一頓火鍋嗑出「新矽谷台灣幫」!解密台灣創業宿舍日常:白天被投資人K、晚上互相挑毛病
一頓火鍋嗑出「新矽谷台灣幫」!解密台灣創業宿舍日常:白天被投資人K、晚上互相挑毛病

冰箱裡堆了好幾罐牛奶,不知道放了多久,也不知道是誰的。水槽裡躺著昨夜眾人隨手一放的鍋碗瓢盆,上頭的牛排油脂凝成一層白。

早上8點,舊金山的陽光照進客廳,其中一間房已響起敲打鍵盤的聲音,卻沒有人打開房門互相問候早安。直到有人推門出來煮咖啡,濃郁香氣把眾人引到廚房,這棟房子裡的一天,才正式開始。

這裡是「Formosa Founder House」,一棟以台灣人為核心的創業宿舍,住著一群20出頭到30歲上下的年輕創業家。白天,他們各自外出跑活動、見投資人,或在咖啡廳埋伏創投;夜裡,大家聚在一起聊矽谷新創圈的八卦,也把還沒做完的產品攤到桌上,彼此挑毛病。

過去一年,登上矽谷舞台的台灣新創團隊明顯變多。2025秋季至2026夏季,入選頂級加速器Y Combinator(YC)的台灣新創數量逐季成長;同期,更有2家團隊挺進知名創投a16z的Speedrun計畫,抱回百萬美元投資。

Y Combinator是什麼?

YC是全球最具指標性的新創加速器,2005年成立於矽谷,曾孵化Airbnb、Stripe、Dropbox等。每年分梯次錄取團隊,提供資金、業師與人脈,錄取率不到2%。

a16z Speedrun是什麼?

頂尖創投Andreessen Horowitz(a16z)於2023年推出的加速器計畫,聚焦遊戲、AI與消費科技等領域的早期新創,每家入選團隊可獲得最高100萬美元投資。

台灣創業新生代笑傲YC、a16z
圖/ 數位時代製作

台灣人征戰矽谷並不是稀奇事,梳理脈絡後大致可分為三代。第一代是「來來來,來台大;去去去,去美國」的菁英留學生。1970至1990年代,台灣頂尖理工人才赴美,在半導體與硬體狂潮中打下江山,代表人物為「創業之神」陳五福。

第二代是2000年崛起的台裔美國人,如YouTube共同創辦人陳士駿、Twitch共同創辦人林士斌。他們多半從小赴美,行事作風已高度美國化。2017年《商業周刊》以封面故事〈矽谷台灣幫〉描繪這群人。

第三代,也就是2020年後的這一代,多半不是在美長大的台裔小孩,也不是在美國工作10幾年的留學生。他們大多在台灣完成高等教育後,直接飛來矽谷創業,且發展速度極快。這種和前兩代都不同的新面貌,讓「新矽谷台灣幫」有了雛形。

新矽谷台灣幫
左起為Pax創辦人陳品衣、Mirror Mirror AI創辦人林郁珊、Zeabur共同創辦人林沅霖、Robinhood工程師謝繼緯、LunaBill共同創辦人暨技術長戴惟、Fathom AI工程師王斯右、Jamie's Gapyear學員王黃銳、InsForge共同創辦人章耀文。
圖/ 曾令懷拍攝

「我們要把這個轉變放進一個更長的歷史結構來看。」Google台灣前董事總經理簡立峰指出,「這一代年輕人絕大多數念過研究所、很多高中就出過國,國際化的時間比上一代提早許多。」換言之,「直飛矽谷創業」在這一代成為可能,是因為他們比上一代更早、也更習慣站上國際舞台。

AI突為夢想澆滿水!「1人當10人用」更刺激了⋯

條件到位了,但真正把這群年輕人推上飛機的,是名為「AI」的推手,以及它帶來的強烈急迫感。

2024年底的某個晚上,還在輝達做研究的孫凡耘拿到當時最新的模型Claude 3.5,結果完全超出他預期的強大。「我原本是計畫2026年創業,那一刻我覺得我不能再等了。」孫凡耘笑著說。他創辦的MoonLake AI專做AI生成3D世界,種子輪就拿下超過新台幣8億元。

AI不只帶來速度,更實質改變了創業的成本結構。

基石創投總經理林子樸指出,AI讓打造產品原型與驗證市場的成本大幅降低,所以在創業初期需要的資金變少,讓年輕人越洋闖蕩的機會成本也跟著下降。

長年待在矽谷的天使投資人「矽谷碼農」也觀察到,創業模式因為AI從「業務導向」轉為「產品導向」,比的是誰產品做得快、做得好,讓創業家更需要待在矽谷,因為這裡有最新的模型、最強的同儕、最密集的資金和人脈。

Pax創辦人陳品衣就是最好的案例。她做的是幫美國進口商追回關稅的AI平台,「我不寫程式碼了,99%都是AI生成。」現在工作的方式是先開好幾個指令視窗讓AI做事,自己去倒杯咖啡再來檢查程式碼。「這個時間點創業是非常幸福的,因為你1個人可以當10個人用。」但她隨即補充:「幸福也不幸福。你很快,但別人也一樣快,我的壓力比以前更大。」

