數發部灑100億投資AI新創!首波「搭配投資人」名單出爐:哪10家創投率先進場?
數發部灑100億投資AI新創!首波「搭配投資人」名單出爐:哪10家創投率先進場?

數位發展部(以下簡稱數發部)2024年底向國發會爭取到新台幣100億元的資金,用於投資台灣AI新創及相關數位產業,經過幾個月籌備後於3月31日正式上路,並公布了第一批搭配投資人名單。

包含 台安生物科技、台灣智慧雲端服務、宇斻管理顧問、安發天使投資(AVA Angels)、能率亞洲資本、國聯創業投資管理顧問(國聯管顧)、創世投創、SparkLabs Taiwan、華陽中小企業開發(華陽創投)、臺企銀管理顧問等 10家創投、加速器和企業創投(CVC),成為首批「加強投資AI新創實施方案」的搭配投資人,未來所投資的新創若符合資格,將可以申請該方案加碼投資。

「加強投資AI新創實施方案」10家搭配投資人名單出爐

數發部長黃彥男表示,AI發展包含資金、人才、算力、資料和行銷等5個關鍵資源,而新創在成立初期時常面臨資金不足的困境,因此才會向國發會提出「加強投資AI新創實施方案」以發展台灣數位經濟及AI產業。

國發會主委劉鏡清 數發部長黃彥男_加強投資AI新創實施方案.jpg
數發部長黃彥男表示,「加強投資AI新創實施方案」採取公私協力的方式運作。
圖/ 曾令懷攝影

「加強投資AI新創實施方案」共計新台幣100億元,整個投資計畫辦理年限為10年,分為前7年的投資期和後3年的處分期, 且黃彥男強調,這是公私協力合作投資的方案,並非補助,因此數發部不會主動單獨行動,而是跟隨搭配創投一起投資,投資金額比例為1:1 ,未來預計在5月、11月還會公布第二批與第三批搭配投資人名單。

數發部次長林宜敬表示,投資具備一定風險,因此搭配投資人的機制就是希望運用創投的專業找尋台灣優秀的新創公司,創投決定投資後,會再評估該新創公司是否適合申請AI專案配投,申請後由國發會進行審核,後續處理規定與國發天使基金相同。

也就是說,新創公司未來從政府部會獲得的第一桶金,除了可能來自國發會的天使基金,也可能來自數發部的加強投資AI新創實施方案,新創可以自己找到搭配投資人,或者由數發部協助媒合搭配投資人,而第一場媒合會將在5月28日舉行。

數發部首波「AI新創投資」名單

公司名稱 關注重點
台安生物科技 投資醫藥生物為主,近期也專注AI和半導體應用於生物科技應用
台灣智慧雲端服務 AI相關應用,並提供超算加速器
宇斻管理顧問 聚焦交通和醫療,擁有德國馬牌輪胎集團、福斯集團等國際資源,醫療方面有跟美敦力共同投資
AVA Angels 投資領域以垂直SaaS的早期新創為主,近期跟AWS合作A2Growth Launchpad加速器計畫
能率亞洲資本 國內第二家規劃IPO的永續型創投(去年轉為永續型投資),關注重點:AI數位經濟、數位轉型、自駕車、機器人
國聯創業投資管理顧問 關注領域:資訊及數位、國防及戰略、生技製藥、精準醫療、綠電及再生能源、半導體、光電
創世投創 關注領域:專注於AI、新創和策略投資,以B輪後和Pre-IPO為主
SparkLabs Taiwan 關注領域:採取「入選加速器計畫即投資」的方式進行,投資數位經濟軟體應用為主
華陽創投 關注領域:投資AI、ESG、半導體等等
臺企銀管理顧問 關注領域:AI半導體、生技醫療、數位化經濟

從搭配投資人的分佈來看,從早期天使投資一直到預備上市階段都有所涵蓋,而產業別也分佈廣泛。數發部數位產業署署長林俊秀和次長林宜敬表示,儘管投資標的以AI和數位經濟新創為主,不過AI可以應用於百工百業,所以不排除任何可能性,不過目前來說,台灣的生技醫療量能結合AI的應用,非常有機會走入國際。

國發會主委劉鏡清表示,推動AI產業的發展有3大主軸, 包含以大帶小建立數位軟體平台、推動AI應用百萬家企業,以及全民AI生活圈 ,政府也在積極修法,包括《促進資料創新利用發展條例草案》、《AI基本法》和《產創條例修訂版本》等法案修訂,強化AI發展的韌性。

國發會主委劉鏡清_加強投資AI新創實施方案.jpg
國發會主委劉鏡清表示,政府正在進行多項工作以推動台灣AI發展。
圖/ 曾令懷攝影

本文授權轉載自:創業小聚

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責任編輯:李先泰

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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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