林之晨 (AppWorks 創辦人) 專訪,AI / Blockchain 新創如何有效提高成功機率?

Alyssa Chen, Analyst (陳敬旻 / 分析師)

負責 Accelerator,喜歡陪伴創業者打造出屬於自己的火箭。來自台中,加入前任職於華山文創園區,負責台灣新銳文創品牌的營運招商與媒體合作。除關注設計藝文議題,也喜愛網路新創產業的活力。曾於 AppWorks 實習一年。畢業於政大德文系、政大國際傳播所。喜歡旅遊與花草,最愛亞洲食物。

創業者必須抓住科技的板塊位移,才能借力使力,顛覆衛冕者的壟斷。在 2018,AI 與 Blockchain 是兩個正在發生的巨型典範轉移,利用它們來創業的最好時機,就是現在。

問題是創業者要如何善用這兩波大浪?為了回答這個問題,我特別安排 AppWorks 創辦人 Jamie 林之晨坐下來,好好幫我們解釋。

Jamie 從 2009 年,還居住在紐約時,就開始在他的個人網誌 MR JAMIE 上分享創業相關知識,2010 年他正式回台啟動 AppWorks Accelerator,致力輔導年輕創業者,推動台灣,乃至於整個大東南亞創業生態系的連結、蓬勃發展。多年來,Jamie 始終站在第一線,協助創業者,也因此對創業,往往有更全面的觀察。

AppWorks Accelerator 從 2010 年成立至今,校友已累積共 328 支活躍新創團隊、925 位創辦人,是大東南亞 (東協 + 台灣) 規模最大的創業者社群。從今年八月進駐的 AW#17 (第 17 屆) 起,AppWorks Accelerator 開始限定招募 AI / IoT 與 Blockchain / Crypto 團隊,本屆共有 34 組新創團隊正式進駐,其中 21 支以  AI/IoT 為主,13 支以 Blockchain/Crypto 為主。這群潛力新創中,有 10 組國際團隊,分別來自香港、泰國、越南、斯里蘭卡、美國、歐洲等地。創業團隊中,有曾擔任 eBay、HTC、華碩、Proofpoint (Nasdaq 上市公司) 高管,也有來自 Y-Combinator 的校友,顯示 AI 與 Blockchain 所帶來的典範轉移,正在全球各地上演,吸引更多優秀創業者投入。AppWorks Accelerator 也將持續限定招募這兩個領域的新創團隊,直到下一個更巨大的典範轉移出現為止。

在近半年的加速器期間,密切輔導這群 AI 與 Blockchain 創業者後,Jamie 分享 AI 與 Blockchain 新創在創業路上常面臨的挑戰、導致創業者半途放棄的原因,以及可能的因應解決辦法,以下是這次專訪的整理:

Q: 為什麼 AppWorks Accelerator 會在這個時間點,決定限定招募 AI 或是 Blockchain 的新創團隊?

A: 從 AppWorks 的名字,就可知道我們 8 年前是針對 Mobile Internet 的浪潮而成立。多年來,也很幸運獲得了新創圈的關注,因此在這個時間點,我們覺得有義務,希望盡可能透過既有的影響力,去提醒大家「Mobile Internet 帶來的典範轉移已經到了尾聲」。儘管這件事已不是新聞,但是我們仍觀察到,許多年輕創業者還是會預設「我每天都在用手機,是不是還有什麼創業的機會?」

但事實是,根據研究機構 IDC 預估,2018 年全球智慧型手機出貨量將衰退 0.7%,是繼 2017 年衰退 0.3% 後,連續第二年呈現下滑趨勢,也因此用戶成長的紅利早已不再。

也因此,根據我們在前線的觀察,這樣的機會已經越來越少。當整個產業成長趨緩,會進入以整併為主流的生命週期,並不利於新創企業。好在老天爺關上一道門,打開了兩道,我們現在看到 AI、Blockchain 接棒成為兩個最重要典範轉移。為了鼓勵台灣,乃至於整個大東南亞的創業者,都去思考下一個創業的風口在哪裡,所以我們決定帶頭,藉由限定招募 AI、Blockchain 新創團隊,去刺激創業圈思考「為什麼 AppWorks 只收 AI 和 Blockchain?」「我是不是也該去思考 AI 和 Blockchain 是不是比較好的創業機會?」我們希望盡可能提醒創業社群,去思考如何跳往下一個成長曲線。

Q: 就你觀察,AI 團隊在創業路上,通常會面臨哪些挑戰?

