【專欄】為什麼創投不選我?醒醒吧!那是因為你不夠出色
【專欄】為什麼創投不選我?醒醒吧!那是因為你不夠出色

前篇我們聊到募資的3F之外,更重要的應該是保持自己的初心,也就是第4個F:Faith (信念),並且提到「被投資的企業並不是靠投資存活下來,而是自己本身已經足夠出色」。

這篇我打算來解釋一下,在創投機構的眼中,怎樣叫做「足夠出色」。

也因此,以下提的評估方式,將完全擺脫精神論(像是「新創團隊要有接近瘋狂般的熱忱」之類的概念式語言),而是以方法論來描述創投的思維,也讓有志被創投投資的新創企業更清楚知道「創投到底怎麼評估投與不投」。

我將採用由上而下(Top-Down)的分析架構,分別就產業 > 企業 > 人的順序逐一檢視。

賽道決定一切

足夠有經驗的早期投資人大概很難不同意以下這句話:「投的早不如投的巧」,也就是說,「時間點」至關重要(Timing Does Matter) 。

而所謂時間點的選擇,不是單指像股票買賣的進場及出場時間點,還包含賽道的選擇;而所謂的「賽道」,同時包含「產業」及「市場規模」。

舉例來說,以用戶數決勝負的「產業」,在「市場規模」不夠大的環境下,將注定被大多數創投冷落;這就是為什麼在中國靠電商起家的阿里及京東能成長為超級獨角獸,可是台灣的網家與Y拍,即便更早切入電商領域,此刻卻仍還在有限的獲利下苦苦掙扎。

14億對2千萬,天花板的高度決定資本追捧的程度。聽起來很現實,但這就是真實情況。

創投追求的是一本萬利的爆發力,因為早期投資本來就是超高風險的生意模式,所以對創投來說,怕的不是失敗,而是「成功了,但竟然沒有賺到足夠多的錢」

在這個思維下,創投會有一套評估模型:先把要評估的公司所處的產業做個「可幻想分析」,如果夢夠大,我們再繼續看下去。

反過來說,如果台灣的新創選擇的創業題目是實體產品或SaaS(Software as a Service),比較有機會面向全球市場,那上限「看起來」高得多,也比較容易讓創投另眼相看,Gogoro及Appier就是這樣的例子。

全球化與網路(不論Web2.0或3.0)使得即便是新創企業,將產品及服務銷往全球都是可被實現的,最好的對比例子即是新加坡,即便本地市場規模比台灣更小,但卻是全球排名第十大獨角獸產出國;反觀日本雖然內需市場龐大,但獨角獸產出排名還落後新加坡1名、僅排在全球第11名。

當台灣的新創總是在哀怨「市場不夠大、創投不願投」之前,可能要先用上面新加坡及日本的案例,思考一下自己的賽道選擇,是不是有更上一層樓的空間。

可持續性及可擴張性的迷思

如果賽道足夠讓創投感興趣,那麼接下來就是以雙S的黃金律去評估新創公司:可持續性(Sustainability)及可擴張性(Scalability),亦即若是投入資本,是否能讓新創能產生持續性的擴張,使這頭幼馬最終成長為獨角獸?

這部分雖然有很多個人主觀判斷,但還是有客觀基礎可以做檢視,也就是所謂的同業比較(Peer Comparison) 。但所謂的「同業」,不是指其他同質性高的新創公司,而是跟他們同產「業」,但比他們早發跡、現在規模也更大的「同」類型公司。

舉例來說,如果一個新創公司是旅遊類型的,那麼Airbnb勢必就會被拿來當成類比對象;如果是共享辦公室型態的創業項目,那麼WeWork前期資本投入高、現金流流入慢因而導致早期高度資本依賴的特性,亦會同樣被拿來套在這個新創身上檢視。

這也是為什麼創投往往會有自己專注的產業的原因:同樣的賽道裡的新創看得越多,就會越有感覺,對於雙S的看法往往也會越準確。

但對創業者來說,這方面就比較吃虧了,多數創業者還是依據自己的學經歷及人格特質選擇創業題目,只有極少數在決定創業題目之初,就有足夠多的資料(Data)可以評估這個產業究竟具備怎樣的特性。

最後則是人。

創投其實並不是算命,而是你的眼睛背叛了你的心

「眼緣」這回事,其實並不是那麼不科學的判斷,因為人的外在生活環境與內在心理狀態,往往就會展現在自己的外表上。「相由心生」這件事,多少有點道理。

我曾聽過一個天使投資人,以有點苛刻的口吻說:「我不太創辦人投資體重過重身材走樣的新創團隊,因為那往往代表創辦人的自制能力不是太好。」

我後來又拿同樣的問題去問其他早期投資人,沒想到得到贊同的比例大約是7:3 ---- 比我想像的還要高。

有的投資人甚至表示:「如果這個人的身材呈現一種比較臃腫的狀態,一般來說代表他/她比較注重生活享樂,而這樣的人在初期募資獲得成功之後往往會開始享受物質生活,對於後續的發展就不是那麼有衝勁了」。

