創投寒冬還沒走!2023 Q1「獨角獸」出生率創6年新低,這4家AI新創卻逆勢出擊
創投寒冬還沒走!2023 Q1「獨角獸」出生率創6年新低,這4家AI新創卻逆勢出擊

研調機構CB Insights在上周(12日)發布2023年Q1的全球風險投資狀況,內容提到全球創投交易持續降溫——資金挹注總額是586億美元(換算約新台幣1.8兆元),比上一季度減少13%。

CB Insights指出,整體資金挹注的下降速度看似趨緩(對比2022年Q4下降了18%),但這是因為美國支付新創Stripe在今年3月份完成65億美元的鉅額融資,占本季度總融資額11%。也就是說,如果刪掉Stripe這一筆融資金額,全球融資情況將下滑22%。

Stripe
美國支付新創Stripe在今年3月簽屬融資協議,融資金額超過65億美元。
圖/ 截圖自Twitter

不僅如此,全球融資的交易量也持續下降。2023年Q1完成了7,024筆交易,比起上一季度下降12%,也是2020年Q2以來的最低紀錄。

有關2023年Q1的全球風險投資趨勢,《數位時代》根據CB Insights的資料整理成下圖,並且歸納出3大重點:

發現一:「獨角獸」出生率創6年以來新低,但AI新創表現亮眼

全球在2023年Q1僅誕生13家獨角獸企業(未上市且估值逾10億美元的新創公司),數量比上一季下降了32%,是6年以來的最低水平。

新創公司成為獨角獸地位的情況越來越少,但AI技術公司似乎依然能脫穎而出:此次的13家獨角獸公司,有4家是AI技術開發商:

  1. Anthropic:位於美國的AI模型開發商與研究機構,由OpenAI的前成員創立,專注於開發通用的AI系統和語言模型,估值達44億美元。

  2. Adept:位於美國,成立至今不到一年,旗下僅有25名員工。該公司正密集研究人類使用電腦的模式(例如瀏覽網頁或使用複雜企業軟體的方式),致力於打造一款能將文字指令化為一連串行動的AI模型,估值達10億美元。

  3. Character.ai:總部位於美國,由Google前工程師Noam Shazeer和Daniel de Freitas創立,打造了具有角色扮演特質的個性化AI聊天機器人,讓用戶能盡情地與貼近角色性格的明星、名人和電影人物的AI機器人暢談,估值達10億美元。

  4. DeepL:一家位於德國的AI翻譯公司,估值達10億美元。

CB Insights寫道,在2023年Q1,雖然大多數主要地區的獨角獸企業的誕生數量大幅下降,但美國的新獨角獸企業數量穩定在8家;歐洲的獨角獸誕生數量則下降了85%,只剩下1家;亞洲地區的獨角獸誕生數量下降33%,這一季出現2家。

延伸閱讀:台海緊張,會衝擊台灣新創嗎?矽谷創投教父:壯大的關鍵在這裡

發現二:「後期階段」的投資交易規模表現不佳

根據CB Insights,依照年度來看,後期階段投資交易規模的中位數急遽下降,從2022年的2,730萬美元驟降至1,500萬美元——退回至2019年的水平。

中期階段投資交易規模的中位數是1,700萬美元,比起2022年下降了36%。相較來看,早期階段的交易規模要穩定許多,此一類別的交易規模中位數只下降8%至220萬美元。

「反映了當前投資者對早期階段投資的偏愛。」CB Insights表示,後期階段的融資占整體份額偏少,只有8%,該數字來到近十年以來的最低水平;而早期階段的交易在本季度占了2/3。

發現三:IPO案件量下降47%,創下近10年以來新低

CB Insights總結,在通貨膨脹、利率上升、股市表現疲軟和當前銀行危機等因素影響下,越來越多的新創企業延遲了他們的IPO計劃——2023年Q1全球只有86筆IPO,比上一季度下降47%,而且是自2020年Q1以來的最低水平。

其中,亞洲地區在2023年Q1只有56筆IPO,比上一季度下降58%。CB Insights指出,雖然該數字大幅下降,但亞洲地區的IPO仍占全球總數的65%,按估值計算的話,全球前10名的IPO都是中國公司。與此同時,美國的IPO數量比上一季度成長了33%、達到16筆,歐洲地區的IPO數量則穩定在11筆。

CB Insights補充說道,全球的併購交易量的表現穩定,與上一季度(2022年Q4)相比,交易量略有增加,達到2,146筆。其中,歐洲地區的併購活動最多,占總量的40%,美國則占38%。

整體看來,幾乎每個地區的融資金額都比上一季(2022年Q4)出現兩位數下降。拉丁美洲的融資資金下降下降54%至6億美元,變化幅度最大,亞洲的融資資金下降了27%至125億美元、歐洲地區的融資資金下降12%至104億美元。可以說,在2023年Q1,沒有一個地區能夠倖免前所未有的寒冬挑戰。

延伸閱讀:【圖解】全球獨角獸都失蹤!台灣新創「冷颼颼」,3大面向影響最大

責任編輯:蘇祐萱

關鍵字: #創投 #募資
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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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