A: 對於 AI 新創而言,最核心的問題是「你要用 AI 解決什麼問題?」這個問題的 TA (Target Audience, 目標客群) 到底是誰?是消費者?還是企業?為什麼這個問題過去不能解決,但現在用 Machine Learning / Deep Learning 可以解決?

當你已經確定對於 TA 而言,這個問題實際存在,而且過去很難解決,現在有了 ML/DL 比較容易解決,下一個面臨的挑戰,就是你要怎麼樣做出這樣的 AI? 基本功是要建立好的 Data Pipeline,才能夠持續的取得好的數據,讓自己的 AI 有與時俱進基礎。

有了好的 Data Pipeline,要能夠把 AI 訓練好,再來要以此打造出產品,然後把這個產品推廣給 TA,讓 TA 可以認識這個產品,知道這個產品可以解決他的問題,進而使用。當 TA 開始使用之後,緊接著還有商業模式是否可被驗證的問題。

Q: 面對「尋找問題」、「設定 TA」這些挑戰,AI 新創如何因應?可以尋求哪些方式或資源來克服?

A: 這些其實不是 AI 新創獨有的挑戰,所有新創都會面對。可以參考 AppWorks Accelerator 的經驗與做法,我們持續規劃 Workshop,也提供一對一的輔導諮詢,去協助創業者釐清 TA 到底是誰?他要解決的問題到底是什麼?去協助他們用各種不同的解決方法,比如說 MVP (Minimum Viable Product, 最小可行產品)。先用各種「工人智慧」(Human Intelligence) 的方式去釐清這些問題到底是否存在?有哪些可行的解法?

第二層的挑戰來到 Data Pipeline。一種是 Proprietary 自己建立,一種是透過 Third Party 提供。如果要自建,要能夠先做出受消費者歡迎的服務或產品,並且要他們願意使用之後,才能提供給你 Data Pipeline。這又回到所有創業都會遇到的問題,要怎麼做出消費者會使用的產品或服務?

如果你是 IoT 新創,要透過 IoT 產品建立 Data Pipeline,會需要跟硬體的設計生產供應鏈合作。對於這類的新創團隊,AppWorks 有不少硬體製造商的網絡可以提供協助。下一步,當要發行硬體產品時,尤其是 B2C 的團隊,群眾募資幾乎是現在的硬體創業者,若要透過硬體去做 Data Pipeline 的必經之路。多去請教別人的成功經驗,是自我成長的重要方式。

在 AppWorks Accelerator,則可以更方便去參考學長姐經驗,跟他們學習。目前,AppWorks 已有超過 20 支新創團隊在 Kickstarter、Indiegogo、嘖嘖等知名群募平台成功發行群募專案,總募資金額超過 1.6 億新台幣。例如 AW#10 的FLUX,所推出的 3D 列印機,成功透過群眾募資近 5,000 萬新台幣, 並出貨至全球 64 個國家。AW#16 的 Cubo所打造的 AI 寶寶攝影機,在嘖嘖所推出的第一波群募專案,創下上線兩天突破 500 萬新台幣的佳績,現在正積極醞釀明年將於 Indiegogo 發行的群募專案,準備進軍美國市場。

如果想要利用 Third Party 建立 Data Pipeline。當然,可以自己去找 Open Data。但如果需要各種不同產業真實在運作的 Data,需要尋找策略夥伴。AppWorks 已輔導 328 支新創團隊,這些校友已經有受歡迎、很多用戶在用的平台,在這上面每天都會產生很多 Data,可以跟這些校友合作,讓他們的 Data 變成 Data Pipeline。

解決 Data Pipeline 的問題,再來就要訓練 AI。訓練 AI 通常不是百分之百的科學,也包含經驗和直覺,需要跟其他的資料科學家一起討論。在 AppWorks,有這麼多的 AI 團隊和資料科學家,透過我們舉辦的 AI Meetups,可以有更多交流機會,透過一起切磋更了解怎麼樣把 AI 訓練好。

當 AI 訓練好,並做出產品之後,下一個難題是要去推廣這個產品。這也是新創普遍會碰到的問題。如何去運用社群媒體,AppWorks 有很多學長姐都是專家,甚至有像 AW#1 的 Tagtoo 這種透過 AI 在做廣告採購的服務商,協助把產品推廣做得更好。

