晶片大神、黃仁勳的AI搶手貨,背後推手都是這家台灣小創投
晶片大神、黃仁勳的AI搶手貨,背後推手都是這家台灣小創投

十年前,兩位三十歲上下的青年,在台北瑞光路上一間咖啡店裡碰面。這次會面,催生了創投公司Mesh。

這間公司,成了北美知名AI獨角獸Tenstorrent,及被輝達執行長黃仁勳收購的高精地圖新創DeepMap背後推手。

而其中一位青年,便是Mesh共同創辦人,同時,也是廣達董事長林百里次子──林宇輝。

待過花旗銀行,也進過廣達工作,林宇輝對新創卻始終充滿熱忱。早在二○一○年,他就曾創辦交友網站「愛魅奇」。

雖然,初次創業並未成功,卻成為他二次創業的養分,「那時我就在想,如果我自己不是那匹千里馬,那我可以做個伯樂嗎?」

問題來了,Mesh只是一個初創的小基金,即使背後能連結廣達的資源,但對歐美那些具有潛力、完全不缺人捧錢上門的熱門新創來說,吸引力依然不足。

思考什麼是「台灣才有」逆風開一家硬體投資創投

「到底有什麼東西是我們有、而別人沒有的呢?」就在林宇輝思考之際,經由朋友介紹,認識了Mesh另一位共同創辦人、台灣初創投資基金KAMIA的創辦人喬國筌。

喬國筌帶領的KAMIA,是以鏈結歐美新創和台灣硬體製造資源為主要特色。

這樣的需求其實一直存在,譬如,曾經有來自矽谷的新創,因為沒有供應鏈相關的知識與資源,為了尋找能提供智慧門鎖螺絲的台灣供應商,就花了半年。

反面來說,台灣硬體大廠,也有和新創的接觸的需求,藉此掌握未來的市場脈動。

而林宇輝想瞄準的,就是以台灣強大的硬體產業為核心,提供新創與供應鏈相關的各種協助。從提供硬體、出貨量、市場需求概況等專業諮詢,到協助媒合新創與供應鏈,藉此接觸更多潛力新創。這樣的想法,與喬國筌不謀而合。

就這樣,兩人即使身處物聯網大爆發、App創業當道的二○一五年,他們仍決定逆風,做一個以「硬體投資」為主要調性的創投。

攤開成績單,Mesh的前兩檔基金,處分率分別達八成和六成。根據知名新創媒體組織Crunchbase統計,一間創投能有近六成的公司出場,就已是不錯成績。

雖然,廣達背景給足Mesh投資硬體的底氣,但,林宇輝深知,這是一頂沉重的王冠,他得比任何人都更謹慎的面對這光環。

「介紹(新創)給廣達,我反而要更小心,」他直言。

頂著王子身分,林宇輝的確能接觸到不少重要人物。但,眼光是否犀利、趨勢預測是否精準,才是身為二代的他能否被「家臣」尊重的關鍵。

「如果我帶去的團隊或技術不厲害,別人就會覺得,以後看到Sam(林宇輝英文名)就敷衍一下。」他很坦白的說。

一名時常與Mesh交流的廣達高層就透露,林宇輝大約一年會介紹兩至三個團隊,過半數都能引起廣達的合作興趣,對趨勢的判斷也很準確,「ChatGPT還沒爆發的時候,他就有來談過一些AI的項目。」

在家世以外,貫徹「雞婆精神」,才是讓Mesh成功的關鍵。

個性原先就喜歡認識新朋友的林宇輝告訴商周,「Mesh跟愛魅奇其實很像,都是在了解雙方需求後提供價值。」

貫徹「雞婆精神」看準趨勢,未投資也幫忙

什麼是雞婆?聯發科小金雞、Mesh投資標的之一的意騰科技策略長林孟學這樣解釋:「Sam說的『會幫忙』都是真的。」

這個幫忙,指的不是幫忙寫封介紹信就結束,而是更實際的付諸行動。

舉例來說,在AR眼鏡崛起的兩年前,嗅到趨勢的林宇輝就主動幫忙意騰牽線,對接幫大企業接代工的關鍵台廠,更直接帶他們認識關鍵人物,「如果沒有Sam的幫忙,我們大概要花一年才能找到這個人。」林孟學說。

大公司憑什麼相信Mesh所介紹的新創?是因為他們能夠介紹「打中大企業痛點」的新創,「不會說這間公司要A、結果(我們)介紹B,久了,(大公司)對我們也會比較信任。」喬國筌說。

例如:過去,雖然沒有人將第三類半導體的電源供應器用在伺服器上,但伺服器廠有相關想法時,Mesh便將前陣子傳出拿下輝達訂單、市值已超過十一億美元的第三類半導體公司Navitas介紹給代工廠,在未有市場前就搶先開發。

甚至,很多介紹都需要耐心等待,喬國筌分享,「有些大公司剛介紹完,初期沒有合作意願,兩、三年後遇到技術瓶頸,便回頭來找我們。」

這意味著,他們除了幫新創找生意,也必須準確的預測技術走向,才能投對公司、也媒合對公司,不白費每一次的介紹跟鋪墊。

以散熱為例,大企業對散熱的看法是什麼,客戶除了液冷還看重什麼新技術、背後的考量為何,都要付出大量的時間和深入研究才能通盤掌握。

知道企業在做什麼、可能還缺什麼,是在雞婆的更下一層,Mesh能一路走到今日的原因。

不僅如此,Mesh的雞婆,是不計得失的。例如,他們會在還未投資對方以前,就先幫忙,「先建立信任關係後續新創要找人投資的時候,自然就會想到你。」喬國筌說。

雞婆精神貫徹了整個Mesh,林宇輝笑著說,無論是他、喬國筌甚至是Mesh的其他合夥人、員工,找進來的人都有相似性格。

從創立男女間的戀愛平台扮演媒人、到穿梭供應鏈與新創間的媒合,即使項目不同,林宇輝始終扮演著一個角色:讓對的人在合適的時間相遇。

出身科技大廠二代 他必須比別人更雞婆一點

這也是為何,這間台灣小創投,能夠投到Tenstorrent這種由「晶片大神」Jim Keller擔任執行長的知名晶片新創,包含AMD、蘋果和特斯拉的晶片開發,都是他曾經的功績。

喬國筌說,「Tenstorrent多少要知道供應鏈的資訊,我們就會跟它交換意見。」透過提前掌握資訊,該晶片新創能讓AI晶片真的放在台灣伺服器的系統中時,能有最好的能效表現。

靠著各種牽線、促成合作,Mesh也逐步打入眾多硬體大廠,在電腦、手機、半導體等硬體圈裡都有人脈。人脈,代表的就是資訊,也是他們能幫各種人、事、物相互媒合起來的基礎。這,才是真正支撐Mesh運作的關鍵。

不少媒體曾報導,林百里當年對林宇輝創辦交友網站大發雷霆。

如今再度創業,是否會希望能夠拿掉家族濾鏡?或是得到父親認同?

林宇輝坦然的說,「我不會去排除我的家族背景,也不會去否認我是二代,但也希望在外面的名聲,不是一個敗家子。」

這位台灣市值排名第六大企業的二代,正在用屬於自己的方式,想為硬體產業、也為自己,找到一條不同的道路。

縱然贏在人生的起跑點,但廣達的標籤,可以是優勢,也可能是枷鎖。

如何一次次透過商業洞察及投資證明自己,或許正是林宇輝永遠都要比人「更雞婆一點」的最大動力。

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本文授權轉載自商業周刊

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
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1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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