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AI的風吹了好幾年，打著AI招牌的新創各式各樣、比比皆是，但最近這2年，可以明顯感覺打著AI招牌的新創少了許多，讓我們略微管窺一下矽谷的AI風口吧！首先要提到的是，新創的目的在創造市場價值，而不是研發，優秀的新創團隊是又有技術又有市場，因此大家觀看的角度不能只局限在技術。

Dr. Larry Wang, Plug and Play Tech Center EIR (Executive in Residence), Founders Space startup advisor

AI的風吹了好幾年，打著AI招牌的新創各式各樣、比比皆是，但最近這2年，可以明顯感覺打著AI招牌的新創少了許多，讓我們略微管窺一下矽谷的AI風口吧！首先要提到的是，新創的目的在創造市場價值，而不是研發，優秀的新創團隊是又有技術又有市場，因此大家觀看的角度不能只局限在技術。

AI技術新創

這一類型的新創，都是標榜自己在基本技術上的突破，比如做AI晶片、做AI algorithm、做data labeling、做synthetic data、做explainable AI等等。而最常聽到的問題是：有哪些客戶驗證了你們的技術？目標是哪一類的市場？市場大小？準備如何切入？

因為在矽谷1年聽上千家新創介紹是常事，任何人在聽了幾十、幾百家新創的介紹後，人腦其實就經過AI的大批數據訓練，經常遇到的反應是：一、 類似的新創介紹已經聽過好幾家；二、 沒有聽到任何獨特點；三、沒有聽到市場灘頭堡的建立。有的新創家滔滔不絕但了無新意，聽者自然就關掉耳朵了；有的新創家是工程出身，專注在技術介紹，也會很快就失去聽者的興趣。所以這類型的AI新創愈來愈少，2020年都想不起來有哪些新創屬於這個類型了。

市場應用新創

回想一下這幾年聽過AI應用的新創，腦海中能夠記起的應用領域就有：醫療、生產線機件故障、客服、法律文件、旅行、IoT、健康、貨運、資安等，幾乎是無所不包，例如下方幾家利用AI的新創。

這類型的新創，通常是一位在這市場的工作人員看到市場痛點，再結合一位懂技術的朋友，定義出解決方案，同時也知道幾家可能的客戶，快速建立市場灘頭堡，並合作將概念驗證（Proof of Concept, POC）不斷修改成真正的解決方案。因此聽到這類的新創介紹，大家總會直擊提問：你的客戶有哪些？市場驗證做了多少？需要多少資料來訓練AI engine？需花費多久時間？更心急地立刻深入詢問：你的技術上有何不同點？專利保護？市場有多大？若聽到的新創似乎沒有新意、沒有好的市場灘頭堡，可能就無人詢問，或是澄清一兩個細節。

新創的挑戰與實例分享

這2、3年間，可以很明顯地感覺到新創市場的變化，在2018年，經常聽到新創以AI、ML等熱門技術來做介紹的主軸，現在則非常少團隊這樣做，反而是在介紹市場需求及它的解決方案時候，帶上一句「我們用了AI等技術」。依照技術成熟度曲線，應該說AI的風頭已過，往成熟的階段進展。

在2020年疫情期間，另外有個巨大變化：大家都在網路上連接。一個新創的pitch，以往活動場地限制下，只能容納200～300位來賓，好處是大家是面對面，事後還可以立刻見面細談；網路的方式，則參加人數暴增，且全球都可以參加（只要你願意，三更半夜都可以），缺點當然是少了面對面的觀察與互動。因此參加的新創，非美國的數字也很明顯了，從西歐、東歐、加拿大、中南美、亞太區域、紐奧、印度半島、中東、非洲，都有團隊來。相對明顯缺席的有中國大陸、台灣、香港；明顯出席的是南韓、日本、新加坡。那美國的新創是否就具有明顯優勢呢？也不盡然。