當產品推廣出去,受到用戶歡迎之後,再來要建立商業模式。在 AppWorks 可以跟 328 支各自擁有不同商業模式的團隊一起交流,去設計、修正自己的商業模式。

以上是 AI 新創完整的 Lifecycle。若在這過程中有要跟投資人募資的需求,本身也有創投基金的 AppWorks,會是最好的募資顧問,也有可能是最好的創投夥伴。若要找人才,AppWorks 也有各種不同的資源提供協助,例如我們有 Recruiting Master 提供人才招募諮詢,也有 AppWorks School 每年培育優質的軟體人才。在 AI 這個領域,我們也正在推廣產學合作,例如 AW#12、台灣最大的特色旅宿訂房平台 AsiaYo,便與清大教授合作,優化商業上的數據採集與分析。

Q: 另外,就 Blockchain 團隊而言,在創業路上常會面臨哪些挑戰?

A: 在 Blockchain 這個領域,也是同樣的道理,要去思考「你要用 Blockchain 解決什麼問題?」要先去定義 TA,然後這個 TA 到底有什麼問題,這個問題為什麼以前不能解決,現在用 Blockchain 可以解決?定義 TA、確定問題後,再來就是如何用 Blockchain 技術去解決?到底要用公鏈還是自己的鏈,還是要用私鏈?當這些開發好之後,要如何去推廣?以及還要去做募資或是 ICO、STO 等規劃。

到底是要用公鏈還是私鏈?不同的鏈有不同特性,而且技術上一直在演變,新創很難在這上面單打獨鬥自己去研究這麼多公鏈技術,需要一群一直鑽研這領域的開發者做知識夥伴,大家互相討論與學習。

若選擇用私鏈,也有很多類型,包括 Hyper Ledger、R3 Corda,這些私鏈要怎麼選擇?各自適合哪種類型的企業?這同樣需要跟一群人一起研究探索。

解決了鏈的問題,也把產品做出來後,再來要去做推廣。當然對 Blockchain 新創來說,很多人會選擇 ICO,AppWorks 有不少校友做過成功的 ICO,甚至如果要上交易所,還可以跟 AW#6 的幣託 (BitoEX) 合作。尤其是像現在處於熊市,ICO 越來越難做,要怎麼做 Private Placement,甚至做 STO,在 AppWorks 也有一群經驗豐富的校友與專家一起研究合法合規的方式。

若新創要做 Token,則會面對代幣經濟 (Token Economy) 的問題:企業成敗與 Token 漲跌之間未必相關。這背後需要設計好的 Token Economy,讓企業、Token 持有者和使用者,甚至整個去中心化的生態系,都能在這過程中達到多贏,這也是 AppWorks 很重視的事情。雖然現在還沒有一套標準公式,但是對於怎麼樣設計出一個多贏的架構,我們非常有熱情,持續在跟校友們一起研究。

Q: 經營加速器八年來,看過許多創業者最後選擇放棄回去上班。通常有哪些常見原因?

A: AppWorks Accelerator 這八年以來,我們所有的創業者裡面,大約有 30% 已經放棄創業、回去上班,這數字如果跟長期來說總體創業約 90% 失敗率相比,是非常非常低的。

對於創業者來講,其實只有在放棄的那一天,才能叫失敗。還沒放棄就還在嘗試中學習,然後不斷的積累,等待天時地利人和,將會有爆發的機會。對 AppWorks 來講,我們覺得如果能夠創造一個環境,讓創業者可以更積極去嘗試、而且更不怕失敗,就能夠增加他們的成功機率。

AppWorks 的創業者放棄比率比較低,就是因為有這樣一個社群。當決定創業的時候,常常家人、朋友都會希望你趕快放棄,因為覺得這是在做一件很危險的事情,當創業一、兩年後,如果還沒有什麼成績,身邊所有人就會勸你回去上班。但在 AppWorks 裡面,創業者會遇到一群嘗試了兩年、三年也繼續在嘗試的人;也會聽到許多因為堅持,最後終於找到一個 PMF (Product Market Fit)、終於找到一個 Scalable Business Model,然後一飛沖天的校友故事,所以會更覺得只要繼續嘗試下去,就還有機會。

創業者是變種人,變種人跟正常人在一起就是會格格不入,但是如果跟一群變種人在一起,就也是其中一個正常人。有同類型的人支持比較不會放棄。

Q: 即便如此,八年來 AppWorks Accelerator 中還是有 30% 的人放棄,為什麼?

