創投業應該建立跨國性平台，才有賺頭|數位時代 BusinessNext

這三年，台灣創投業真的很辛苦，在現有的兩百家創投公司中，90%創投手中有的不是錢，而是燒錢的案子，是沒有辦法期待的。現在的景氣看起來要明不明，儘管大家認為景氣循環總是「起久必落、落久必復甦」，但是經過30個月的空頭，雖然市場資本支出有增加趨勢，但人在谷底久了，會變得比較謹慎，投資的錢就不會這麼大方，過去10個案子可能投資5個，但是現在只會投資一到兩個。
面對空頭市場，創投業者有種說法是「先低調、守台灣，其他不要碰」，這種創投公司什麼也不能做，或是只投資台灣未上市公司，但是現在要在未上市公司中挑到明珠是不可能的，而好的未上市公司，股價又太高。

**建構獨特平台，發展全球化

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因此在現階段，創投公司本身的平台要獨特，要能找到錢、找到好的案子，也就是所謂有獨特的pipeline（產品發展進程），做到客戶做不到的事，讓客戶覺得你成為股東之後，公司的價值會增加。中經合過去一年在台灣投了4個案子，算是滿活躍的，投資了包括光寶集團和友訊，他們就是看好中經合在美國和大陸的資源，可以幫助集團將來的發展。
這一兩年全球都在「瘋亞洲」例如，INETL、DELL，但是這些老外對於中國跟亞洲還是不懂，因此需要找創投當vehicle（催化劑）。這些大公司來到亞洲，不管是為了成本、市場或產品的考量，都需要藉由創投協助克服語言文化等隔閡；同時在亞洲子公司的管理及IPO業務（新公司股票初次在公開市場發行），也都是創投最擅長的。儘管環境不同、時代不同，但是過去兩三年有認真架構跨國平台的創投，還是有很多機會。
美國跟歐洲廠商現在都體會到全球化的重要。例如，在美國做行銷與打品牌、Know-How和管理以及上市放在台灣、製造生產在大陸，而研發和創新則放在日本或韓國，強調專業專工。
因此一般創投認為理想中的好案子，就是「美國找錢，台灣設置研發與上市，北京負責生產與市場」。

**投資上遊產業，掌握主導權

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但是，中經合在1992年就進入大陸市場，發現大陸企業思維跟其他國家不一樣：國際大廠會認為，外包是要降低成本，代工廠商只要賺取高毛利率就好。但是大陸企業卻要有自己的規格、執照、甚至品牌，不願意把好處與跨國企業分享，例如大陸現在發展EVD（高清晰度光碟播放機）企圖取代DVD。有鑑於此，我們正嘗試一種新的模式：投資上游產業，取得建立產業標準的權利。
中經合在大陸投資四個產業標準，MP4便是其中之一，一旦取得MP4規格化的權利，其他的中下游廠商也會來找我們，希望能透過我們協助他們建立產業標準和取得許可。
各家創投文化不同，有些創投只是想要分一杯羹，但是我們是希望有主導權，投資上游產業建立縱向的pipeline，再加上既有的橫向發展平台，我們就可以不用等待DEAL，而是創造DEAL。

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。

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。