當然這很難一概而論,單就以美國西岸來說,很可能越是這注重生活享樂的人體型維持的越好 ---- 不注重物質的人因為三餐麥當勞打發掉反而容易胖。

但還有一個是高達9成的早期投資人會看重的特質:是否具備連續創業經驗,以及之前的創業是否成功退出。

這很玄但也很科學,因為人的行為模式不會沒來由的發生重大轉變,所以如果一個人具備3次連續創業成功的經驗,那他第四次創業還是成功的機率絕對比初次創業的人要高得多。

我自己甚至會把朋友圈也納入考量:因為創業者都很忙,沒有業務往來還能夠維繫私人關係的,要嘛是心靈層面高度契合的朋友,要嘛就是對彼此的能力及人格欽佩。

反之如果一個人上來就說他跟政府關係多好多好、認識多少政商顯要,但在新創圈中卻鮮為人知,我一般會選擇再觀察一陣子。

最後,我想給一個與上述都相反的觀點作為另一個思考方向。

你真的需要投資人嗎?

創業這回事,如同背著一壺水在沙漠中行走,需要在最後一滴水被引盡之前,找到下一個綠洲。

募資這回事,有點像是找到一個補水站,或是一個相對豐沛的綠洲,但不足以讓你永遠駐足在那;最「長治久安」的方法,是找到自己的活水源。

如果有這層認知,那其實會不會被創投投資,並不是你的首要考量;如果已經決定創業了,上面所說的那些因素,可以參考,但不需要被綁住影響戰略方向。

不論是新創還是Fortune 500大企業,一個好的商業模式,都需要有健康的現金流做為基底;只要商業模式足夠健康、現金流足夠穩固,進可整間公司賣掉華麗出場,退可鞏固基本盤每年坐收股利。

就如同感情的世界裡必須要先懂得愛自己才會遇到珍惜自己的人,創業的世界裡永遠不愁被資本追捧的新創,只要自己的公司足夠sexy。

下一篇我們就來聊聊,「那些年被資本反扯後腿的新創公司」。

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責任編輯:侯品如

關鍵字: #新創 #創新創業
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決策桌上的虛擬團員:臺大 EiMBA 如何將 AI 從「工具」升級為「共創夥伴」?
決策桌上的虛擬團員:臺大 EiMBA 如何將 AI 從「工具」升級為「共創夥伴」?
2025.12.09 | 創新創業

「過去我們教育教導學生如何從數據中找出標準答案,但在生成式AI的時代,標準答案往往是最廉價的。」臺大EiMBA執行長李家岩一語道破了這波商業典範轉移的核心。他認為,當資訊獲取邊際成本趨近於零,企業的競爭優勢已不再是單純的「掌握資訊」,而是「如何設計讓 AI 與人共同創造價值的流程」。這不只是一句口號,而是一場正在被驅動的轉型。從課程設計的邏輯重組,到學生創業專題的實戰演練,臺大EiMBA正將校園打造成一個允許失敗、快速驗證的「人機共創實驗場」。

告別標準答案,當教授變成「學習架構師」

「我們不再只是教導知識,而是設計學習。」李家岩指出,臺大EiMBA的課程正在經歷結構性的轉變。現在的教授角色更像是一位「學習架構師(Learning Architect)」,他們的任務不是單向輸出,而是設計出高強度的挑戰與情境,讓學生在解決問題的過程中,自然地將 AI 納入決策迴路 。

以今年新開設的「雙軸轉型與人工智慧」課程為例,這並非傳統的技術概論課,而是場關於商業邏輯的壓力測試。學生不再只是繳交一份靜態的商業計畫書,反而被要求運用生成式 AI 輔助設計商業模式畫布(Business Model Canvas),甚至利用Vibe Coding技術讓不懂程式語言的商管學生,也能透過自然語言與提示工程,快速生成互動式的原型與操作介面來模擬市場反應 。這項技術打破了傳統「文組企劃、理組執行」的藩籬,讓創意能即時轉化為可執行的程式碼。在這個過程中,AI 扮演的角色並非代筆的秘書,而是將概念具現化的加速器,以及最嚴厲的邏輯質疑者。

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寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕
圖/ 數位時代

「這是我在課程中學到最深刻的一課,」臺大EiMBA二年級生、寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕分享道。身處近200人新創組織的高階主管,她坦言最初員工對 AI 充滿敬畏,甚至恐懼被取代。但在 EiMBA 的課堂上,她發現 AI 真正的價值在於「攻防」與「鏡像」。「老師設計了一種『沙漏式』的提問邏輯,迫使我們把策略餵給AI後,必須面對它無情的反問。」鐘紫瀕回憶,「這個市場假設有數據支持嗎?」、「你的競爭壁壘在哪裡?」這種高強度的追問,都是AI在對學員提出的挑戰,迫使她必須思考得比AI更深、更遠。「以前我們忙著找答案,現在我們學會如何設計出『連 AI 都沒想過的好問題』。AI就像一面鏡子,映照出我們思考邏輯上的盲點。」