A: 這可概分為三個原因。第一個是創業團隊當初約好創業的時候,可能對創業這件事情有一些理想化,或者是對彼此關係的期待跟創業之後不一樣。例如他們可能原本是好朋友,覺得跟好朋友一起創業應該很快樂,但是後來發現,跟好朋友創業才是痛苦的開始。因為雖然平常是好朋友,一起工作的時候才發現,對於工作的觀念完全不一樣。這樣的經驗可能在心裡留下一個創傷:我們本來是好朋友,創業之後反而決裂了。因此對創業這件事情,他的刻板印象是因為創業而失去好朋友,所以好朋友拆夥之後就不想要再創業了,這其實是常見的原因。

第二個原因,則是因為創業者家庭或生活狀態突然改變。譬如結婚生小孩後,經濟負擔不一樣,或者是家人突然生病,沒有辦法再自己繼續嘗試創業。

第三個原因,則是創業之後,發現自己個性可能不適合。畢竟在創業這條路上,必須要有高度決心、快速學習、不怕蟄伏、不怕失敗、十年寒窗無人問。創業其實需要天賦,但許多人創業後才發現,自己的天賦還是比較適合上班。

Q: 這三個問題,各自可以有什麼方式克服或避免?

A: 第一個,避免好友因為創業而決裂,當決定與朋友一起創業後,大家可以先一起做一些 Project。譬如一起去參加一些駭客松,看彼此能不能一起工作。此外,也要花更多時間去談清楚,大家對於價值觀、未來長期的走向,是不是有同樣的想法。如果有不同的想法的話,不用因為對方是好朋友,就一定要跟對方一起創業。

就我們的觀察,通常最不容易出問題的就是同事創業,尤其是以前就在新創企業一起打拼的同事。所以如果想要找夥伴,可以考慮去新創上班一陣子,說不定裡面有些人以後就變成創業夥伴。

第二個問題,家庭狀態的改變有時候難以避免,例如家人生病。所以在創業之前,就要先想好自己未來三、五年的規劃。不要覺得創業一、兩年就會穩定,可能要預期這需要五到十年,才會達到一個穩定的狀態,所以要評估未來有沒有辦法在創業的同時,去平衡家庭與生活。我創業的過程中,也經歷了結婚、小孩出生,但我有事前評估,這些事情對我來說還是可專注在創業上。

當然這是比較進階的問題,但可以自己先簡單評估,若在未來五到十年中,無法全心投入在創業上,但卻硬要來做,那可能兩、三年後就突然發現,自己沒辦法再繼續下去,那之前的累積可能也都浪費了。

最後一個問題則是個性,如果自己的個性不適合,創業就比較難。創業有點像是游泳,人在陸地上,永遠沒有辦法了解在海裡游泳的感覺。真的進了海中,發現每天浸在水中,波浪洶湧,有時候刮颱風、有時候大太陽,有時候缺飯吃,有時候又缺水喝,往往要真的經歷那個過程,才會知道自己到底適不適合。如果真的創業一、兩年,發現自己個性不適合,再回去上班,那也不錯,至少一輩子沒有遺憾,不會一直懷疑「當初沒有去創業」到底是不是對的決定。

Q: 最後,要不要給 AI、Blockchain 新創一些勉勵?

A: 現在真的是 AI、Blockchain 創業的最好時機,因為擁有龐大資源的企業們,對這兩個科技還半信半疑,沒有真的弄懂要如何利用,既有的商業模式一時間也無法切換引擎。

我真心相信,10 年後,這個區域一定會出現像 Uber、Instagram 一樣成功的 AI、Blockchain 新創。有企圖心、有意志的創業者,如果你想挑戰,我與 AppWorks 希望做你的靠山。我也真心期待,台灣與東南亞,可以在這次的兩大典範轉移中,拿回自己命運的主導權,不再做中、美的數位殖民地。我希望透過 AppWorks,大力幫助這一波的創業者們,一起建立一個更有智慧、更去中心化的未來,那麼就是我們可以為大東南亞帶來最好的禮物。

【歡迎所有 AI / Blockchain 創業者加入專為你們服務的 AppWorks Accelerator

陳泰元 (DEXON、COBINHOOD 共同創辦人):Blockchain 落地應用將引發下一波新創風潮

Antony Lee, Communications Master (李欣岳 / 媒體公關總監)

