趨勢與新科技

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這篇2026年專欄從AI基礎建設、半導體供應鏈與台美產業互補，討論台灣前瞻科技新創的定位。作者主張貼近終端巨頭的需求，透過既有供應鏈、軟硬整合及策略協作尋找國際化機會，而不是什麼都自己做。

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Robin指出，台灣做到相當規模的公司多半做全世界的生意。電子、成衣、製鞋、自行車等產業，只要卡在長產業鏈的一個位置，就能靠下游全球品牌自然賣到世界各地。早期台灣軟體也能搭上「每10台電腦有9台台廠生產」的順風車，隨電腦出貨完成一定的全球布局。但手機取代電腦之後，軟體靠雲端與App商店下載，台灣新創必須自己找到國際化的策略，否則只做台灣市場，天花板太低。他期待有幾家國際化的台灣軟體公司，成為像宏碁、華碩、巨大、美利達那樣帶小新創出海的角色。

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Robin回顧：網際網路與行動網路時代，軟體產業在AWS、Azure、GCP等基礎建設上長出大量SaaS與共享經濟。大家原本以為AI時代也會在大模型層上長出大量應用，但他直覺上看到大模型廠商把模型層越做越厚，也不斷推出新應用，幾乎是有規模的應用層都想做，留給小軟體商的應用價值層很薄、同質性高、容易被取代。他明講是個人感覺、不一定對，但若成真，AI時代的軟體樣貌可能和SaaS時代完全不同，更可能大者恆大。

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貼文摘錄一段談新技術熱潮的觀點：新技術一開始會特別熱，之後期望值降到谷底，但真正推進數位化與智慧化的技術，後來也會超過原本的期望；文中說當時的AI處於過熱狀態，創業在過熱與過冷的周期中，往往是非共識的環境才誕生了不起的革命。Robin補充：對投資人來說可以先讓子彈飛一下，但創業者不能在旁邊觀望，要一邊跑一邊做彈性調整；他也提醒對市場共識要很小心，好的投資人與創業家都要有獨立的見解。

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Robin與電子業CVC朋友交流，談到台灣軟體新創規模偏小。他認為軟體業有三個困境：在動輒數百億上兆的電子大廠面前顯得很小；跨出台灣把規模有效做大；關鍵是人均產值，他以意藍資訊約110人、人均營收約166萬為例（概數），對比聯發科2024年公告平均薪資463萬，說明軟體公司要吸引優秀工程師就需提升人均產值。他也附上證交所公布的2023年上市公司非主管全時員工薪資前十名。

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貼文摘錄一篇談Deep Tech「慢創業」的文章：相較網路與平台的閃電擴張，深科技更強調以慢沉澱技術、以實賦能產業，真正的突破需要坐得住冷板凳。文章列出三點：一、長期投入要有從孵化、加速到產業化的全週期服務與容錯空間；二、產業鏈協同，由巨型企業、中小企業與科研機構形成三位一體的創新生態；三、資本要成為耐心資本，提供長期陪伴式創投基金。結尾是Robin的一句話：世界越快，心則慢。摘錄部分原始出處尚待確認，非Robin原創。

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貼文轉載一篇創投人的訪談：趨勢判斷是投資最重要的能力，真正的趨勢至少要滿足三個條件：能持續10年以上、會改變產業結構、會改變用戶行為；VC最大的坑不是競爭，而是需求不存在，所以要問需求是否真實、能持續多久、市場能做多大。文中也談到AI帶來的內容與數據大爆發。Robin的補充是：豬在風口上都會飛，但風停了遍地摔死的豬，更好的是理解世界變化、做好準備，讓自己在風起時站在風口浪尖。轉載內容非Robin原創。

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作者由美國撕裂近況與Facebook文延伸：網路時代看似言論更自由、資訊流通更發達，但演算法讓每個族群活在自己的同溫層，只看到自己想看的資訊、只相信自己相信的事情，甚至影響看事情的角度與認知，結果不是讓世界更連結、反而更撕裂。作者認為面對演算法、甚至AI傳遞的訊息，必須有自己獨立思考的判斷能力、甚至證偽的能力；文中並以回聲室／同溫層的定義說明封閉環境中聲音如何不斷重覆、扭曲，建議多出去走走看看、盡可能用多元角度看世界，接受各種訊息後仍保有自己的思考與判斷。

