景氣回溫  創投業榮景可期
景氣回溫 創投業榮景可期
2004.01.01 |

2003年1至6月,中外創投機構共對66家中國內地及其相關企業投資3.72億美元,投資總額較去年同期勁增46%,已接近2002年的全年89%。

國外資金挹注
創投風起

戈壁公司合夥人曹嘉泰感覺到春天的氣息。12月15日,戈壁獲得來自IBM、香港金榜集團和日本NTT DoCoMo三家公司共計3000萬美元的投資,這是戈壁的第一筆融資。
這三家股東還將在業務方面與戈壁所投資的公司進行合作。「我們將帶他們走向市場,」IBM風險投資部大中華區總經理於弘鼎表示,「IBM不僅扮演一個戰略投資者的角色,它還將是接受風險投資的公司的技術伙伴。」
NTTDoCoMo最近成立DoCoMo通信實驗室北京分公司,是該公司在北京設立專門進行第四代(4G)無線移動系統的研發中心,它也需要數位媒體為通信提供內容服務。
戈壁已經開始與5家公司進行談判,希望明年一月底開始投資。戈壁投資中國數位媒體產業中的早期項目,範圍將涵蓋數位媒體的內容創作、傳輸、接入和應用四個環節。戈壁對每家公司的投資在50-300萬美元之間,也將扮演種子基金的角色。

境內創投機構
快速增加

曹嘉泰認為,風險投資新的高潮即將到來,戈壁扮演種子基金的角色,可以把公司培育起來以後再轉手或者上市,這樣雖然回報的時間比較長,但是回報也比較大。
市場調查報告也表明整個風險投資界的艱難處境。據風險投資研究機構Venturewire數據顯示,2002年美國風險投資投向未上市創業公司的資金總額下降46%,為203億美元,明顯低於2001年的377億美元。2002年IPO也大為失寵,美國市場由創投挹資的公司只有22家成功IPO(首次公開發行),低於2001年的35家,IPO的融資額也只有9.9億美元。
據中國創業投資發展報告統計,在1996年至2001年的5年間,中國風險投資機構由原先38家增至246家,風險管理資本總量則由36.08億人民幣增至405.26人民幣,形成北京、上海、深圳3個風險投資中心。
到了2002年,據資訊產業部的一份內部調查報告顯示,全年共有73家風險投資機構對226家創業企業進行了投資,投資總額約只有4.18億美元,年平均單項投資為200萬美元。
中國民營企業在海外資本市場屢屢出事,「使資本市場的信心,蒙上很大陰影,」在上海聯創投資有限公司總裁馮濤看來,由於風險投資商都喜歡把自己所投資的公司推到香港、美國上市,民營企業出事當然打擊風險投資商的信心。

中外創投資金
強勁成長

而IDC的統計數據也顯示,風險投資開始出現了復甦的蹟象:2003年第一季度共有17家創投機構對31家中國大陸及大陸相關企業進行了投資,投資金額高達2.2億美元,約佔2002年全年投資總量的53.7%,約等同於2002年上半年的投資總額,明顯高於去年同期。
IDC統計還顯示,2003年第一季,國內主要風險投資在電信行業,占總數三分之二以上。
北京高陽軟科數據系統有限公司執行董事黃偉也有同感。他的公司前不久得到漢鼎亞太1700萬美元的風險投資,這也是今年國內第二大數量的風險投資。
e龍網也在9月份宣布,完成美國老虎科技基金和藍山資本兩大知名風險投資家的注資,總額達1500萬美金。此外,由於網路遊戲市場的飛速發展,據說眾多的風險投資商在積極爭奪對網路遊戲商第九城市的投資。
據資訊產業部的一份統計報告顯示,2003年1至6月,中外創投機構總投資額較去年同期強勁增長46%,已接近2002年全年的89%。
越來越多的公司也感覺到風投行業的復甦,金榜集團在國內的主要業務是房地產,最近在國內最大的一筆投資是在南京收購了一個37萬平方公尺的投資項目,該項目總投資約為30億元。它投資戈壁也是因為風險投資市場復甦,「要抓住國內風險投資市場不斷湧現的商機,」金榜融資亞洲分公司董事金文傑如此表示。

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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