負責媒體與社群溝通相關輔導。加入 AppWorks 前有 18 年媒體經驗,是台灣第一批主跑網路產業的記者,先後任職《數位時代》副總編輯、《Cheers 快樂工作人》資深主編、SmartM 網站總編輯。畢業於交大管科系,長期關注媒體產業變化,熱愛閱讀商業與科技趨勢、企業與人物故事,樂於與人交流分享,期許自己當個「Internet 傳教士」。

今年 27 歲的陳泰元 (Popo),是台灣年輕一輩網路連續創業的代表。

他曾是台、日最大直播平台 17 Media 共同創辦人暨技術長,在當年 Facebook 直播都還有 15 – 30 秒延遲的時代,他就一手突破關鍵技術,打造出零秒差的 17 App 直播系統,創造出前所未有的即時互動直播體驗,幫助 17 一登場就鶴立雞群,甚至創下台灣出產 App 在中、美 App Store 皆奪下免費榜冠軍的歷史紀錄。

他在 2016 年離開 17 單飛,2017 年決定投入 Blockchain 創業,先後創辦了全球首個零手續費 Crypto 交易所、目前位居全球前二十大的 COBINHOOD,以及以 Blocklattice (區塊網) 架構底層設計、高度可擴容的公鏈 DEXON,DEXON 是台灣首個自主開發高速底層鏈技術,測試網於 2018 年 11 月上線,讓開發者可體驗安全且高度可擴容的去中心化平台,每秒交易量(Transaction per Second,TPS)最高已達 1 萬,為底層鏈產業之首,DEXON 主網預計於 2019 年第一季正式發表。此外,陳泰元也是 AppWorks Accelerator 的創業導師,持續與 Blockchain 新創交流分享第一手的創業經驗。

面對過去一年來,Crypto 暴跌的熊市大環境,身為台灣 Blockchain 新創的指標型人物,陳泰元反而認為,現在是所有 Blockchain 新創專心做好產品與服務的機會,因為他認為,下一波產業再起的力道,主軸將是 Blockchain 的落地應用,並期許 DEXON 的底層公鏈技術,能成為下一波應用成長的推升力量。對於 Blockchain 的未來發展,他有哪些觀察?對 Blockchain 新創他又有哪些建議?以下是陳泰元的精彩分享:

Q: 為什麼會選擇 Blockchain 這個領域再創業?

A: 我個人選擇創業的題目,必須要滿足三個要素:符合我的熱情、專長、能對社會有所貢獻,對我來說,Blockchain 創業正是這三個要素的交集。此外,繼 Internet、Mobile Internet 後,我覺得下一個十年最重要的典範轉移就是 Blockchain,若在公鏈上的技術性問題能夠解決,我相信 Blockchain 落地應用的發展,會比 AI 還快。

從創業的角度來看,Blockchain 比 AI 更適合新創投入。因為 AI 發展所需的 Data,許多還掌握在大企業手上,新創企業不容易掌握優勢。相比之下,Blckchain 具有 Decentralize 的特色,跟大企業的 Centralize 剛好相反,我覺得新創在這個領域反而比大企業更有機會。

Q: 為什麼會同時做交易所 COBINHOOD、底層公鏈 DEXON 這兩個創業題目?

A: 在決定 Blockchain 創業時,這兩個題目是目前最大的痛點。對多數人來說,在交易所買賣 Bitcoin 或是其他 Crypto,並不好用、使用體驗很差,又要抽很高的手續費,User Interface 也不理想,我們就想朝這幾個方向去改善,例如推出全球第一個零手續費的交易所 COBINHOOD,User Interface 還拿到 Red dot 設計大獎,在 UI 或 UX 上,我相信我們都是 Tier 1。

另一方面,現在幾個主要的底層公鏈技術,都無法滿足大量使用的需求。例如,若用 Bitcoin 轉帳,目前的技術只能做到每秒交易七筆,對全世界幾十億人來說,這樣的網絡不好用。DEXON 是下一個世代的技術,不只是 Chain (鏈),而是 Lattice (網),我們稱為 Blocklattice,它是許多條平行的鏈,可以處理大量交易,在嚴謹度方面,鏈跟鏈之間又緊密相依可以視為一條單一的鏈,在技術上,DEXON 致力打造一個可高頻交易、安全性高的系統。

DEXON 是做底層公鏈,COBINHOOD 則是在這上面的商業應用,包括交易所或是未來其他的商業機會。兩者是一體的,都是在推動 DEXON 的生態系。此外,我們最近也剛舉辦完台灣第一個 DApp 黑客松大賽,持續推動更完整的生態系。

Q: 在外界普遍還在探討各式 Blockchain 技術時,為什麼你會在現階段這麼重視 User Interface?

