新創打造硬體要花8年!燒錢、耗時間,怎麼吸引投資者?4點先牢記
新創打造硬體要花8年!燒錢、耗時間,怎麼吸引投資者?4點先牢記

對大多數新創團隊來說,開發單一「硬體產品」,從設計研發、生產、測試、包裝出貨,直到送至客戶手上,整個流程比想像中費勁。

「光是要驗證一個產品原型,平均就要花掉1~3個月的時間,等到產品通過相關法規與驗證、真正商品化、銷售、甚至是IPO,很可能整整耗掉8年的時間。」邁特電子旗下的創新部門「邁特創新基地」執行長戴憶帆表示,在如此漫長的過程中,極容易徹底磨平一個新創團隊的熱情。

為了協助新創開發的硬體產品成功上市,「邁特創新基地」與國內群眾集資顧問公司「貝殼放大」在今(9日)宣布合作。在這波創業潮中,他們將如何發揮各自本事、助攻硬體新創跨越創業門檻?

2位助攻手,如何將硬體新創推向市場?

「我們可以協助團隊做好4件事:設計、研發、製造,以及做好行銷。」戴憶帆介紹,邁特電子從2016年啟動運作創新部門,除了提供一站式的物聯網設計製造服務、量產代工,也協助產品通過各種安全性認證,目標是大幅縮短量產、出貨、產品上市時間,最短至3個月內。

戴憶帆分享,「邁特創新基地」目前在全球累計服務超過150家新創,橫跨13個國家,並且看重智慧醫療、智慧工廠、智慧物流、智慧農業等領域的延伸產品。

舉例來說,AI人工智慧空氣清淨機「Brise」,在台灣市場已累積超過30,000位過敏家庭用戶,並獲得500家以上基層醫療院所與全球知名藥廠採用;智慧音樂盒「Muro Box」,這幾年陸續完成台、美、日、韓等地的群眾募資,將產品外銷到全球50個國家,這些硬體產品都是在邁特的推波助瀾下,從創意走向市場。

那麼貝殼放大扮演什麼角色?

「產品的前端開發與維護,交給邁特,我們比較擅長後端銷售(說故事的行銷能力)。」貝殼放大執行長林大涵說,通過他們成立的「WaBay挖貝群眾集資平台」,除了能讓橫跨不同專業領域的品牌業者自我宣傳、尋找支持者以募集實現夢想的資金,也提供行銷策略規劃與執行、平面廣告設計或多媒體影音製作等服務。

貝殼放大團隊也分享他們的成績,「至今已經輔導600個以上的海內外專案、總集資金額超過新台幣43億元,參與贊助人次達110萬。」

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邁特電子旗下的加速器與貝殼放大宣布合作。
圖/ 林芷圓攝影

硬體新創吸引投資者眼光?先思考以下4點

對於「燒錢、耗時間」的硬體新創團隊來說,該如何才能精準掌握市場投資者的意向?《數位時代》參考研調機構Global Chartist內部人員Tarun Kalia發布的文章,並整理4點影響投資者決策的因素:

1. 你的資本效率如何?

Tarun Kalia指出,硬體公司屬於資金密集型的產業,他們幾乎在產品生命週期的每個階段都需要資金,也因此充滿風險、往往阻礙投資者對這類業務的興趣。

有鑑於此,一個新創團隊需要盡可能在不籌集資金的情況下,提出產品原型。 以及,嘗試計算資本效率倍數(最新估值或IPO市值/籌集資金),通常越成功的硬體公司,會具有更高的資本效率倍數,例如美國電子消費產品Fitbit是91倍、GoPro是13倍。

2. 客戶想要你的產品嗎?

近幾年,已經有越來越多新創團隊通過「群眾募資」(crowd-funding)的方式,評估消費者對自家產品是否感興趣。舉例來說,已經被Facebook以20億美元收購的虛擬實境頭戴式顯示器Oculus,最開始就是在美國群募平台Kickstarter上籌集資金。

3. 團隊如何?

「這幾乎是陳腔濫調,但很重要。」Tarun Kalia說,正因為硬體新創的犯錯成本很高,將產品推向市場的過程非常困難,所以務必擁有合適的團隊及夥伴。

4. 擁有好的商業模式

每位投資者都一定會提出的問題是:「如何讓客戶回到你的身邊?」

這裡有幾個策略可以參考,比方「同時提供硬體與服務」,例如科技巨頭Apple,既賣手機,也推出App Store、iTunes、Apple Music、Apple Pay、iCloud 等等軟體服務,打造出完整的生態系統,同時產生有價值的數據資料。

或者「便宜賣硬體,賺耗材(consumables)的錢」,增加客戶的黏著度。譬如咖啡機Kraft Tassimo Coffee,廠商先以便宜價格吸引消費者購買機器,後續再通過賣咖啡豆來彌補損失。

總結以上觀點,雖然在硬體新創圈裡總是流行一句「時間就是一切」,但好的策略、好的投資人也非常關鍵。台灣新創能不能挾硬體製造與研發的優勢,讓更多產品成功推出甚至站上國際舞台,值得關注。

延伸閱讀:助新創設計生產硬體搶商機!Mighty Net邁特創新基地業績破億元,成立5年轉虧為盈

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #創新創業
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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