數位孿生實戰,將「感覺」轉化為「數據決策」

除了策略層面的思維激盪,AI 在營運端的落地應用,更是讓許多直覺型創業者經歷了一場痛苦卻必要的轉型。臺大EiMBA一年級生、赤赤子設計師林宏諭對此感觸良多。

身處傳統服裝產業,過去他的經營模式多仰賴美感與經驗,「以前做決策就是憑感覺,甚至忙不過來時,連縫扣子這種小事我都自己跳下去做。」但在李家岩講授的「雙軸轉型與人工智慧」課堂上,他被迫面對冰冷的數據與流程,而這正是李家岩強調的「數位孿生(Digital Twin)」素養 。

台大EiMBA圖說一
赤赤子設計師林宏諭
圖/ 數位時代

在虛擬世界中建立一個與真實工廠或商業流程一模一樣的模型,利用AI進行模擬與預測,是現代智慧製造的核心。對林宏諭而言這意味著必須將腦中抽象的「職人經驗」轉化為AI讀得懂的 SOP。「那段過程就像是被老師架著刀子往前走,非常痛苦,」林宏諭形容,為了讓 AI 能協助優化流程,他必須把每一個步驟定義清楚,無法再用「大概」、「憑感覺」含糊帶過 。

雖然煎熬但成果是豐碩的。當感性的創意被裝進理性的數據框架後,林宏諭發現自己的決策不再是賭博,而是可被驗證的科學。「現在AI不僅幫我理清思緒,更像是團隊的外掛大腦。我開始能鼓勵員工使用AI釋放重複性勞動,讓大家能準時下班,去做更有價值的事。」這正是課程希望帶給學員的轉變,從「事必躬親的管理者」進化為「善用工具的跨域系統設計者」。

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臺大EiMBA執行長李家岩
圖/ 數位時代

跨域共創,打破同溫層的「破壁效應」

如果說AI是另一位虛擬組團員那麼課堂上原本的同學們,就是來自多重宇宙的戰友。這裡匯聚了醫師、網紅、工程師、律師與傳產二代,如此多元的背景在AI的催化下,產生奇妙的化學反應。

李家岩特別提到了榮獲霍特獎(Hult Prize)肯定的「RiiVERSE」團隊。這個由臺大管院 EiMBA 與 GMBA 學生組成的團隊,成員涵蓋了時尚、行銷與創新創業等不同領域。他們利用舊衣回收再製技術,打造出循環經濟的生態圈。「這就是我們強調的跨域共創。」李家岩解釋,在過去,不同領域的專業人士溝通成本極高,但現在,AI成為了通用的翻譯機與黏著劑。

「AI不僅降低了技術門檻,讓文組生也能做Prototype,更讓理組生也能懂得商業敘事。」在這樣的環境下,創新不再是單打獨鬥,而是像RiiVERSE團隊一樣,結合理性與感性,共同回應全球永續(ESG)的艱鉅挑戰。

為了內心的狂熱,動手去做

然而,隨著AI涉入決策越來越深,一個核心問題浮現:在演算法能預測趨勢、生成文案甚至編寫程式的時代,人類領導者的價值還剩下什麼?「我們教的不是被AI取代,而是擴增智慧。」李家岩眼神堅定地說。他強調,未來的領導者必須具備三項關鍵特質:AI素養、跨域系統設計能力,以及科技人文的反思力 。

其中最關鍵的,是懂得界定「自主邊界(Autonomous Boundary)」。領導者必須清楚判斷:哪些決策該放手讓 AI 自動化?哪些時刻必須保留人類的溫度與價值判斷?「例如在智慧工廠中,AI 可以預測機台何時需要維修保養,但『什麼樣的風險可以接受』、『我們要解決什麼社會問題』,這些涉及價值觀的決策,永遠需要人類來定奪。」李家岩補充道 。

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寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕(左)/臺大EiMBA執行長李家岩(右)
圖/ 數位時代

在李家岩眼中,真正的創新往往不是來自同類型人才的討論,而是從不同背景、不同世界觀的碰撞中誕生。「一個人能看到的只是片段,跨域合作才能讓問題完整。」他再次提到。對他而言,EiMBA 想培養的不是知道最多的人,而是能讓「各種智慧」一起工作的人。在AI與人類智慧並存的年代,領導者最重要的能力,不是掌握所有答案,而是打造一個能讓答案自然生成的組織環境。「未來需要的領導者是能整合技術與人、懂得跨域系統思考、也能『擇人(含機器人)而任勢』的人。」李家岩說,而這群充滿創業創新的管理者也將在未來商業戰場上奏出人機協作的新樂章。

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