水汪汪的 NASDAQ臺灣新兵
水汪汪的 NASDAQ臺灣新兵
1999.12.01 | 科技

山不轉路轉。既然錢很難從國內市場湧進來,且趕往美國那斯達克試試看。
瀚濤華生,一個在你我耳中相當陌生的名字,在今年9月23日,搶下國內非高科技產業到美國那斯達克掛牌上市的第一名。
這家資本額2000萬、水泥地板、一樓是工廠二樓為辦公廳,專營北部機關行號的桶裝蒸餾水公司,總經理胡端圓不但打開了國內中小企業的海外籌資之路,也讓過去招牌並不響亮的美國加州CPC國際投資公司(CPC International Investment Inc.),完成在台灣的第一筆生意。

**中小企業到美國借錢

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一個是位於台北縣,經營「送水到府」的傳統中小企業,一個是總部設於美國加州,在香港與北京分別有據點的區域型投資公司。兩者搭配,開啟台灣傳統產業遠赴美國海外籌資的序幕。
為什麼非得到世界目光聚焦所在的美國那斯達克籌資?
瀚濤華生總經理胡端圓說,「很簡單,台灣有哪個管道能像那斯達克一樣,一下子就募集到2億台幣的資金?」瀚濤華生的營業主任莊元亨也形容這次在美國掛牌,好像「吃了顆大補丸」,因為採確定包銷制的美國資本市場,讓瀚濤華生在掛牌前,股票早被12家券商包銷團購買。
2億台幣的資金,已讓公司頓時有餘裕展開購併與擴廠計劃。
資金,是企業成長的活水源頭,而對台灣中小企業來說,這個泉源並不十分豐沛。
根據財政部金融局統計,截至今年8月底止,銀行對中小企業放款金額累計超過3兆3千億以上台幣,但若平均分給國內102萬家以上的中小企業,每家公司僅分到1百萬台幣──比起瀚濤華生的2億元籌資規模,簡直小巫見大巫。
在台灣,通常中小企業籌資不外三種管道:一是向親朋好友私募,二是向銀行借貸,三則是將眼光朝向資本市場,向大眾募集資金。比較這三種管道,私募與向銀行借貸需要利息,「銀行則好像當鋪一樣,要擔保品才能借款」,胡端圓指出,而在上櫃標準至少要資本額5千萬的台灣,瀚濤華生連上櫃標準都達不到。
胡端圓在「因緣際會」下,透過一家美國小型承銷商CPC(CPC International Investment Inc.),將瀚濤華生推往國際舞台。

**承受知名度不高風險

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那斯達克並不只是高科技公司的創業天堂。根據統計,在那斯達克掛牌的高科技公司,其實只有20%左右,它同時也是傳統製造業、傳播業或是金融財務等公司的籌資管道。過去美國本土相同產業的獲利經驗,加上營運計劃書內所勾勒的未來遠景,讓瀚濤華生順利闖關美國那斯達克。「最重要的,是有一個好題材(Story),」幾位投資銀行的主管強調。
早在7年前,美國本土就有水公司掛牌上市,透過購併擴張事業版圖而持續獲利的例子,類似產業在美國股市掛牌者,就有三家公司。有了前人經驗,加上對台灣桶裝水市場前景的樂觀預期,並預期透過購併讓公司朝台灣第一大水公司前進的藍圖,使得瀚濤華生在送審美國證交所過程中歷經多次修正,終於進入那斯達克。
在計劃書中,瀚濤華生提到台灣飲用水市場將會從1997年的2億4千2百萬加崙,提昇至2001年的3億6千4百萬加崙﹔加上過去三年公司成長率都在50﹪以上,因此計劃由市場現有的500家小型瓶裝水公司中找尋合併對象,擴大目前在北部地區約20﹪的市場佔有率,預計未來4年內可維持70﹪以上的成長,朝台灣第一大水公司目標邁進。
雖然順利叩關,但掛牌前的準備工作,讓去年營業額才2千萬台幣的瀚濤華生,就花了2千萬台幣。
一般投資銀行要求的承銷手續費,是所募金額的7﹪,但由於瀚濤華生募集的金額較少,因此提昇為10﹪﹔由律師撰寫的送美國交易所的文件花費10萬美金﹔胡端圓為了海外掛牌事宜,一年內前後赴美次數不下十餘次﹔邀請CPC來台,頭等艙來回機票和五星級飯店住宿,以及零用金等相關成本也相當高。
在921大地震後兩天掛牌的瀚濤華生,股價從一開始將近7元,到11月底止一路跌為3元。
藉由那斯達克的集資功能,為小資本的傳統中小企業開拓新生機;但由於知名度不夠,有流通性不佳的可能。
富邦投顧總經理周資清分析,高科技電腦產業,彼此講的是共同語言,傳統產業則比較難順勢想像,「就好像如果美國的棉花或麵粉產業要在台灣掛牌,台灣投資人對於這樣的產業會比較難了解」。

**公開發行只是起步

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儘管如此,海外上市對瀚濤華生有重大影響,也讓CPC與券商牽上線。
預計在台灣成立據點的CPC國際投資公司,瀚濤華生總經理胡端圓將擔任窗口提供諮詢,推薦過去三年有財務簽證、有成長獲利前景的中小企業至海外掛牌上市。
在券商方面,如元富證券、大東證券與金鼎證券等,也都留意到這個例子所可能引發的商機,甚至已有合作案在進行中。
台灣企業在決定承銷券商時,「認識三年的仍會比認識三個月的吃香」,元富證券執行長劉振忠說,基於後續服務與信任程度的考量,企業通常會找曾合作過的券商。國外投資銀行或中小型國際投資公司,雖然在財力上比國內券商強,但在承接台灣本地案件時,與國內券商比較有可能出現合作關係──台灣券商負責推薦本地案源,但在國外上市掛牌的手續部份,則委由國外策略聯盟夥伴擔綱。
瀚濤華生莊元亨認為,國內券商透過與國外投資公司合作,可加速擴展在海外的經驗。他形容,如同到新景點遊玩,若由熟悉當地的導遊或朋友帶路,可以玩得有門道而且省時間。
京華證券總經理林克銘表示,目前洽談的國外合作對象,基於人力成本與報酬考量,應該都有排名前十大的規模。富邦證券總經理葉公亮也以為,與國外採策略聯盟方式合作,應是階段性的,長久來看建立據點會是比較深耕的方式。
瀚濤華生的例子,可以給我們什麼借鏡?
精業資訊董事長黃宗仁曾指出,「誰第一個IPO(初次公開發行)不重要,初次公開發行後的經營才是重點」。到那斯達克一展身手,得有兩把刷子;但要在上面持續保持亮眼成績,需要的恐怕不只是兩把刷子。

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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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