創投業應該建立跨國性平台,才有賺頭
創投業應該建立跨國性平台,才有賺頭
2003.09.01 |

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。

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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