【專欄】熊市來了怎麼辦?這2大成功要件,助新創布局度過資金寒冬
【專欄】熊市來了怎麼辦?這2大成功要件,助新創布局度過資金寒冬
2022.07.08 |

過去十幾年是個瘋狂的資本時代,自 2008 年以來,美國長期維持極低的利率,而受惠於便宜資本的挹注,不管是上市公司或是新創的估值皆節節上升,若以巴菲特指標(美股總市值/美國GDP)來看,該數據從 2008 年的 60% 一路成長到現今的 200%。而當 2020 年 Covid 來襲,美國進一步選擇大印鈔策略拯救市場,更是加劇資金湧入更早期的一級市場,2021 年全球的創投投資金額超過了 6,200 億美元,年成長率高達 110%。

然而,當人類社會開始承受過去幾年貨幣政策和印鈔策略的後果—— 超高通膨 ,聯準會終於宣布實施的升息縮表,這表示資金不再便宜。隨著公開市場的公司估值開始不斷被下修,一級市場也跟著風聲鶴唳。「熊市要來了嗎?」已經不是問題,而是熊市來了怎麼辦。近期多家指標創投、加速器如紅杉資本、Y Combinator 等,也紛紛站出來發表給新創的「熊市生存策略」,提醒新創需要注意現金流及加快募資腳步以活過這個資金寒冬。

熊市下的新創布局,「融資數字不會是唯一成功條件」

有許多人詢問我對熊市的看法。我認為, 公開市場公司的估值大幅被降低,影響較大的是鎖定中晚期的新創公司及創投,因為要透過 IPO 出場將會更加困難。 相對來說,極早期的天使及種子輪階段的公司和創投不會受到那麼嚴重的影響。當然不能否認,創投確實會更加審慎評估每個投資標的,使得新創公司極有可能募到相較於牛市時較少的資金,以及被給予較低的估值。

雖然新創需要資金的挹注才能更快、更具規模地成長,但我一向認為, 融資金額及估值是一種階段性的「紙上」勝利,融資數字大小本身也並不是成功的充要條件 。新創成功的充要條件是 「找到 PMF(Product-Market Fit,指符合市場需求的產品)」及「可持續性的商業模式」 。畢竟,過去多的是融了鉅額資金,最後卻黯然失敗的新創公司案例。甚至,以我的個人經驗來看,過去我參與過的天鴿互動、91APP和 Padlet 等新創公司其實融資的金額都不算多,但最後還是走向了成功。

不可否認,在熊市之下,早期新創有更大的現金水位壓力。但相反地, 熊市期間將大幅減少牛市常見的「燒錢行銷補貼創造假需求」等產業過度競爭現象 。這其實促使早期新創變得更加專注於做「對的事情」,公司可以更好地重新檢視自己的產品是否真實符合市場需要,以及如何將資源花在最重要的產品及科技本身,並與用戶積極地對話。而這些在熊市打好基底,擁有真實用戶的好公司,在市場回來時更將勢不可擋。

事實證明,絕對會有公司在熊市中淬鍊出來。對於創投來說,更是摩拳擦掌地想在這波熊市中進行佈局,而我們不管在熊市還是牛市,一直都是希望能找到那個能帶領公司穿越牛熊、屹立不搖的創辦人。我和心元資本真心相信,儘管總體經濟隨著時局不同有所變化,但不變的是,總有新的公司想透過追求各層面的進步與創新,達到更美好、更效率、更多可能性的社會。而我們一直在做的事情,便是幫助這些推進社會的新創公司成長。讓我們在這個「最壞的時代也是最好的時代」,一起 build 吧!

責任編輯:蘇柔瑋

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AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放
AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放

AI正以驚人速度重塑世界樣貌,金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一,不僅積極擁抱創新變革,更透過開放分享促進產業共好:在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」,揭示多代理(Multi-Agent)雲端協作架構,讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴,拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

以GAIA 2.0技術框架為基礎,加速集團應用百花齊放

GAIA是國泰金控為實現AI即服務(AI as a Service)提出的關鍵技術框架,歷經一年的發展,不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數據長梁明喬分享GAIA 2.0技術框架與集團GenAI應用案例
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出:「隨著代理式AI技術崛起,我們在今年提出GAIA 2.0技術框架,目標是讓AI助理(Assistant)進化成AI Agent,可以跨單位整合工具、數據與分工,實現真正的智慧協作。」

舉例來說,為深化集團員工運用AI提升工作效率,我們打造員工AI助手—Agia,協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務,提升效率與生產力;另外,透過AI自助開發平台—GAIA Studio,讓員工以No Code工具,連結內部知識庫,並以視覺化介面或Prompt快速自主開發,打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務(包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等)。

在技術面,具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組,包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」,以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」,以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示:「接下來,我們將以GAIA為引擎,打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用,如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務,一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈,型塑智慧金融新格局。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數位長陳冠學展示「CUBE Intelligence」兩項新服務
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示:「除了升級版阿發,另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋(CUBE Search)』,就像把行員放到CUBE App一樣,讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務,讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地,加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力,是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出:「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識,國際通用模型並不適用,必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台,發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型,方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充:「本地大型語言模型的成功關鍵,不僅是掌握充足且高品質的數據,還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型,藉此提升答案的精準度,尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功,除了應用場景、模型,算力也扮演至關緊要角色,對此,鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示:「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過,他也強調,AI算力快速迭代且進入門檻高,不是每一間企業都可以自建算力,因此,亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心,讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力,解決資料共享等敏感問題,加速金融AI應用的多元發展。

國泰金控
產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用,左起為:國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗
圖/ 數位時代

總的來說,從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動,可以清楚看到,國泰金控正由內而外推動全面AI創新:強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗,並透過技術開放與跨域合作,為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。

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