新創公司商業化的四大迷思
新創公司商業化的四大迷思
2018.06.13 | 創業

新創圈中,大部分的題材炒作都圍繞在A輪前,因為那時只是空談,講什麼都好。而談成績則常是在B輪後,因B輪以前商業模式還沒有成形與系統化,根本沒有預期成果可期待。那你可能會問為什麼在A輪到B輪間大家不愛報導呢?

因為都是幹正事,大家愛報導風花雪月,沒人愛報柴米油鹽,而對新創公司而言,真正將產品的商業模式量化與程序化,是一件非常重要的事情,但也是第一次創業家完全不會思考的事。

這裡提到幾種常見問題,希望能點出盲點,促使創業家提早思考商業模式,並多請教各產業前輩聆聽與指教。

1.我不需要行銷業務人員,通通self-service

這種思維從2005年美國創業潮開始就有了。從線上支付、行動支付一直到今天炒作的區塊鏈,大家都肖想只要開放支付就會有生意上門。

事實上,不管是個人還是企業,購買決策不只看支付介面,還有很多地方要考慮。

以消費者導向的公司為例,同樣是買鞋子,為什麼地攤和旗艦店的客人消費力和行為舉止差那麼多?這癥結到了數位時代,依然沒有改變!因為大部分消費者並不會因為你買了Google Adwods或是臉書廣告,就自動上門、付錢與開動。

消費者還是要從品牌、口碑做決定,基本行銷業務專業該花的錢還是要花。

說到企業產品,如果沒有行銷專業努力去研討會、說明會等蒐集潛在客戶聯絡方式,沒有業務人員噓寒問暖、送糖果、巴結公司內決策者、推銷附加服務,基本上業務完全不可能推得動。

很多A輪前的公司,做個pitch、丟丟廣告吸引的客戶,只能安慰自己,這策略完全沒有可重複性。

而產品不錯的公司常常募不到錢,也是因行銷業務的體系沒有頭緒。通常稍微有經驗的投資人一眼就看出來了。很多第一次創業家產品開發後就是死在這一步。

2.兩倍的資源,兩倍的獲利?

聽起來很合理,但絕對不可能實現!若這種思維或數字出現在pitch deck中,被打槍理所當然。獲利不可能等比成長,原因有幾個。

首先,如果客戶需要團隊照顧,而每位員工都只能固定照顧X位的客戶。但因為你不可能因為只有X/2的業務,就只請X/2個人做事,因此不管任何時候,公司都有部分的資源被浪費掉。所以長時間來看,兩倍資源,不可能創造兩倍獲利。

你必須用經營航空公司和飯店的思維思考業務成本,你一定會有租不出去的房間、會有賣不出去的機位,絕對不要傻到用線性預估未來獲利。

再來,就是組織管理金字塔。新創公司喜歡扁平化,事實上扁平化只能做到業務組的扁平化,公司成長後哪有可能扁平化?

同理,現在你手下只能管三位業務服務九位客戶,假若今天有二十七位客戶,是不是請九位業務就萬事OK了呢?當然不可能!

假設所有員工跟你的能力差不多的(非常樂觀的假設),那你一個業務主管只能管三位業務,那請九位業務的時候是不是就需要三位業務主管呢?如果再假設大家的薪水都一樣(樂觀到好笑的假設),那九位業務和三位業務主管,就至少是十二個業務的薪水。四倍的成本卻換來三倍的業務,再這樣下去公司怎麼辦?

而綜合以上兩點,告訴我們在思考商業模式時,新創公司必須要有心理準備公司的成本會超過線性成長,因此公司要不斷地思考如何將內部的營運管理組織化、制度化,最後自動化。

很諷刺的是,當公司在思考如何建立組織和制度時,這又是一筆固定沉沒成本。因此新創公司要在什麼時點思考投資專案管理、行銷管理、人事管理的制度和系統,也是見仁見智。

3.什麼市場都能賣?

延續第一點就可以看出眉目,很多產品,如社交網路和訊息軟體,為什麼臉書和Slack明明有很多重複的功能,之間卻有難以跨越的楚河漢界?

很多創業家都很天真地以為產品的形式會引導業務模式,卻殊不知,真正其實是行銷導引業務模式,而業務模式再決定產品形式。

而事實上很多產品的成功,都必須回溯到市場的需求,才能決定行銷策略和產品的規格。

回到之前具體的例子,同樣是分享內容和訊息軟體,臉書因為客戶群是一般民眾,因此行銷重心放在如何跟娛樂(如遊戲、貼圖)、民生(如線上支付)整合;反觀Slack,雖然有多類似的功能,但是其真正的行銷重心卻是放在資訊安全性和內容存取管理(例:防止離職員工存取分享的檔案)。

講個比較傳統的例子,世界上很多大車廠其實都是兼做飛機引擎的,比如說三菱(Mitsubishi)、勞斯萊斯(Rolls Royce)都是這類車廠。雖然飛機引擎和車引擎有部分共用的技術基礎,其對外的行銷策略完全不同。車引擎通常大家都是看轉速、扭力和油耗,但是飛機引擎卻是注重穩定性和危機應變能力,很多現代的飛機不管雙引擎客機還是戰鬥機,就算只剩一顆引擎也能夠繼續飛。由此可見,類似的產品技術,因為市場條件不同、行銷策略不同,最後必然有不同的產品規格,甚至被切割成為完全不同的獨立事業部。

由此可見,新創公司根本不可能將同樣的技術到處賣,最後還是得挑單一產業別、單一市場,進行深耕。

若不奏效,再談轉型,但千萬不要甚麼都想做、甚麼市場都想碰。

4.酷炫的行銷語言

其實創業家在實際接觸過市場、真正在市場上賣過產品,就會發現其實絕大部分的時間,酷炫的行銷語言是一點用處都沒有,市場比我們想像中的務實許多。

新創公司在初擬商業模式時,一個常犯的錯誤就是想塞噱頭詞,結果沒想到市場反應極端負面,害死自己。

以現在很紅的人工智慧(AI)來說好了,這詞在不同產業的意涵相當不同。

在金融業,AI是自動化和效率的象徵,但是在教育界,人工智慧對於很多家長而言,意思就是「沒有人情味」、「制式化」的代名詞,尤其是在針對幼兒教育時更是門禁忌。

同理,物聯網使用的偵測器(Sensor)在智慧工廠中是很好的行銷重點,但是如果今天是嬰兒用品、企業會議解決方案,提到Sensor常常會觸動買家的敏感神經,馬上聯想到「沒有隱私權」、「洩漏資料」等疑慮。

有時候在思考商業模式時,在行銷語言中加入太多亂七八糟的噱頭詞,反而會有反效果。

短結

新創界長久以來都有個「重工輕文」或「重工輕商」的文化,許多創業家在思考商業化時,都相當天真且缺乏產業常識。

因此面對商業模式問題,創業家遭遇的困難通常不是不夠聰明或是沒有資源,而是太晚求救。

其實,只要先知先覺,一切都還有機會,千萬不要等到錢快燒完的時候再找人討教,為時已晚。

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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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