【Meet大南方】「想辦法在高峰把公司賣掉!」矽谷投資人第一手觀察:新創的6大挑戰
【Meet大南方】「想辦法在高峰把公司賣掉!」矽谷投資人第一手觀察:新創的6大挑戰
2021.12.10 | 區塊鏈

呼應高雄新創聚落正在成形,美西玉山科技協會理事長、Acorn Pacific Ventures合夥人謝忠高在Meet大南方創新創業嘉年華中,分享選擇創業地點的重要性。

現在矽谷、紐約、西雅圖之外,德州在稅金與成本的誘因下,成為美國新創接下來的發展重點,「地點是很重要的,地點決定聚落的效應,也決定了可以雇用多少員工跟你一起打拼。」

Gartner Hype Cycle
Gartner每一年都會公布Hype Circle,點出該年度需特別注意、爬上高峰的技術概念。
圖/ Gartner

另外跟地點同樣重要的,是時機點。謝忠高以研調機構Gartner發布的Hype Cycle為例,任何技術都有發展的高峰與低谷,如2021年的報告中,NFT就處於最高峰,「一定要想辦法在最高峰把公司賣掉,我們看過太多錯過時機點的例子了。」

全球新創遭遇的挑戰:人才

也因待過矽谷,在第一線觀察美國新創遇到的困境,謝忠高也提出6個挑戰給遠在台灣的新創參考:

第一大挑戰,也毫無意外的是「人才」,過去新創可以用股票與夢想吸引人才,但現在科技巨頭給的誘因愈來愈大,讓新創公司必須與Google、亞馬遜、微軟等大公司搶人。

第二個挑戰,是因新冠狀病毒(COVID-19,俗稱武漢肺炎)帶來的遠距工作(WFH)風潮,當大家都在家工作,對企業來說難以創造公司文化,在吸引人才上也會打了折扣。

第三個挑戰,則是投資人較少聚焦在科技創新,更注重商業模式的創新與客戶狀況。讓技術型的新創、產品尚未推出的新創在募資上會比較困難。

第四個挑戰,是比起過去,現在一家新創公司需要投入的錢、時間更甚以往。

第五個挑戰,也包含台灣新創的機會:矽谷的新創做硬體的愈來愈少,偏向軟體的狀況前所未有。

第六個挑戰,是現在許多印度移民,逐漸爬到高階主管甚至執行長的位置,不論Google、微軟或是近期的Twiter執行長都是印度裔,「身為華人,該怎麼跟他們打交道就是問題所在。」謝忠高說。

迎向海外市場必備的人才是?

不過,就算挑戰繁多,謝忠高仍勉勵台灣新創公司應該要跨出台灣、迎向海外市場。他分別在人、地點等不同面向給予建議。

「一個新創公司,一定要有幾種人,包含喜歡社交的連結者、對於產品高度了解的專家、極具說服力的推銷員,以及針對公司商業模式所需的國際人才。」他特別點名公司的執行長,應該多少具備推銷員的能力,成為新創公司最好的業務。

在地點方面,立足台灣可以展望東南亞、日本,但不要忘記與美國新創或大公司結盟,這樣才更有機會獲得美國創投的資金。

謝忠高的其他建議還包含:廣結善緣、培養換位思考的能力,他更用《正氣歌》中的「鼎鑊甘如飴」——行為無所畏懼、不怕吃苦——來勉勵創業者,「一定要真心喜歡創業這件事情,因為它極有可能花你很多、很多的時間。」

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SparkLabs Taipei共同創辦人暨管理合夥人邱彥錡認為,台灣新創出海的關鍵要素是:團隊、實績與時機。
圖/ 創業小聚

SparkLabs Taipei共同創辦人暨管理合夥人邱彥錡用了一個例子形容海外市場:「新創的服務就像是水桶,每天都有水(使用者)流進來,但水桶一定有漏洞(Bug、使用者體驗),創業家要思考怎麼留住最多的水。其中一個方法,就是去找更多水源,就是找尋最大的市場。」

為了增加在國際市場的存活機率,他點出新創必備仰賴的3個要素:團隊、實績與時機,「確保團隊有解決問題的能力、實績不要太糾結於規劃,做就對了、最後是時機,在浪上一定是最孤獨的,不要怕,去觀察國際級的競爭對手在做什麼。」

具體的作法,邱彥錡認為新創資源不夠,應該用最有效率的方法。舉例來說,先透過市場報告與當地夥伴取得目標市場的洞察,並用最小可行性的產品去測試,再想辦法去挖掘藏在表現數據背後的意義。

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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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