以色列新創都用別人的錢在玩!緯創林憲銘:台灣環境給創新者壓力太大
以色列新創都用別人的錢在玩!緯創林憲銘:台灣環境給創新者壓力太大

編按12月更新
緯創資通、嘉新兆福文化基金會與時代基金會共同規劃Wistron Lab@ Garage+新創空間,已經在11月28日正式啟動,目前有5組新創團隊進駐。

緯創資通董事長林憲銘表示:「人才和創新是企業發展的活水,Wistron Lab是緯創第一個實驗場域,透過與時代基金會的合作,將這第一個實驗場域設在Garage+,未來還會有更多的實驗場域。而緯創也希望透過創新合作、技術深化,未來五年到十年能持續提升企業的價值。」
緯創資通長期注重人才培育,自2016年起持續支持時代基金會Epoch School 人才培育計畫, 以「為社會培育未來的人才」為使命,培育年輕人成為台灣的Future Builders。1998年迄今 Epoch School已培育超過3,000名學生,校友遍佈全球,創造超過80家以上企業,例如:聖洋科技(cacaFly)、鮮乳坊、車麻吉、Ikala、WeLab (香港獨角獸)、MEandMind(矽谷)等新創。緯創資通與時代基金會的合作將繼續營造人才、新創與企業的共創生態。

目前有5家來自矽谷、倫敦、香港跟台灣的新創優先進駐Wistron Lab @ Garage+新創空間,領域涵蓋人工智慧、大數據、物聯網、教育科技及數位醫療等。

11月4日
「事業的投資是準備今天晚餐,企業創投(CVC)是投資明天的餐點,為後天的糧食,緯創將加大跟國外創投(VC)合作力道。」緯創集團董事長林憲銘3日說,從10年投資經驗中他發現,企業可以善用VC投資組合標的,解決企業自身轉型痛點,這是他近期的新收穫觀點。

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林憲銘出席台灣產業創生平台和台杉投資舉辦的2020台灣產業新創投資論壇。
圖/ 台杉

成立緯創孵化器,擴大電動車佈局

「我們最近會有大筆的投資,包括在電動車電控方面。」林憲銘出席由台灣產業創生平台和台杉投資舉辦的2020台灣產業新創投資論壇,他表示,未來幾年,緯創企業創投每一年預算約3000~4000萬美元,另外會投國外VC,做更多孵化器,舉例來說,11月底會在時代基金會辦公室對面空間,成立「緯創孵化器」Wistron Garage+,邀請新創團隊跟緯創研發及投資人員近距離接觸,台南據點未來也希望建立。

對於將善用VC投資組合解決企業痛點,林憲銘表示先前透過新加坡基金投資一些以色列資安新創,未來還會多看看,有機會就會投。他解釋,國外VC會投一些工具型態新創,這些標的投資未必會賺錢(依據報酬機率),但新創本身推出的服務或產品,可能可以解決緯創的痛點。

林憲銘
緯創董事長林憲銘。
圖/ 王郁倫攝影

而累積10年企業創投經驗,林憲銘坦言,企業創投決策的人的分紅跟緯創不一樣,但若差太多,內部會反彈,兩者需要平衡,他指出《高獲利創新》曾明白點出新創跟成熟企業是兩種不同的型態,一個動態一個靜態,兩者不能放在一起,因此他正想設計一個機制,讓動態裡有靜態,形成一種「穩態」。

國外創新環境容錯,林憲銘:以色列用別人錢在玩

林憲銘觀察,台灣的創新環境氣氛好像太悲觀,一流人才很想創新,但台灣環境給創新者壓力太大,他觀察緯創投資的基金有投資以色列新創,以色列的新創是「用別人錢在玩」,玩垮了壓力是有,但不影響聲譽,只要這個人能力很厲害,大家可以接受犯錯,包容一次兩次失敗的可能,所以有機會不斷嘗試,就跟擲骰子一樣。

林憲銘說,台灣創新圈不是,VC會希望創辦者自己也要拿錢出來,不然叫做「沒有承諾」,林憲銘認為,這很可惜,台灣對創業家的支持上,要做出更大的改變,現在很多企業都對這件事的認識不夠,對創新,企業必須組織調整,資源也要重新加強配置。

