3成創業家相信「科技泡沫」要破滅了,2019年度新創報告揭創業界百態
3成創業家相信「科技泡沫」要破滅了,2019年度新創報告揭創業界百態

樂觀,是美國──或者說矽谷創業家們──最大的特徵,他們深信處處有商機,一款在自家車庫鼓搗的發明,就可能改變整個世界。然而面對前途未卜的2020年,這些美國創業家的心態卻略顯矛盾。

2019年即將結束,美國創投First Round Capital連續第5年發布創業生態報告,訪問了950位創業家與員工,對新創的當前狀態進行披露,分並享對過去一年,以及未來一年的看法。

其中36%受訪企業位於舊金山灣區,20.7%位在紐約,其餘大多散落美國東西兩岸及中北部等地。

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高達1/3的創業家認為,科技企業的泡沫即將破滅。
圖/ First Round Capital

今年度的報告中,超過9成(92.1%)創業家認為現在是闖蕩的好時機,卻有高達3分之1(32.1%)的人認為,科技企業的泡沫即將破滅,並有過6成(64.8%)相信,明年募資會越來越艱難;且近7成(68.6%)創業家對創辦人掌握公司的自主權感到悲觀,認為明年權力會更多掌握在投資者手中。

LinkedIn前陣子公佈的新興工作趨勢中,曾提到去年一度成為焦點的區塊鏈工程師,今年卻從榜單上銷聲匿跡。而創業家的看法也與LinkedIn的觀察不謀而合,高達56.2%的人指出,密碼貨幣是炒作最嚴重的新創趨勢。

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過半新創企業家認為,密碼貨幣是炒作最嚴重的領域。
圖/ First Round Capital

近半數創辦人超過40歲,創業不是年輕人專利

2018年,由MIT史隆管理學院等頂尖商院學者共同發表的一份研究指出,45歲,是成功創業家的平均年齡。這份調查涵蓋全美2007年至2014年270萬名創業者,即便拋開成功這個必要條件,平均年齡也為42歲。

而在太平洋的另一岸,今年11月《數位時代》發布的2019年創業大調查也顯示,台灣創業家的創業年齡約落在38歲,並有近4成創業家年齡超過41歲。

而本次調查也呼應這樣的現象,近5成(49%)創辦人年齡超過40歲。中年人往往有著更高豐富的職場經驗,上述的MIT報告中,也提到若你對兩位企業家除了年齡外一無所知,那麼押注年齡較大的那一方成功率更高。

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當創辦人年齡超過36歲,便有相當高的比例遭遇年齡歧視。
圖/ First Round Capital

但也正如知名加速器Y Combinator共同創辦人保羅.格拉漢(Paul Graham)所說,「當創業家年齡超過32歲,投資人會感到遲疑。」年齡歧視也是創業者們遭遇的問題,36至50歲之間,是最容易遭遇歧視的年紀。

新創界男女比例懸殊,7成女性創辦人遇性別歧視

然而比起年齡,「性別差距」或許是新創界更近在眼前的一道難題。調查的新創公司中,超過8成創辦人是男性,這個結果也與創業大調查呈現的台灣新創領域相仿。

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創業界仍以男性為主導,超過半數企業的創始團隊全為男性。
圖/ First Round Capital

並且有51%企業的創始團隊均為男性,只有21%聲稱他們「性別均衡」;48.7%公司的董事會成員全是男性。雖然8成(78.6%)新創認為需要增進企業的多元性與包容性,但絕大多數(55.6%)都還拿不出具體作法。

性別歧視不僅影響員工獲得職位、薪酬待遇,也同樣令女性創辦人感到受挫,多達70%女性創辦人認為,她們的性別影響了企業的募資能力。

B2B業務最夯,擴張規模比營利更重要

綜觀First Round Capital的調查,多數(43.3%)新創成立至今約3至5年,並有33%企業甫完成種子輪募資,仍處於剛剛起步的階段,約半成新創(48.2%)認為,公司距離營利尚待1至3年時間。

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大部分新創才剛完成種子輪融資,仍處於非常初步的階段。
圖/ First Round Capital

B2B業務(Enterprise)是實際最多新創參與的領域,約有35.3%屬於此類,其次則是面向消費者(16.3%)及金融科技(10.3%)領域。另外,這些新創企業家們認為,農業科技(30%)是目前潛力最被外界低估的領域。

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B2B業務是目前最多新創涉足的領域。
圖/ First Round Capital

同時多數(67.3%)創辦人認為,比起爭取獲利,業務成長才是企業的首要任務,並有近8成(79.4%)相信建立用戶社群的「護城河」,對於企業的成敗至關重要。

資料來源:First Round Capital

責任編輯:蕭閔云

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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