台灣有機會培養出獨角獸嗎?
台灣有機會培養出獨角獸嗎?

何謂「獨角獸」?

在新創圈中,獨角獸指的是尚未公開上市的公司,其估值能夠達US$ 1B (10億美元,大約是新台幣300億元),那就會被稱為是獨角獸公司。過去幾年世界產生了許多獨角獸,而且這些獨角獸也都偏好待在非公開上市的區域,一直延後上市的時程。有個說法是因為這些公司在非公開上市市場能獲得比較好的估值,但如果IPO經過公開市場的檢視,說不定這些估值都是太高的本夢比。

市值怎麼估算?

在公開市場中,市值是藉由供需而產生。但在非公開市場中,流動性較差,並沒有那麼多對於未公開市場股票的需求,所以公司評價相對比較難。但如果要用個比較簡單的評價方式,大概會以可類比的上市上櫃公司的股價營收比(P/S)或是本益比(P/E),來推估該公司的價格。大多數的新創可能也還沒到賺錢的地步,加上初期應該是以營收成長為重點,有時就會以P/S法估算,可能會比較符合新創公司的價值。

簡單的來說,就是以你公司年營收,乘上一個營收乘數(P/S),就是你公司的估值,例如:你的公司年營收新台幣3,000萬元,大概就是US$ 1M(美金100萬元),假設你的營收乘數是1倍,那你公司的價值就是US$ 1M。

營收乘數P/S如何選取?

公司價值其實也是反應出投資人對於公司未來價值的呈現,公司的價值可能跟它所處的市場、產業或是商業模式不同,投資人會給予不同的價格,在同樣的營收基礎下,P/S越高,代表當下投資人對公司未來的信心越高,給的價格更好。 所以在選取時,可能要尋找跟你類似的公司(具有可比性的公司P/S)來比較。特別說明,這邊不以評估初創團隊所選取的P/S來計算,因早期的團隊通常營收規模都非常小,但成長很快速,所以用此方法估算,有時候很難衡量早期團隊之價值。我們是以「獨角獸」公司來討論,也就是幾年後,這間新創已經有一定的營收規模,也比較能用正常的P/S法來計算。

因為基石創投本身投資的領域是數位經濟領域,這個領域我相對比較熟悉,所以我就以此作為基準來討論。下圖是我將台灣上市櫃公司中,偏向數位經濟領域的公司,將他們的市值、近12個月營收、P/S、P/E等數值以表格列出:

從P/S來看,如果是更偏向軟體產業的,如數字科技、104等,毛利率較高,通常投資人願意給予的P/S會比較高,大概都有P/S大於1的水準;如果是一般電商,那大概會在P/S=0.5至1之間。當然這是台灣市場的P/S,下表列出S&P 500公司與Stock Q上可以找到各國股市的P/S提供大家參考。

如果台灣整體的P/S大概是0.58,那美國大概是0.91,這大概可以反映出國家與市場不同,導致P/S不同。S&P 500的P/S近幾年都有2以上,這也反映出這些公司的表現通常比較好,能過獲得高於大盤的P/S。

台灣是否有機會培養出獨角獸?

如果是以獨角獸的等級來衡量,P/S=1還算是公平,記得前幾年阿里巴巴併購Lazada時,如果拿併購的價格跟當時Lazada做到的營收,也大概是一倍。如果還沒到獨角獸的公司,有時候P/S乘數會更高。

所以「台灣有機會培養出獨角獸嗎?」的命題,如果我們以P/S = 1的假設來看,其實就是 「台灣有沒有機會培養出年營收超過US$ 1B的公司?」年營收新台幣300億元的公司! 如果是在數位經濟產業,從目前有公開上市櫃的公司來看(詳見上表),大概就是PChome跟Momo而已。所以如果要培養出獨角獸,至少要是下一個PChome或是Momo。這個數字看起來有點挑戰,近期表現不錯的創業家兄弟,近12個月營收大概就是新台幣50億元,再六倍就是了!想像起來有點令人灰心,看來挑戰真的很大。

台灣如何有更高的機率培養出獨角獸?

如同文章一開始提到的,世界上很多獨角獸過去幾年都偏好Stay Private,在非公開市場有機會得到比較好的估值。如果不要拿公開市場那麼嚴格的標準來看,也許Private Market可以用比較高的P/S來衡量公司,那營收的目標就可以下修一點,也許可以達成的機率就更高了。

另外尋找有更高P/S的市場,也是另外一個有機會達成獨角獸里程碑的做法。以過去幾年的投資經驗,P/S的高低,其實也是投資人對於市場大小的期待。如果台灣團隊有機會做到區域級/世界級的市場,也許就可以用P/S大於2的數字被投資人認可,那營收規模隨著市場性變大,也不會那麼遙不可及。所以如果要變成獨角獸,市場拓展是必須的! 市場拓展的好處在於,多市場有機會做到更大的營收規模,而且大市場的P/S通常會比台灣的P/S更好,兩相加成下,那產生獨角獸企業的機率也會提升。

比起獨角獸,更重要的是impact!