矽谷是新創大本營,也是AI的大本營,若台灣人能用AI跑得比較快,其他人也行,更何況美國本土創業家握有更深厚的人脈,也更懂矽谷的遊戲規則。

一頓火鍋吃出創業「家」,嘴砲室友也是最酷天才顧問

這,或許正是Formosa Founder House存在的意義。

2025年9月,剛收到YC錄取通知的LunaBill共同創辦人暨技術長戴惟,在Threads發文找實習生,Zeabur共同創辦人林沅霖看到後,約他吃了頓火鍋,更順道把當時在灣區的台灣創業家找來。那是戴惟前往矽谷快2年,第一次和一群台灣人圍在一起講中文。在這之前,他走了很長一段孤獨的路。

2023年,他帶著在台灣做醫療AI的經驗直飛矽谷,「剛開始根本不知道怎麼找人,網路上也查不到。」當時灣區幾乎沒有台灣創業家社群,認識的台灣人也多半在外商上班。於是,在那頓飯後,他決定把這場火鍋聚會變成一個「家」,租下一棟房子,向有意來矽谷發展的台灣人打開大門。

新矽谷台灣幫
Formosa Founder House的誕生來自一場屬於台灣人的火鍋聚會,如今也常有其他創業家來串門子。
圖/ 曾令懷拍攝

如今在Formosa Founder House,日常風景是這樣的:「我的產品快好了,做了支宣傳影片,你們幫我看看?」眾人會立刻放下手邊工作圍攏過去,七嘴八舌地給出最直接的意見:這裡看不懂、那段節奏太慢、這句話得換個說法。5名台灣年輕創業家住在同一個屋簷下,讓還在成形的「新矽谷台灣幫」,第一次有了一個看得見的據點。

但戴惟很清楚,這個家不是用來「取暖」的,「來這裡用碎片時間交流、降低文化衝擊,僅此而已,你還是得自己找到出路。」他直言,要是整天窩在屋裡不出門,這裡就會淪為另一個舒適圈。

新矽谷台灣幫
不留情面的Demo、討論,是「新矽谷台灣幫」每一晚的日常。
圖/ 曾令懷拍攝

矽谷找錢被打槍是日常,「島內互打」培養台灣韌性

不只Formosa Founder House裡的創業家,放眼整個灣區,等待著這群台灣新血的,絕對不是一條康莊大道。戴惟透露,矽谷的競爭相當血腥,「你會遇到法律糾紛、商業間諜,或是對手假裝成投資人來刺探機密。相比之下,在台灣做生意有時太天真了。」

林沅霖則表示,亞洲出來的新創,前2輪往往拿的是亞洲的估值,「這在美國投資人看來已經是一個警報了。」他解釋,亞洲新創常因為市場規模、資本量體,拿到的估值普遍比矽谷低。就他的觀察,當一家公司頂著偏低的前期估值進入美國市場,美國投資人會有各種疑慮:公司成長性夠不夠?前幾輪的股權結構如何?後續募資撐不撐得起更高的估值?這些問號,都讓談判一開始就處於劣勢。「所以我深刻體悟到, 如果有心打美國市場,最好是Day 1就來 。」

除了適應遊戲規則,你還要做好心態上的調整。

入選a16z Speedrun、AI時尚新創Mirror Mirror AI創辦人林郁珊說,台灣人比較害羞,約見面通常要有強烈目的,「可是在矽谷,你不能帶著期待與別人見面。」因為矽谷是一個很常拒絕人的地方,就算遭拒,創業家也不能自暴自棄,「這只是一次的拒絕。」

正因外頭的競爭如此激烈,這群人在Formosa Founder House裡那種「不取暖」的無情交流,反而長出了真正的養分。18歲的王黃銳深刻記得,曾短住於此的Portaly創辦人林啟維對他說:「現在做產品不是要討好人類,而是要做給AI Agent用。」這句話直接讓他大幅調整了產品方向。

新矽谷台灣幫
家中有一個即時追蹤程式,除了知道下一場餐會名單,還會附上物資贊助名單(左圖)。王黃銳的房間只有一張床與一張桌子,剩下的就是散落的行李,以及工作用的筆電(右圖)。
圖/ 曾令懷攝影

那麼,「台灣」這個身分對這群新血來說,究竟有什麼意義?

對從小隨家人赴中、美2國求學,曾在亞馬遜與Databricks任職的InsForge共同創辦人章耀文來說,「我以前總覺得,自己在哪裡都格格不入。後來我意識到,我的標籤應該是『我在做什麼』,而不是我從哪裡來。」

戴惟與林沅霖坦言,「台灣人」這塊招牌在矽谷並沒有光環。然而,身在異地知道有一群同鄉正與自己並肩打拚,意義卻也非凡。陳品衣笑說:「你想想,台灣就2,300萬人,世界這麼大,我們卻能在這裡相遇,而且都在創業,你不覺得這很有親切感嗎?」

新矽谷台灣幫
採訪結束之際,Formosa Founder House又迎來了最新入選YC的年輕創業家陳鉦暘(右2)。
圖/ 曾令懷拍攝

上一代的矽谷台灣幫,是把一群已經成功的人圈在一起;而這一代,是一群還在路上的創業家,其中幾人決定聚起來一起走。所以,這群人會不會真的長成一個「幫」,沒人能斷言。確定的是,舊金山這座小山丘上的一棟房子,讓台灣創業家有了聚攏的理由。

第三代的故事,才剛開始。

延伸閱讀:一句話決定能否加碼20%薪資!矽谷工程師親授3招調薪祕技,關鍵在「走出舒適圈」

責任編輯:謝宗穎

關鍵字: #新創 #矽谷 #AI
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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。 依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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