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貼文摘錄《只有偏執狂才能生存》談有聲電影的轉折：1927年《爵士歌手》首映，電影從無聲變有聲。有些人順應變化，有些人努力適應卻失敗，有些人固守原狀、否定變化；如卓別林在1931年仍說有聲電影頂多撐6個月，最終在1940年的電影中開口說話；嘉寶則成功過渡。書中也問，數位技術是否會是電影業的下一個戰略轉折點。Robin的短評是：順應時代發展，尤其是在關鍵轉折點出現的時候。摘錄為書摘，非Robin原創。

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Robin認為這是需要大幅翻轉教育的關鍵時刻：台灣小孩每天寫評量、寫上萬張考卷，美國小孩從小做上百個項目專案，培養團隊合作與解決問題的能力。其後的摘錄來自萬維鋼的專欄：就算沒有AI大潮，教育也該改，AI只是讓問題更顯眼。以程式設計為例，不要問學了哪門語言、掌握幾個知識點，而要問做過哪幾個項目；要從「課程思維」轉向「項目思維」。摘錄也說，GPT只會幫人學得更快，而不是讓人不學。

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Robin提出「AI＋Edge Computing＋智慧XX」的方向，XX可填製造、醫療、工廠、零售、城市、家庭、農業、交通等。他想以「雲、管、端、應用」整理投資架構：雲是雲端、串流與AI；管是5G/6G與低軌衛星（他標問號）；端是邊緣運算。他說明邊緣運算的理由：自駕車來不及把影像上傳雲端再等回傳，醫院、工廠、家庭也未必想把每筆資料上傳。他期待投資人掌握AIoT時代巨量端點的商機。

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Robin說網路約每10至15年推進一個世代：第一代以PC為基礎，在1990至1995年逐漸成型；第二代在2007年iPhone推出後，從PC走向行動端；第三代是否會是元宇宙，他以問句提出，並說Facebook改名Meta是揭開序曲。他觀察台灣在行動網路時代似乎掉隊，並說今年（2021年）中國加大政策管制，反而創造了台灣的機會。他期待台灣透過創新與加大投資，在下一個網路世代取回領導者的地位。這是2021年10月的看法與期待。

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Robin說他入行這幾年，從IOT、Big Data、Blockchain、VR/AR/MR/XR，講到近幾年的AI，今年開始是Metaverse。他提醒不要用太多專有名詞包裝，應該清楚簡單地表達自己真正想做什麼、解決什麼問題，否則名詞絢麗，內容卻很空洞。他也觀察，鏈圈曾流行ICO、STO、IEO、DeFi到NFT，常是一個名詞換過一個名詞，他不確定回歸本質後有沒有太大改變。這是他的個人觀察。

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Robin看到臉書上出現鹹酥雞NFT後有感而發，說新技術發展一定會有前期追捧的泡沫。對創業者來說，不能等到技術與市場成熟才入場，否則基本上也沒你的事了；但對投資人來說，要審慎對待各個風口與熱潮，也許讓子彈再飛一下是更好的選擇。他提到有些技術，如無線電與網際網路，深刻影響現代生活、帶來巨大商機，但很多技術熱潮過了就過了。這是2021年底的個人觀點，非投資建議。

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Robin回顧2007年1月Jobs在發布會上說要發表三款新產品，觀眾才意識到那其實是同一個產品iPhone，開啟了15年的移動互聯網浪潮：全球上網人數從幾億到幾十億，各種商業模式的創新都奠基於一個革命性的產品。他說VC過去15年追求快速的商業模式創新，每家軟體公司市值都遠大於硬體公司；但展望未來15年，已經沒有大量網路流量的增量紅利，需要新的變革與能量，所以站在前端的VC要重新聚焦在技術創新帶來的變革與機會。這是2022年4月的看法。

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Robin以「五年後的今天」開頭，說Web3與元宇宙快速崛起，並列出幾個過往的投資關鍵字：2021年是ESG，2020至2021年前是電動車、自駕車與疫苗、生技。他說創新與投資，讓他永遠都有新的東西要學習。這篇是對2020到2022年趨勢關鍵字的簡單回顧，屬個人記錄，不是預測，也不構成投資建議。

