麻吉哥哥罵得對!承銷商需對M17上市觸礁負責
麻吉哥哥罵得對!承銷商需對M17上市觸礁負責
2018.06.15 | 募資

像我這樣過去跑投資銀行線路成精,採訪過兩任高盛CEO、兩任摩根士丹利CEO的妖怪,我同意麻吉哥哥黃立成的fuck xxbank.

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圖/ 蔡仁譯/攝影

穩定股價有技術,上市承銷商需負起責任

一個公司上市承銷要經歷過頗長的詢價過程,中間只有承銷商最知道投資人的認購意願是否熱烈,可不可靠,公司不會有承銷商清楚。

對於沒有把握的公司也有很多穩定股價的技術;例如先找戰略投資人認下一定比例,我記得最早用這個技術的是中國四大行裡面第一個出去 IPO 的中國建設銀行,因為當時大家對壞帳一度比天高(呃...不要再有人問我比天高的數據哪裡來好嗎?)的中國銀行業沒那麼有把握,所以動用中國政府的力量找了許多大基金先繳認購保證金,才比較順利的發出去。那時,真是發出去就算成功。

17 這麼小的 size 當然不可能找戰略投資人,但也還有很多技術可以做,例如承銷商全包;郭台銘的工業富聯就是在中金公司承諾賣不出去全部包下的情況下,還被棄購了300萬股,創下 A 股最高棄購記錄。上市以後第四天打開漲停板,坦白說是發得不太好,A 股打新十幾個漲停板(編按:連續十幾交易日漲停)是常事,第四天就打開算是呼應了發行前的棄購潮。棄購通常也未必跟公司有什麼關係,就是A股現在資金弱,而且資金也沒有那麼喜歡公司的概念。同時發行有另外一家電池新能源概念股「寧德時代」就取得大成功。

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Paktor 集團執行長潘杰賢(右)與人稱「麻吉大哥」的17直播創辦人黃立成(左。
圖/ 蔡仁譯/攝影

承銷商想做生意,比較積極的說服公司去上市,這是可以理解的,但可能要有個限度。很多 IPO 都是在敲定上市價前,公司負責人與 banker 幾乎要開幹,公司直到訂價的那一刻才發現,買氣根本沒有承銷商回報得好,承銷商的 sales 管理顯然有問題,你的 sales 根本不知道哪些客戶靠譜,或者一開始你就在哄公司,你根本不應該帶公司出去。

風傳媒的老闆張果軍以前是高盛台灣的 country head,他就經常說,承銷商的牌子不是靠做很多承銷案做好的,而是你決定不做什麼案子,忍痛放棄風險高的案子,品牌才能一路維護下來。

至於檢討17商業模式的,檢討是一回事,但說實話能上市的離譜公司多了去,17在我眼裡都算好的。

國際資本市場是看個別公司好壞,台灣好公司上市照樣會受追捧

過去台灣有大量科技股公司在美股上市,或發行ADR、GDR(在歐洲),但都是製造業公司,資本市場對台灣的概念就是製造業,一家台灣的製造業公司出去是很能說服投資人的。

然而一個非製造業的公司出去,要跟市場重新溝通的事情太多了,像 17 這樣的公司,它不能當作自己一家公司去上市,而是要讓投資人意識到它可能蘊含著什麼新的產業商機,有什麼它可以帶來的產業故事。

例如目前筆者最看好的是Gogoro,從我第一次聽到這家公司時就非常看好(當時根本沒有產品),甚至鼓吹了非常多朋友去那裡上班。它的商業模式有太多可跟資本市場溝通的東西,新能源、電池科技、充電網、IoT,任何一樣做成了都是大生意,更何況如果它在零售市場成功。那麼你覺得 Gogoro 在國際資本市場上市會受到 17 影響嗎?Come on.

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圖/ 郭涵羚/攝影

資本市場要對一整個國家發生惡感,那是要到中國公司在 2012 年被各種禿鷹基金連續打爆成那樣才有可能,中概股的確承壓了兩三年,但是現在還是有很多公司上 NYSE、NASDAQ。台灣人不用太大驚小怪,一點事情就覺得別人會瞧不起你,別人是有病嗎。

在投資銀行術語裡,17 這種公司叫做 damage good(編譯:受損品),它一時之間是不能上市了,建議麻吉哥哥不要著急,靜下心來再養兩三年業務,未來如果有機會再用子公司出去也都有機會。我仍然認為 17 是一家不錯的創業公司,創業精神不倒,永遠有機會重生。麻吉哥哥加油!

(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場。)

關鍵字: #IPO #募資
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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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