從PChome、M17看台灣資本市場國際化問題
從PChome、M17看台灣資本市場國際化問題
2018.06.15 | IPO

網家PChome商店街與M17 Entertainment都是數位新經濟領域(以下簡稱新經濟)的新創業者,從台灣起步、放眼國際市場,但都苦嚐敗績。前者遭遇蝦皮購物(Shopee)補貼戰攻勢,資金後援不足,只好棄守台灣資本市場,成為電商類股首個下市案例;後者因不熟悉美國IPO市場,戲劇化喊停引起金融圈議論。

偏重製造業思維的台灣資本市場,根本不理解新經濟新創業者

從上述兩個案例來看,試問「台灣的資本市場,養不起新經濟新創業者嗎?」答案恐怕是如此,台灣必須真實面對。

新經濟的特性,是一種C2B的商業模式,由消費者主導企業開發出符合需求的產品,強調的是「用戶體驗」,消費者對於產品的黏著度、停留周期很淺碟,新鮮感第一。

因此,企業必須抱持的創業思維,就是縮短產品的壽命週期,快速的推陳出新,但又要有獨家的商業模式與數位技術,才能滿足消費市場。

另一方面,企業必須在短時間內養出足夠的用戶數量,才能取得市場位置,導致創業初期一定會虧損,但卻能成功衝出市占率。

更重要的是,這樣的新經濟消費市場,不僅是一種「時間戰」,更是一種國際盤的商戰市場。新經濟的創業家們,需要以更快速的方式取得資金或發債,不只企業的成員要國際化,金主的組成結構必須國際化,以不斷電的方式提供後援,才能打得起這種商戰。

然而,台灣的資本市場結構還是老派的製造業經濟思維,習慣B2C線性的硬體製造,與新經濟的軟體服務大相逕庭,且上市櫃的企業規模以中小企業為主,產業分類對新經濟的著墨不多。

投資方無論是法人或一般散戶,偏愛眼見為憑的成熟性產業,習慣入袋為安,在台灣自家自給自足,對風險性投資的承受力有限。台股的資金規模也不夠大,一家新創企業若要在一個月內募得新台幣30億元,恐怕會排擠到其他企業的資金需求。

這一如我今年4月曾經在立法院財政委員會質詢過金管會主委顧立雄,台股有嚴重的「三缺」老化問題:缺乏知名企業在台掛牌,缺乏新創公司,缺乏軟體服務、AI等新經濟。

台灣要發展新經濟必須開放資本環境,藉由國際資本市場登高望遠

若思考PChome的「蝦皮之役」、M17「美國IPO之恥」為台灣上了一堂甚麼寶貴的課?從新創業者心態、台股結構體質到籌資的能力與經驗,仍與國際市場脫節。

對台灣新創業者來說,不管是透過IPO或私募,首要之務是能夠圈住國際性資金,藉由他們登高望遠,借力使力打入國際市場。所以,想打國際盃的新創業者必須重視與國際資本市場的溝通。

但這類國際級投資人多屬於法人機構,欣賞「膽大心細」的企業CEO(有創意、有遠見但沉穩謹慎),偏愛有中長期投資潛力的新企業,希望聽到一個好故事(商業模式),對法遵的要求也一絲不苟,不能便宜行事。

若要幫助新創業者圈住國際性資金,台灣的資本市場一定要國際化。但現在國外資金不願意進來台灣,也使得整個金融業都不夠國際化。這樣的惡性循環,不僅讓金融人才流失,也讓發展新經濟的重要金融支柱跛腳。

對於台灣的資本市場,政府若有決心要發展新經濟,必須改變資本市場封閉、台股的老化問題,鬆綁法規,打造一個歡迎獨角獸企業的籌資環境,包括開放「同股不同權」、即使沒有獲利也可以掛牌等,給新創企業更大的自由度。

再者,因為資本市場的封閉,台股老化,台灣多年沒有吸引國際資金的好標地,政府不妨思考繼續推動國營事業民營化,就像當年中華電信一樣,吸引國際資金,同時扮演母雞帶小雞的角色,結合新創來佈局東南亞國家。

另外,過去政府用租稅各方面的優惠,造就了許多成功的半導體產業,即使到現在,台灣半導體產業的全球市佔率仍有至少四分之一強。這些產業的獲利者或是經營者,能不能提供資金佈局下個世代的產業、來支持台灣的新創企業?都是國際化新經濟的重要力量。

本文授權轉載自:余宛如部落格

(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場。)

關鍵字: #PChome #直播
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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