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Robin以Google、Tripadvisor、Agoda為例：過去Google是搜尋第一層，Tripadvisor是評價第二層，OTA平台是第三層，但Google不斷往後做，OTA也被迫往前做。後半的摘錄列出網路經營的四個特性：天然壟斷、需要持續高增長、天然破壞性可以戰養戰、當前惡化的市場環境帶來更多盈利壓力。結果是網路公司橫向擴張、縱向延伸，思考從「我能做什麼」變成「什麼該被做」，所以才會看到科技巨頭做金融、汽車與醫療。

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Robin認為，企業說提升效率20%另有隱憂：當你開始重視營運效率，被替換掉的可能是創新能力。他以Google為例：Google過去最自豪的創新機制，是允許員工把每週20%的工作時間用在自己感興趣的專案，挖掘出不少能改變世界的產品。他說失去創新能力的Google，很可能依舊是非常優秀的公司，但更可能已不再偉大。這是2022年9月的個人評論，屬推測。

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Robin指出，網際網路發展至今，網路商業最直覺的變現模式仍是廣告，包含Google與Facebook；Amazon的廣告收入也已是百億美元等級，Apple被他描述為虎視眈眈要強勢切入廣告市場；Spotify重新定位，不再強調音樂串流，而是希望打造最大的聲音廣告平台。以上均為他2022年9月的觀察，數字為貼文所述，依原文轉述，未獨立查證。

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Robin看到Meta、Google、Amazon、Microsoft、Apple、Tesla等科技巨頭紛紛凍結人事、減少招聘後，認為科技新創也會縮衣節食，矽谷的人事凍結與裁員會再持續一陣子。他個人猜測至少12至24個月，矽谷可能裁員超過20%（皆為猜測，非統計）。他推測，因為矽谷這3至5年流行PLG，行銷與業務人力比傳統SLG軟體公司少，人事也有SaaS協助，所以只好動到較臃腫的工程與產品部門。他提醒台灣新創務必警覺接下來的冰風暴。

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貼文解釋AIGC是AI generated content，意思是人工智慧內容生成，AI可以自動生成新聞文章、互動對話、圖像、語音、音樂、程式碼、法律文件、財務報表等。貼文最後提到，當AI在琴棋書畫詩文樂與文書工作都很精通，還會自動駕駛時，人類就必須往更哲學的層次思考自身的價值。原始出處尚待確認，原創性亦未確認，內容為2022年12月時點的概念說明。

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貼文引用Harari在《人類簡史》中的觀點：智人能建立大規模社會組織，是因為擁有想像不存在事物的超能力，共同的想像讓大規模合作成為可能。Robin個人覺得，目前的AI也還沒有想像能力，包括推導新知識與產生新洞見的能力，AI更像是彙整大量現存資料再呈現，甚至可能不具備價值判斷能力。他舉例，問AI疫苗有益或有害，AI可以蒐集網上多數資料做出結論，但仍根基於網上現有的科學數據。這是2022年12月的個人判斷，AI能力之後已變化。

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Robin說，科技發展與趨勢的形成是連續性的，不會隨年末年初切換而產生斷點，下一年度也不會突然換成完全不同的科技與趨勢。但每年的突發事件，會讓科技與趨勢提前加速或向後遞延。他在開工第一天鼓勵自己穿透表象，掌握科技發展與時代趨勢，並相信很多趨勢不是不到，而是早到或晚到，所以要提前識別、做好準備，也調適自己對時間與週期的預期。

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貼文轉述一個比喻：牛頓被蘋果打到後，抽象出萬有引力；ChatGPT被蘋果打到，只會回答被打到會怎樣、如何避免、吃蘋果的好處。把不相關的事聯想成一套系統學說的抽象化能力，目前仍是ChatGPT的天花板。Robin補充：牛頓級的奇才可能幾百萬人才出一個，多數人做的例行性工作，在可預見的未來仍有相當威脅；若你的工作換人做一樣好，風險就高。他舉例，積極擁抱ChatGPT的A，可能因生產力大增而取代消極等待的B。