A: 這跟我個人使用習慣有關,如果產品或軟體很難用,我會完全不考慮就直接砍掉,使用者體驗應該是所有產品與服務最關鍵的事情。儘管 Blockchain 仍有很多技術在持續演變,但我還是認為 User Interface 最重要,不管是錢包或是交易所,目前都還有優化的空間,使用者體驗才是普及發展的重點。因為我自己也經常在買賣 Crypto,對於好用與不好用,有很深的感受,所以會想要做自己覺得好用的產品。

Q: 身在「幣圈一天、人間一年」的 Blockchain 新創,和過去創業的經驗有什麼不同?

A: Blockchain 產業的競爭方式很不一樣,其他產業的企業,是努力想成為最大的那個,打趴所有的對手,但在 Decentralize 的 Blockchain,它需要透過建立一個社群去共同推廣技術,本身也是 Open Source,和我以前自己寫程式、做產品很不一樣。它除了很重技術,包括 Marketing、PR、BD 等功能都要到位,因為我們要經營一個技術與應用的開發者社群,這難度更高,要打造出完整的 Ecosystem。我以前的經驗主要是做產品、管理公司,這些都還是有很大的幫助。

我個人的角色,比較偏重在 DEXON 的技術架構,COBINHOOD 則有新 CEO 施子薇 (Jill Shih) 負責商業開發與運營,我的角色比較偏向策略面。身為共同創辦人要規劃長期的策略與願景,必須去看整個行業的大趨勢,落下來的執行目標,會由各個團隊去完成,這部分我們公司還滿 Decentralize 的。

以公鏈項目來說,我們不只要找技術類的人才,因為技術強但沒人用並沒有意義。從 Internet 的發展我們可以看到,未必是技術最強的企業獲得最大的成功,而是要成為最多人用的技術。所以 Marketing、PR、BD 這幾個面向的人才,對我們來說也很重要,多數進行公鏈開發的企業,可能有約一半的預算是用在社群經營,另一半用在技術開發,很小一部分用在營運上。

我們的優勢在技術面,大家在經營社群的方式老實說差不多,比較不同的,是我們的技術可以滿足企業客戶的需求。現在若要企業使用公鏈,他們未必會使用,因為會在技術上、用戶規模上卡住,我們是目前唯一可以讓所有企業都能來用的公鏈,不管是一千或一億用戶都可以,其他的公鏈,用戶規模普遍無法超過兩千人。對開發者來說,現在最火紅的 DApp,用戶可能不到一千人,商用價值很有限。此外,企業或個人使用公鏈的進入門檻還太高,我們希望把進入門檻降低到所有人都能使用。

針對現有 Blockchain 主流技術的缺陷,我們都有想要改進,第一步是提出擴容方案,因為沒有這個,其他做得再好也沒用,再來我們還會持續有一些新計畫推出。

Q: 實際投入 Blockchain 創業後,和之前的想像有哪些不同?

A: 這是我第一次和金融相關的創業,要自學非常多金融相關的知識,踏入金融領域的水也很深。過去的創業經驗,比較多是在消費性領域,Blockchain 的發展起落則非常快,比如說牛市的時候,大家都很開心,現在是處於熊市的時候,創業者、新創企業不能像一般交易者,太容易被外界所影響。

我們會定期舉辦內部的訓練、講座,或是與外界的 Meetup,分享最新的議題或趨勢。例如最近很受重視的證券型代幣 (STO)、去中心交易所等,背後需要大量的專業金融知識,我們用類似共同學習與交流的方式,讓專業知識更快累積。

Q: AppWorks Accelerator 從 #17 開始只收 Blockchain / AI 新創,你也因此以 Blockchain 創業前輩身分被邀請來當 Mentor,你怎麼挑選 Mentee?給他們哪些幫助?會鼓勵哪一些 Blockchain 創業者加入 AppWorks Accelerator?