林憲銘坦言,大家都知道VC投資的成功率,早期投1比100,AB輪可能1:10,等越後面(報酬)越難。

緯創在投資新創也常碰到雙方不理解的困境,很多新創認為大公司,資源很多,心裡會想:你稍微扶一把,我就可以飛天!但從經驗來說,有時緯創進去是干擾,林憲銘分享先前經驗,緯創投資一些跟事業體相關的新創,一半合作很成功,因為有善用資源,緯創內部可以去支援,背景比較像,但另一半沒成功,所以企業跟新創雙邊都要調整期望。

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緯創在新創投資方面的靈魂人物還有副董事長黃柏漙。
圖/ 蔡仁譯攝影

林憲銘建議,企業投資的心態要「容錯」,投資不可能每一個都成功,但站在企業方,容錯也是有底線,自己要惦惦斤兩。

加速連結新經濟,緯創加碼投資VC

緯創2010年成立企業創投,十年來累積豐富經驗,總計投資逾4億美元,林憲銘分享:即便有許多成立企業創投前沒預料的影響,但他認為,若能知道的話可以更早一點去做,因為「事業的投資是為今天準備晚餐,企業創投(CVC)是投資明天的餐點,無法用一般財務觀點去看,但沒有過去10多年經驗,無法從準備明天餐點,甚至去看後天。」

關於投資後天,林憲銘說,過去跟創投(VC)合作,廣灑網,財務都有不錯報酬,但更高的目標是透過VC合作,密切聯繫,「找到後天對緯創有影響力的公司」。

緯創
緯創宣佈將加速與VC合作。
圖/ 王郁倫攝影

「我們不認為硬體會不見,但若只是硬體,即使創造的價值提高,也會被人刻意壓低,如果現在的產業無法跟新經濟連結,才能把評價提高。」林憲銘說,生存對緯創已非課題,緯創可以生存,但關鍵是希望把能量放大,對產業有影響力,所以應該會好好跟VC合作,不只是做,還會加強,投入更多資源。

出售昆山廠給立訊,林憲銘:決策團隊已敢做自己

2010年那年緯創營運很好,「我是超級樂觀,公司低潮時我是啦啦隊長,公司好時我認為有危機,當時公司股價很高,金融危機對緯創一點影響都沒有,公司做得很好,我就開始擔心:最怕是公司忘了自己是誰。」林憲銘說。

林憲銘因此決定成立企業創投,是因為他發現,緯創營運很好,但組織沒有創新力,「沒有打破自己的動能,」林憲銘因此成立「緯創投資」刺激內部想法,10年投資4億美元,由上而下主導投資50~60家公司,8成都是台灣公司,當時都是在投資「明天的糧食」,跟公司的策略連結性很高。

但他發現的是1.投資單位的管理與獎勵方案都跟外面創投不同,沒有管理人費用,沒有20%分紅等等,無法要求這個企業創投管理者跟創投一樣做好的決策,2.10年來公司創投IRR投資報酬約10%,但因為沒有收管理費用,假設扣除後幾乎沒有賺。3.透過策略投資,可以結合上下游一起合攻新客戶領域。

他間接發現,因為員工太忙於工作,無暇思考,因此開始要求經營團隊每天20%時間要思考危機,理解新的事物邏輯,即便DNA無法變,但至少經營團隊在面對創新機會時比較不會怕。

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緯創退出iPhone戰局,林憲銘透露是團隊自己拿主意,他只是聽報告,但也發現團隊敢於作自己了。
圖/ 蘋果

隨不斷培養團隊創新力,緯創2020年出售昆山iPhone工廠給立訊,震撼業界,林憲銘輕鬆地說,過去一年半緯創很多重大決策,他多數都沒參與,只是聽報告,這才確實發現:「他們(接班團隊)敢於做自己,在恰當的時間,有很多新的想法」。

回顧當初緯創成立是從宏碁分家出來,「我們當時是被市場所逼,分割時很困難,原來抱持的夢想跟分割做的事差距很大,公司差一點登記取名叫DMS, 台語 (不會死),」林憲銘說,沒想到後來不但沒有被人壓死,分家10年後還很感謝,因為台灣ODM產業是世界最強。

他回憶,2000年分家時,台灣的EMS與ODM產業規模約200億美元,美國幾家大型EMS廠合計規模700~800億美元,現在,台灣ODM的規模4,000億美元,對方還是700~800億元。「台灣確實進步很大,或許也受惠於受到壓迫」台灣電子五哥在國外高度競爭下,反而愈挫愈勇,如今反超越對手成為最大ODM國。

責任編輯:蕭閔云

關鍵字: #緯創
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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