奧丁丁將赴美上市,創辦人王俊凱嘆:台灣缺乏矽谷創投氛圍
奧丁丁將赴美上市,創辦人王俊凱嘆:台灣缺乏矽谷創投氛圍

去年獲得日本SBI金融集團投資的台灣新創奧丁丁,預計兩年內於美國NASDAQ(那斯達克)掛牌上市,創辦人王俊凱在個人Facebook上預告,近期會有新一輪募資:「這一輪會有超級大咖們加入。」奧丁丁極有可能成為獨角獸。

公司邁入下一個里程碑固然欣喜,王俊凱卻也感嘆,距離上一次有台灣公司在那斯達克上市,已有10多年之久。

「這是一個世代的gap、一件很可怕的事,」台灣缺少像矽谷的創投氛圍,是王俊凱這幾年創業的觀察,於是他自己挽起袖子,當起天使投資人,挖掘有潛力的區塊鏈新創,堅持走一條艱苦的路,就是希望能在台灣樹立起典範。

準備赴美上市,驚覺相關人才稀缺

王俊凱認為台灣需要一個從本土出發,走向國際的新創代表,「我們去美國上市,可以吸引外國基金投資產業。」對於台灣無論是新創或是科技產業,都能帶來很大幫助。

繼IC設計公司慧榮科技,2005年在那斯達克掛牌上市後,台灣已經有10多年的時間,沒有公司在那斯達克上市。最近開始著手準備上市流程,需要有協助台灣公司在美國上市經驗的會計師幫忙,王俊凱發現在台灣這樣的人才,平均年齡都超過60歲,「事務所多數比較年輕的會計師,都沒有這方面的經驗,是一件很可怕的事情。」

王俊凱_奧丁丁市集_歐簿客科技創辦人暨執行長_2016-11-24_賀大新攝影_0076_Lr.jp
王俊凱認為台灣需要一個從本土出發,走向國際的新創代表,「我們去美國上市,可以吸引外國基金投資產業。」
圖/ 賀大新攝影

這是因為,台灣只有極少數公司有在美國上市的需求,目前並沒有國際投資銀行設點台灣,王俊凱觀察:「現在要找投資銀行,都要遠赴跑到紐約。」台灣缺少熟悉相關法規的人才,是一個很大的危機。(延伸閱讀:台灣區塊鏈聯盟成立,陳美伶喊話不淪為大拜拜)

王俊凱希望奧丁丁赴美上市可以成為產業領頭羊,填補台灣缺少有海外上市經驗的投資銀行、會計、律師等等問題,「要靠民間力量把問題修復,否則下一代會身受其害。」

贏過馬雲,三分鐘就拿下日本SBI投資

王俊凱過去在美國波士頓大學研讀密碼學,畢業後進入Google工作,曾參與過Gmail、Google新聞、Google搜尋等專案。因為本身對於網路產業的熱愛,加上看到區塊鏈的潛力,2010年決定回台創業。

成立於2010年的奧丁丁,是少數擁有商業模式、落地應用的區塊鏈新創,旗下擁有全球第一個食品區塊鏈溯源系統「OwlChain」,以及區塊鏈旅宿管理系統「OwlNest」、區塊鏈防偽系統「OwlCheck」,今年五月推出區塊鏈服務平台OBS,客戶包含物流、農業、汽車、醫療、國防等產業。(延伸閱讀:掃QR Code就能看生產履歷,區塊鏈助台灣香蕉外銷日本)

奧丁丁「OwlNest區塊鏈旅宿管理服務」發表記者會_2017-11-22_吳晴中攝_0008.JP
王俊凱曾感嘆,過去跟許多投資人談理想、聊願景,都沒有人聽懂奧丁丁想做的事情,「失敗了99次,只成功1次。」日本金融集團SBI看中了奧丁丁的潛力。
圖/ 吳晴中/攝影

奧丁丁去年更獲得日本SBI金融集團數十億台幣的投資,目前估值超過1億美元,八月完成新一輪融資後,預計估值可達到10億美元,成為獨角獸。

「我們的伯樂。」王俊凱這麼稱呼日本金融集團SBI社長北尾吉孝,他回憶當時只花了三分鐘時間簡報,北尾吉孝就站起來握住王俊凱的手說:「 太棒了!這就是我們要的。 」五分鐘內就簽下投資合約。藏不住心中的驕傲,王俊凱說當年馬雲可是花了五分鐘才讓SBI點頭投資,「我贏他,真的很不可思議。」

能有今天的成績,一路走來並不容易,王俊凱曾感嘆,過去跟許多投資人談理想、聊願景,都沒有人聽懂奧丁丁想做的事情,「失敗99次,只成功1次。」日本金融集團SBI看中了奧丁丁的潛力。

owlting
感嘆台灣缺少創投氛圍,王俊凱自己當起天使投資人。他驕傲地說:「我是台灣最早投資區塊鏈產業的天使。」
圖/ 攝影 / 高敬原

花了九年時間耕耘,才終於靠近獨角獸的門檻,王俊凱認為台灣其實有很多優秀的區塊鏈新創,只是缺少創投氛圍,於是他決定從自己做起。

2013年開始,王俊凱挽起袖子,拿自己的錢,陸續投資了MaiCoin、庫幣科技(CoolBitX)、BlockSeer等區塊鏈新創,挖掘台灣優秀的新創團隊,他驕傲地說:「我是台灣最早投資區塊鏈產業的天使。」

往下滑看下一篇文章
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
立即報名

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
一次搞懂工業AI
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