獨角獸其實不是重點,有很好,沒有也沒關係。只要這間企業是能夠替社會帶來更多價值的,就是好公司。 獨角獸其實是很看緣分的,當然可以傾全國之力來做出獨角獸。

但我認為,台灣現在更需要的反而是「更多成功的故事」,而非一支單一的全壘打。

一間US$ 1B的公司,跟十間US$ 100M的公司,我會認為後者因為達到一定的數量,對於台灣來說,會讓更多創業者有信心投入創業。 因為出現一間你可能會認為那是國家幫忙,出現兩間你會覺得那是好運,但出現十間你就會覺得那是可能會發生的。

台灣需要的是更多成功故事的正向循環,雖然理性的分析一下,這件事情不好做。但這幾年我也發現身邊有許多人默默的在他能發揮的位子上努力,我也是,基石創投也是,我很認同TP說的一句話: 「與其在那邊抱怨,不如捲起袖子來幹吧!」 相信集合眾人之力,應該還是有機會一拼的。

(本文由江旻峻授權轉載自基石創投

責任編輯:陳建鈞

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以晶片的一瓦算力開啟AI新架構!耐能智慧從邊緣到核心,打造臺灣主權算力新典範
以晶片的一瓦算力開啟AI新架構!耐能智慧從邊緣到核心,打造臺灣主權算力新典範

當全球聚光燈都匯集在那動輒使用上萬顆圖形處理器(Graphics Processing Unit, GPU)、耗能堪比核電廠的資料中心時,另一場關乎AI永續發展的運算革命正悄悄發生。這場革命的核心,是如何以更低能耗、更高效率的方式支撐下一世代的人工智慧。而耐能智慧(Kneron)正是這場轉變的推動者之一。

早在2015年,當多數企業仍沉浸在雲端運算帶來的紅利時,耐能智慧創辦人暨執行長劉峻誠便選擇了「邊緣運算」之路的賽道,投入AI系統單晶片(System-on-Chip, SoC)與神經網路處理器(Neural Processing Unit, NPU)的開發。「如果 GPU 是需要龐大設備才能運行的錄影帶,中央處理器(Central Processing Unit, CPU)是性能平庸的 影音光碟(Video Compact Disc, VCD),那麼 NPU 就是能在輕薄裝置中高效運算的 MP3。」劉峻誠用一個簡單的譬喻如此描述著,這不只是晶片製程的改進,而是從架構層重新定義AI運算的方式。

十年磨一劍,如今耐能智慧的NPU晶片已成功進入物聯網、安防、車用與伺服器等不同領域。從智慧水表、穿戴裝置到車用語音系統,乃至企業伺服器與工業應用,都能在有限功耗下執行即時AI運算。合作夥伴從國內上市櫃企業到歐美等地的國際大型企業,都能看見耐能智慧身影,「我們從GPU、CPU進不去的地方出發,讓晶片像樂高積木一樣,從只需一顆晶片的穿戴式裝置,到需要多顆晶片的伺服器,都能使用我們的晶片。」劉峻誠說。

面對算力與能源雙重瓶頸,耐能智慧以新架構迎戰生成式AI時代

面對終端AI應用面臨的「資料流衝突」瓶頸,耐能智慧創辦人暨執行長劉峻誠指出,新世代AI運算不再只屬於
面對終端AI應用面臨的「資料流衝突」瓶頸,耐能智慧創辦人暨執行長劉峻誠指出,新世代AI運算不再只屬於雲端,必須開發能兼容多模態資料並在低功耗環境下運行的自主架構。
圖/ 數位時代

「語言模型和影像模型的資料處理方式完全不同,」劉峻誠解釋到,語言模型要短時間內處理大量資料,但影像模型則需要長時間、連續的低流量傳輸。而傳統AI架構無法同時兼容這兩種特性,這造成了終端AI應用面臨「資料流衝突」的瓶頸。也正是在這樣的挑戰下,成為耐能智慧下一階段的技術突破口。生成式AI不再只屬於雲端,運算正快速轉移至終端,從智慧家庭到醫療、車用、製造現場,都迫切需要能在低功耗環境下即時運行的AI系統。

但更大的壓力來自能源現實與國家安全。劉峻誠表示,GPU架構的能耗與散熱需求驚人,一個大型AI資料中心每年電費可高達60億美元,碳排放量更是巨獸等級。「如果繼續用GPU支撐生成式AI,將會對淨零碳排的目標帶來嚴重衝擊。」劉峻誠坦言並進一步指出,臺灣雖是全球GPU製造重鎮,但本地可用算力有限。「我們製造了全世界近8成的GPU,卻沒有自己的算力,」他語帶無奈,「如果國家級AI應用仍須仰賴境外基礎設施,國家的核心技術與自主權將受制於人,不利於在AI時代掌握主導地位。」

