模式過度仰賴「量」而困在台灣上不著天、下不著地的A輪後新創,其實台灣過去幾年的當紅炸子雞,尤其是做餐飲(如餐廳POS系統和餐廳訂位),或是大眾民生產業(如水電工平台和禮品代送等),在前面幾年在台灣市場成長用戶數和營業額成長迅速,但是台灣飽和了以後卻發現台灣的營業額無法支撐獲利成長(甚至無法打平收支),而商業模式的成果不佳,也很難說服創投為拓展海外市場而注入更多資金。

最後即使籌到錢以後,在海外仍然敗陣回台,最後仍然歸咎於海外市場業務成本過高,無法支撐一個以「量」為核心的商業模式。

調整國內市場策略:以質性為核心的新創事業

台灣國內市場商機不是沒有,但是很多業務策略可能有違新創圈的「量性」思維。

或許在台灣我們喜歡看數字,因為B2B應用太少、B2C新創氾濫但多樣性又不足,因為很少會去思考以質性為核心的新創事業。

以台北的市場為例,雖說台北整體薪資水準遜於北京、上海、香港、新加坡、首爾等亞洲都市,但是若走入信義和大安區,不難發現其實台北蛋黃區的消費水準,不但不亞於上述城市,甚至逼近倫敦和紐約水準。

故此,如果你在台北高消費族群找到一位客人,其消費額可能比你在台灣其他地方找二十位客人還高。一個很簡單的案例就是台北東區做住宅自動化(有時簡稱豪宅系統)的廠商,一年營業額隨便都全勝台灣多數的AI新創公司。

事實上,這些豪宅系統商用的系統其實就是很簡單的通用遙控器、紅外線、藍芽和WiFi連結裝置,其實根本連現在許多IOT和AI產業的技術水準都還不到,但是其客戶群的消費額非常高,這些技術力不高的公司商業模式都比多數台灣新創穩健。

在此,筆者不想被定調為否定大眾民生市場的獲利契機,但筆者希望可以用這些案例去刺激大家多討論如何尋找更健康且在台灣島內可行的商業模式,才能跳出這盲目跟著中國、美國科技業亂竄的無限迴圈。

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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