沒算力、沒模型、沒有自研晶片,AI新創的「護城河」藏在這三道關鍵防線!
沒算力、沒模型、沒有自研晶片,AI新創的「護城河」藏在這三道關鍵防線!

矽谷的時鐘走得比地球上任何一個角落都快。

曾幾何時,OpenAI從某個模型迭代到下一個版本需要耗費1年。如今,這個週期已經縮短為6個月,甚至3個月。所有不具備自研晶片或超大型雲端運算能力的亞太新創,都面臨一個殘酷拷問: 如果你不是Google、不是OpenAI,那你的活路在哪裡?

為此,SparkLabs Taiwan舉辦了「Scaling Asia’s AI Startups for Global Impact」論壇,與來自ZVC、LINE PROTOSTAR等重量級CVC和VC分享:新創若想在這場超高速賽局中活下來,必須從3道關鍵防線築起自己的「護城河」。

關鍵1:專業領域數據壁壘,築起在地防禦

AI時代的競爭,最終將歸結為 數據的戰爭 。ZVC管理合夥人James Lim犀利地指出,Google和OpenAI幾乎已經掌握了網路上99.99%的公開數據。對於夾縫中求生存的新創而言,公開數據已是紅海,真正的機會在於建立「數據壁壘」。

這意味著新創必須將目光投向那些受監管的專業領域, 例如金融服務、醫療保健或法律 。這些領域的數據通常具有高度的「國內在地性」(highly domestic data in country),使其成為外國巨頭難以輕易跨越的壁壘。例如,要讓美國的法律AI服務Harvey直接進入台灣並稱霸市場,難度極高。此外,在製造業和國防工業等封閉產業,數據同樣能夠形成有效的競爭優勢。

ZVC管理合夥人James Lim_Scaling Asia’s AI Startups for G
ZVC管理合夥人James Lim認為,醫療、金融和製造業等,是新創最容易累積數據壁壘的產業。
圖/ SparkLabs Taiwan

要攻克這些專業壁壘,新創團隊必須是「T型人才」——具備深厚的領域專業知識(domain expertise)。James Lim強調:「(我們)喜歡擁有專業背景的團隊,因為你更能懂這個領域,尤其是數據。」缺乏這些專業背景,就難以理解產業的內在邏輯和數據的價值,最終可能只會做出另一個「Me Too」產品。

關鍵二:從「功能海」中撤退,專注解決痛點

在AI產品爆炸的時代,新創很容易陷入「功能越多越好」或「價格越低越好」的迷思,但SparkLabs Taiwan共同創辦人暨管理合夥人邱彥錡直言:「功能多不代表產品就好。」

AI新創成功的關鍵在於:高度專注在真正的痛點,這要求創業者必須極度專注在目標客群 願意付出10倍價格 去解決的關鍵問題。許多創辦人常常急著打造產品,卻沒有深入思考「問題背後的問題」,以及自己解決方案的「價值創造」在哪裡。

SparkLabs Taiwan共同創辦人暨管理合夥人邱彥錡_Scaling Asia’s AI S
SparkLabs Taiwan共同創辦人暨管理合夥人邱彥錡表示,創造價值與專注問題是新創不變的根本。
圖/ SparkLabs Taiwan

成功的創辦人,不論背景如何,都必須在產品建立之前,就深度訪談目標用戶,挖掘出核心洞察。邱彥錡表示,在台灣,從半導體廠、法律事務所到醫院,他們都在尋求如何將數據整理好、訓練成模型,並從中提取洞察。創辦人必須成為雷射光般專注的執行者,專注於解決問題和取得進展,而不是過度分散精力在公關或社交媒體上。

關鍵三:懂得槓桿企業資源,搭上巨人的肩膀

對於渴望走向國際市場的亞洲新創而言,與在地科技巨頭合作是快速成長的捷徑,例如:LINE。

LINE在台灣、日本和泰國等地擁有強大的滲透率,光是台灣就有2,200萬活躍用戶,每天傳輸超過10億條訊息。

LINE PROTOSTAR資深經理Chris Huang表示,與LINE合作(例如透過LINE PROTOSTAR計畫)不僅是獲取用戶的管道,Chris Huang更直接點出圈內人都知道的潛在價值:與LINE合作可以讓你擁有更容易的投資者查核紀錄,這等同於拿到了進入VC視野的綠色通行證。此外,ZVC作為CVC,也明確表示他們投資會側重於能為其核心戰略領域(金融科技、電商、媒體娛樂)帶來價值加成的AI方案。懂得槓桿這些資源,新創能夠更快地從在地市場走向國際。

LINE PROTOSTAR資深經理Chris Huang_Scaling Asia’s AI St
LINE PROTOSTAR資深經理Chris Huang鼓勵新創多運用企業的資源。
圖/ SparkLabs Taiwan

發揮半導體優勢、補足「害怕失敗」的劣勢

ZVC CEO In Joon Hwang最後指出,面對這場全球AI競賽,台灣擁有獨特的起點:世界的半導體中心,而這有機會成長為全球的AI中心。然而,台灣新創圈也面臨著一個巨大的「心魔」:對失敗的極度恐懼與產業「從眾心理」(FOMO)。

邱彥錡觀察到,台灣投資人往往缺乏「熱情資本」(passion capital)的心態。與矽谷VC相信團隊願景並支持其長期發展不同,台灣投資人更常追問「何時才能損益兩平」或「何時上市」。這種對「不能失敗」的文化要求,導致台灣出現許多「僵屍新創」——它們還在動,但沒有實質的進展,因為創辦人害怕承認失敗並重啟。

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James Lim和邱彥錡皆強調,亞洲創業者需要更大膽、更具野心,學習矽谷文化中「聰明的失敗」。投資人也需要學會押注在那些「失敗得夠聰明」的創業者身上。

本文授權轉載自創業小聚

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關鍵字: #創業 #AI
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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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