允許我分享一個個人經驗：

2020年10月底，一個國際公司内部新創加速器高階主管要求的一個視訊會議裡，對方問到：

「王博，你搜集到的市場專家回饋，分享給研發團隊了吧？」

「當然，一搜集到就逐步分享給研發團隊，唯一沒有分享的部分是一些很負面的評語，預估研發團隊無法承受這樣的回饋；其他關於技術上的部分當然都分享了。」

「既然如此，我們就依照你的建議，停止這個AI研發計劃的spinoff…… 」

這是怎麽回事呢？要再講回暑假時，我答應另一位PnP EIR（Executive in Residence） 朋友的請求，幫忙一個想要spinoff的美國人工智慧研發團隊，但因牽涉到一些敏感的訊息，所以這裡就只分享有關新創方法的部分，而不講細節。

這個研發團隊所屬的國際公司，在新創風潮下，自己成立了内部的加速育成中心，每個梯次有幾個團隊尋求新創，情形與工研院挺類似，加速器邀請了2位外部顧問、教練，每個要spinoff的研發團隊，加速器則出馬聘請外部EIR（executive in residence）來帶領，我就是因此被邀請來幫忙。

第一步是相互認識後，花2週時間探討市場的痛點是否存在？市場規模是否夠大？如果通過了，再考慮第二步，以2個月的時間企圖建立與可能客戶的POC合作。我合作的研發團隊在美國做AI領域，市場痛點很快確認了，加速器決定進入第二階段，在正面因素外，也有幾個顧慮：一、研發團隊是典型的工程師／programmer，認為「我的技術最好，所以你就該買我的」；二、尚未做完盡職調查（due diligence），尤其是競爭分析；三、 團隊磨合尚未開始。

依照過去幾年執行小蘋果園計畫和台灣創新創業中心對新創的建議，我也就忠實執行。第一步是透過人脈，或人脈的人脈尋找可能的合作對象，我們必須有吸引力的展示，立即、明確的顯示優勢，才能說服這些對象與我們合作！但因為技術團隊一直無法明確交代它的技術優缺點及詳實做法，以致後續的商務解決方案一直受阻，好不容易展示完成，我使用後卻頭疼不已，因為我看不出它的特質與吸引力，與研發團隊宣稱的優勢不搭邊，與類似應用的open source技術完全無法相比！

打鴨子上架，之後2、3週内的十來個業界回饋果然都是負面意見，技術團隊的氣焰沒了，被情勢逼著説出技術的細節，聽了著時傻眼，因為真是剪貼而成的技術，竟然還可以在比賽裡有成績！（我查證過，是真的）難怪我從一開始就覺得不踏實，怎麽問都似乎隱藏著什麽，同樣時段内我們也參加了一個online conference，其中一個大項目就是同類的open source的應用，在功能及商務應用開發上，這團隊完全瞠乎其後。立刻與介紹我來的顧問朋友談，他聽完也說不出話來，畢竟也是業界老手，我立刻提出應該停止這個spinoff的意見，我也不需要第二個月的車馬費與浪費人生，加速器也不需要浪費；但這是大公司的加速器，叫停是不成的。

以新創的做法，此時就得立刻轉變方向（pivot），研發團隊的公司主管也來了解情形，看得出他很不安。整個團隊決定轉換目標到中小型的客戶，從他們聚集的社群着手，幸運的是，認識了一位群組主持人，非常有經驗，也願意分享他的多年深度觀察，也約到一些中小企業會談，了解他們的痛點。我們的一點拼湊技術，能否提供一個高性價比的低價版？猶如當年Peoplesoft vs. Oracle。RD團隊面有難色，轉要求客戶必須要有足夠的規模與數據，又回到出發點。

結業會議前，我的結案報告先送進去了，要求停止這個spinoff；因第一次碰到EIR要求停止，加速器的最高負責人要求單獨會議，並要我提交市場會談的詳細內容，因此有了此文開始的對話。最高負責人商務經驗豐富，立刻掌握到重點。我也提出幾個對加速器的建議。新創及目標客戶評估，是針對大公司的技術，最快速、最硬碰硬的照妖鏡；也是打假的最有效手段！

雖然工研院具有研發團隊spinoff的傳統，這裡仍可以做個借鏡：

• 團隊要有地頭蛇─網羅外部人才，在地人才是重點。
• 要有野心玩大餅─必須跳出技術，建立業務的隆中對。

要新創的工研院團隊，技術不該是瓶頸。市場是挑戰，所以前面的2點就是重點。了解優缺點，就能截長補短！