因應這場可能產生的算力主權的危機,耐能智慧決定以「多模態資料流衝突」與「低碳永續算力」這兩項挑戰為目標,開發新世代AI晶片架構。為加速這場技術革命並將臺灣的自主架構推向國際,耐能智慧投入全新晶片KL1140的開發,並成功得到由經濟部產業發展署推動的「驅動國內IC設計業者先進發展補助計畫」(以下簡稱晶創IC補助計畫)的支持。該計畫在國科會協調與經濟部及相關部會共同合作所提出「晶片驅動臺灣產業創新方案」的框架下,以實質政策補助鼓勵業者布局AI、高效能運算或新興應用等高值化領域的關鍵技術,提升臺灣IC設計產業的國際競爭力與韌性。

從晶片創新到主權AI,晶創IC補助計畫助攻耐能跨入新戰場

耐能智慧透過經濟部「晶創 IC 補助計畫」加速開發的 AI 晶片 KL1140,其效能與能耗表現均顯
耐能智慧透過經濟部「晶創 IC 補助計畫」加速開發的 AI 晶片 KL1140,其效能與能耗表現均顯著提升。
圖/ 數位時代

「KL1140最大的突破在於多模態資料處理架構的創新。」劉峻誠直言其中關鍵。在晶創IC補助計畫的挹注下,耐能智慧得以加速開發新一代晶片,這不僅是十年研發累積的成果,更是政策資源與技術創新的結合,象徵著臺灣在AI架構自主化道路上的重要里程碑。

這項架構革新,使KL1140在效能與能效上都達到顯著飛躍。相較於前一代產品,效能提升6至8倍、能耗比提升10倍、體積縮小至四分之一;以往需10瓦才能運行的任務,現在僅需1瓦即可完成。「你看GPU要加風扇、要水冷,而我們不用,」他笑著說,而這就是低功耗的力量。

這樣的設計,使KL1140成為真正能落地的AI晶片,既可部署於穿戴、車用與工業場域,也能堆疊成伺服器模組,實現了靈活的異構運算(Heterogeneous Computing)基礎建設。透過晶創IC補助計畫的協助,耐能智慧不僅強化晶片設計,更能整合模組、子系統與軟體生態,打造可供企業與政府使用的在地AI解決方案,邁向「AI基礎建設提供者」的新定位。劉峻誠也透露,目前KL1140晶片已開始導入國際主權AI專案,協助能源與環境條件嚴苛的地區,利用該晶片低功耗與高算力的特性,順利發展AI自主。

「我們不是在打造更大的GPU,而是在打造更聰明的AI,」劉峻誠強調。「主權AI的關鍵不只是算力自主,更是能源自主。」他認為,晶創IC補助計畫的核心價值在於讓臺灣的IC設計業者能從單一產品開發,邁向整體系統構建,具備定義新架構、主導新標準的能力。KL1140晶片的問世,不僅讓耐能智慧從邊緣運算邁入AI 核心基礎建設的新格局,更代表臺灣在全球生成式AI時代中,擁有以低功耗、高自主性技術參與未來競局的關鍵實力。

從製造到定義,臺灣AI自主的新起點

在生成式AI帶動的新一輪技術競賽中,算力的分配將決定未來世界的科技秩序。劉峻誠認為,臺灣若要在這場變局中保持主導權,必須擁有能自我定義的架構與技術。「我們不只是為企業造晶片,而是在為國家建算力。」他說。從十年前堅持走上邊緣運算的冷門之路,到今日以KL1140晶片開啟主權AI的新典範,耐能智慧的發展軌跡正體現了臺灣IC設計產業的潛力與決心。未來,耐能智慧將持續推動更高能效、更高彈性的AI架構,讓臺灣不僅能製造世界的晶片,更能定義世界的智慧。

|企業小檔案|
- 企業名稱:耐能智慧
- 創辦人:劉峻誠
- 核心技術:專注邊緣AI SoC專用處理器研發
- 資本額:新台幣6億7520萬元

|驅動國內IC設計業者先進發展補助計畫簡介|
由國科會協調經濟部及相關部會共同合作,所提出「晶片驅動臺灣產業創新方案」,目標在於藉由半導體與生成式AI的結合,帶動各行各業的創新應用,並強化臺灣半導體產業的全球競爭力與韌性。在此政策框架下,經濟部產業發展署執行「驅動國內IC設計業者先進發展補助計畫」,以實質政策補助,於113年鼓勵國內業者往 AI、高效能運算、車用或新興應用等高值化領域之「16奈米以下先進製程」或「具國際高度信任之優勢、特殊領域」布局,以避開中國大陸在成熟製程的低價競爭,並提升我國IC設計產業價值與國際競爭力。

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