【觀點】當AI pin跌落神壇,新技術闖藍海難有勝算?想做創新先過這2道坎
【觀點】當AI pin跌落神壇,新技術闖藍海難有勝算?想做創新先過這2道坎

獨角獸(unicorn)在投資界是指估值超過10億美元的私營(未上市)公司,通常被視為具有高成長潛力的公司,然而也面臨著一些風險,例如過高的估值影響下一輪募資或上市計畫,或是其他新創和具規模的大企業投入資源加入競爭等。

因此,新創必須創新是鐵律。但要如何創新才能實現目標?做為新創的創辦人或CEO,對於市場和核心技術通常都有相當程度地了解和掌握;而「市場」可以是地域性的概念,比如北美、中國、日本、印度、歐盟等,也可以是商業模式(如B2B、B2C、B2B2C),或是消費、商業、工業等以客戶身分為區隔的市場。

筆者把創新的思維劃分成4個象限:「新技術/新市場」、「新技術/舊市場」、「舊技術/新巿場」、「舊技術/舊巿場」探討。

新技術闖藍海必經2道關卡

先講結論(眉角),「新技術/新市場」是最最吸引人的焦點,但也常常是誤區。需要花費的時間和資金規模,常比預估的多出許多。為什麼?簡單來說,新技術從研發生產到應用都是需要巿場來檢驗,而進入新巿場則須從了解、耕耘到熟悉,也需要投入時間和資源去「教育」市場及市場背後的藏鏡人(如政府、法規、風俗習慣等)。新技術的不確定性高,產品本身通常也還未成熟,一旦導入對產品還不熟悉的新巿場,失敗的可能性高,繳學費也就在所難免。

25年前,筆者從事創投負責一件高達數千萬美元的新創投資就是一例。新技術是金屬燃料電池,而瞄準的新市場是電動車產業。在不充電、不更換電池下,於美國公路的實測中,車子就跑超過1,000公里,打破了當時的金氏世界紀錄,得到很多關注和掌聲。但以投資者來說,這是一個失敗案例,因為當時美國3大汽車公司,沒有一家對發展電動車感興趣,也不願意投入經費研發或進行合作,新技術切入新市場大不易,其結果可想而知。

最近討論度很高的AI Pin也可歸於同樣象限的實例。成名於去年AI狂潮中,創辦人出身於蘋果(Apple)公司的背景,從產品還沒推出前的廣受推崇,到產品問世後的評價跌落神壇。雖仍是現在進行式,但該公司明顯掉入「新技術」以及開發一個取代手機的可穿戴式「新市場 」的雙重考驗。一旦良好的用戶體驗無法實現,比如和AI互動的延遲及投影效果等,這樣的高價玩具(699美元)就會很辛苦。

AI Pin
AI pin
圖/ Humane X

難道「新技術/新市場」就沒有機會?當年筆者在創投公司參與的另一個案子,後來就成功了。為什麼?因為運氣好,耐心也夠。新技術是從以色列技術移轉來的先進封裝叫「晶圓級晶片尺寸封裝」(WLCSP),辛苦花2、3年組建團隊並把生產線建好,但發現當時半導體市場對於先在整片晶圓上做好封裝再切割的製程並無強烈需求。再等了2年,創投將該公司的過半股權賣給台積電後,正遇到影像市場導入新型CMOS sensor晶片(取代CCD),而WLCSP技術逐漸成為該應用市場的主流。再過幾年,其股票價格才逐漸反映,漫長的投資終於獲利。

再來,「舊技術/舊巿場」是近乎雞肋的紅海市場,或許只有拚低價或具壟斷式的經濟規模方能一統江湖,不是新創的強項,在此就不占用篇幅分析。

「新技術/舊市場」以及「舊技術/新巿場」這2個情況,相對容易理解,應是大部分新創該選擇的路線。前者可以套用在OpenAI的ChatGPT橫空出世後,作為大股東的微軟把GenAI的「新技術」直接應用到Microsoft 的應用軟體上(舊市場),應該算是個較合理的模式。 同樣的,20幾年前網路正經歷大起大落,搜尋引擎市場原本已有好幾家公司各據山頭,後起之秀Google依然憑藉著創新的技術進入並逐漸搶占市場,進而成為全球霸主。

「新瓶裝舊酒」也能炒熱商機

而舊技術應用在新市場,在生技產業或製藥行業都有相當多的例子。主要是研發新藥曠日費時、投資巨大,成功率卻偏低。如果能拿已通過美國食品藥物管理局(FDA)審核並在市場銷售的藥,來當作新的病症療效研發和完成藥證審查,其安全性與劑量等疑慮就會減少許多,成功率也自然大幅提升。

回想台積電1987年成立時,生產和研發能力也是落後全球2、3個世代,而其創新主要是在於垂直分工、術業專攻的商業模式。擁有這種「典範轉移」的視野,並結合台灣特有的工程師敬業文化,成就現今在全球市場的大鳴大放。台積電也是一個以舊技術進入新市場(以Fabless IC 設計公司為客戶)成功的案例。

期許擁有技術和理念的創業家,選擇一條適合自己的道路,同時了解創業的「眉角」,這或許會成為成敗的關鍵。

責任編輯:蘇柔瑋

關鍵字: #新創
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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。

國泰金控
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。

國泰金控
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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