「大學創投」是什麼?台大、麻省理工、東京大學投資領域一次看,為何多數著眼「深科技」?
「大學創投」是什麼?台大、麻省理工、東京大學投資領域一次看,為何多數著眼「深科技」?

由《數位時代》與創業小聚主辦的2025 Meet Taipei創新創業嘉年華於11月20日至22日,在台北花博爭艷館盛大登場。今年將有來自日本、加拿大、美國等19個國家,共413家新創團隊齊聚,《數位時代》與創業小聚將帶來第一手的現場觀察。

20年,足夠讓一個剛畢業的工程師從菜鳥變成產業大佬,也足以讓一支傳統的10年期創投基金徹底清算2次,但是對於大學創投基金來說,這可能只是一家新創從誕生到出場的時間。

「我們投資的一位教授創立的公司,耗時整整20年,才以超過10億美元的估值在香港證交所IPO。」新加坡國立大學創投NUS Enterprise資深副總監Germaine He分享了這個真實案例。

大學創投在新創生態系當中是個相當獨特的存在,除了追求財務回報,還是將深科技(Deep Tech)商業化的「耐心資本」,更是校園社群養成的一種關鍵機制。

但是怎麼做到財務獲利跟社群養成的雙重目標?將學研結果商業化的過程中,大學創投又扮演什麼角色?

在Meet Taipei上,麻省理工學院(MIT)的E14 Fund、東京大學的UTokyo IPC 、京都大學的Kyoto-iCAP、新加坡國立大學的NUS Enterprise和台灣大學的台大校友創投基金,共同探討了「大學創投」的意義與哲學。

大學創投是怎麼運作的?

如果以創投基金的架構來看,大學創投與一般創投沒有太大的差別,但是資金來源會影響著大學創投的投資選擇。

MIT的E14 Fund雖然與校方仍屬於夥伴關係,並將部分利潤捐回給MIT,但是E14 Fund的資金來源主要外部投資人,因此投資項目雖然主要是MIT校友社群,但不是唯一限制。

類似的還有東京大學的UTokyo IPC和京都大學的Kyoto-iCAP,資金來源幾乎都來自政府,因此投資的新創就不限於自家學校的技術。UTokyo IPC是輔導日本國立大學或科研技術商業化;Kyoto-iCAP則更廣泛地協助科研的技術商業化,例如雲端解決方案企業優必達就獲得了UTokyo IPC管理的AOI Fund 1投資。

至於新加坡國立大學的NUS Enterprise的資金來源是校務基金,因此需要投資在新加坡國立大學的團隊身上,而台灣大學的台大校友創投基金雖然也限制只能投資台大校友,不過資金來源卻是外部投資人而非校務基金,「這是為了平衡財務回報與學校的生態系建構目標。」台大校友創投總經理江旻峻說。

2025 Meet Taipei_學術創投 × 創業:開啟全球新創之路
日本東京大學創投UTokyoIPC管理合夥人Takashi Chris Furukawa(左二)、日本京都大學創投Kyoto-iCAP新加坡辦公室代表Raymond WP Woo(右二)和台大校友創投NTU Ventures總經理江旻峻(右一)分享,大學創投的投資目標不見得鎖定在校園內。
圖/ 曾令懷攝影
2025 Meet Taipei大學創投比較表
麻省理工學院、新加坡國立大學、東京大學、京都大學與台灣大學等校的大學創投基金比較。
圖/ 創業小聚自製

生態系的建構對大學創投來說是相當重要的任務,這和大學創投的核心使命相關。

協助深科技落地的關鍵,是社群資源

觀察這5家大學創投的投資組合,幾乎都將焦點放在了「Deep Tech」(深科技)領域,涵蓋AI、機器人、半導體、生命科學、能源材料等。這相當合理,因為大學就是學術和創新的發源地,而且攸關國家安全與基礎建設發展,可以說「商業化」是必要的目標。

不過這類技術要落地的時間周長相當久,風險也較大,為什麼學校會以追求高倍數獲利的「創投基金」模式來推動這件事?

「我們認識這些人已經很久了,這種信任是大學創投的優勢。」MIT E14 Fund的管理合夥人Calvin Chin表示,身處大學的創投們與學研單位朝夕相處,這讓大學創投得以享受到獨家且高品質的案源,盡職調查(Due Dilligence)的時間也遠比外部創投短,更能承擔其創新風險。有這層把關,大學創投就可以幫助團隊們吸引到原本不敢投資的創投和投資人的資金,增加商業化的速度和可能性。

2025 Meet Taipei_學術創投 × 創業:開啟全球新創之路
美國麻省理工學院創投E14 Fund 管理合夥人Calvin Chin(中)和新加坡國立大學創投NUS Enterprise 資深副總監Germaine HE探討大學創投如何協助技術商業化。
圖/ 曾令懷攝影

當實驗室的研究成果要轉化為具備市場價值的產品時,社群的重要性就誕生了。

「在教室裡不實際去創辦公司,就像學游泳卻不下水一樣,這真的不可能。」Calvin Chin說,E14 Fund深度參與企業社群,並與企業共同舉辦密集的工作坊和黑客松,讓研究人員參與實際運作。

東大IPC總經理Takashi Chris Furukawa認為,科學家不懂商業是一個常見的難題,因此他們需要引入CEO或具備商業能力的成員;台大校友創投採取了「校友優先」的策略,投資那些具備多次成功退出經驗的校友創辦人。他們讓這些資深校友在社群中發揮作用,幫助第一次創業的台大校友學習真實世界的商業語言。

大學創投也必須有國際化策略——尤其是台灣

值得注意的是,新加坡國立大學的NUS Enterprise的資金並不只用於直接投資,另一部份則選擇投資其他基金(Fund of Fund),「我們一位創辦人向來自矽谷的創投介紹了自己研發的技術時,那個創投卻說這項技術在美國市場上已經存在超過10年,」Germaine He說,「這讓我們深深感受到,自己是處於多麽封閉的環境。」

NUS Enterprise選擇Fund of Fund的策略,就是為了打開國際視野、獲取情報並跟上市場節奏,目前投資了Granite Asia和專注在生醫領域的4BIO Capital等基金。

這個策略帶給台灣的提醒是,我們同樣是天花板不高的市場,就算是學研團隊創業,也必須第一天就考慮國際市場。

江旻峻針對這個議題則表示,台大校友創投是個以社群為核心的基金,因此會以「在地化」投資策略彌補國際視野,「與其將台灣團隊硬推出去,不如直接投資那些已經在矽谷或海外市場具備多次成功退出經驗的校友創辦人。」

十年樹木,百年樹人,大學作為教育場所,就算是培養新創,也必須格外有耐心。

關鍵字: #Meet Taipei
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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
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

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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