A: 很榮幸被邀請進入 AppWorks Mentorship,在創業的過程中,有很多值得被分享的經驗可以被傳承,或是幫助別人。在創業的路上,Mentee 並不是 Under Mentor 而是互相學習、彼此激盪想法,是一個正面的交流方式。

如同前面提及,創業一定要對於 Blockchain 有熱忱、不短視,不要把熱心建立在幣價上,對於 Blockchain 未來落地應用,保持不斷探索的態度,我想這是最重要的。Blockchain 不只是純技術,在整個生態的建構上,技術固然非常重要,但我們也希望更多的非 Blockchain 或是 Blockchain 應用開發的企業,都能夠在 AppWorks 一起合作、聯盟。

Q: 近一年來,Crypto 的市場波動很劇烈,你如何看待這件事?

A: 這一波熊市主要的原因之一,是之前發了太多 ICO 案,但尚未出現真正有巨大影響力的 DApp,使用的人數普遍很低,結果造成幣價大跌。歸根究底還是擴容性的問題,如果今天真的出現一個 DApp,能吸引幾千萬人使用,那才會讓人覺得 Blockchain 是真的有用、具備商業價值。

從我們的觀點、創業的初衷,希望 DEXON 能成為下一波牛市推手。上一波牛市,原因是 ICO 熱潮,下一波牛市,原因一定是落地應用,希望 DEXON 的底層公鏈技術,能夠創造更多落地應用。

在大環境處於熊市時,Blockchain 新創更需要聚焦在做產品與技術。創業不是炒幣或炒短線,要看長線,去研究 Crypto Economics 如何真正成型,希望用 Blockchain 去解決什麼問題,要去創造使用 Blockchain 有意義的應用,而不是為了發幣而發幣。在我觀察,微型支付、穩定幣、遊戲是幾個會發展比較快的應用領域,希望 DEXON 能成為重要的技術基礎,為 Blockchain 創造更大規模的應用場景。

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關宇翔 (Umbo CV 執行長):AI 新創不缺機會,反而最需要專心

Antony Lee, Communications Master (李欣岳 / 媒體公關總監)

負責媒體與社群溝通相關輔導。加入 AppWorks 前有 18 年媒體經驗,是台灣第一批主跑網路產業的記者,先後任職《數位時代》副總編輯、《Cheers 快樂工作人》資深主編、SmartM 網站總編輯。畢業於交大管科系,長期關注媒體產業變化,熱愛閱讀商業與科技趨勢、企業與人物故事,樂於與人交流分享,期許自己當個「Internet 傳教士」。

2014 年成立的 Umbo CV (盾心科技),是台灣 AI 新創中,成功進入歐美市場的典範,在超過 30 個國家有長期付費企業用戶。

Umbo CV 專攻智能安全監控,研發擁有自我學習與分析能力的影像辨識技術,所打造出的軟體平台可透過監控的影像 Data,學習並辨識影像中人、車、動植物等物件,以及侵入、群眾聚集、火災等特殊事件。除了軟體平台,Umbo CV 也開發出搭配用的硬體攝影機,用 AI 科技,改變了監控產業原本要靠保全以肉眼 24 小時監看的模式。

四年來,Umbo CV 已成功募得兩輪資金共計 980 萬美元,同時也是 AppWorks Accelerator #9 校友。

創辦 Umbo CV 之前,關宇翔曾任專業安控公司產品銷售主管,從早期階段便參與公司上市的過程,對於安控產品的國際市場擁有深厚歷練。回顧創業經驗,關宇翔認為,AI 市場的風口已經打開,現在是創辦 AI 新創最好的時間,但在現階段,AI 新創最大的挑戰,反而不是缺少前景看好的創業題目,相反地,正因為人們對 AI 應用有各種期待與想像,有太多創業題目可選擇,如何將有限的資源與時間,「專心」地投入對自己最佳的創業題目上,才是 AI 新創最重要的課題。對 AI 新創來說,如何選擇創業主題?如何避免外界干擾?如何制訂發展策略?以下是關宇翔的經驗分享:

Q: 為什麼會選擇安全監控作為 Umbo CV 的創業題目?

A: 一開始的想法並不複雜,只想到自己。因為我在這個產業待過不短的時間,知道業界碰到的問題,以及預估未來將往哪個方向發展。我發現,很多來自客戶的需求,和現有產品間有一個 Gap,那個鴻溝看起來是有技術缺口的,我當時就在思考,這個技術缺口,是否現在能夠補上,後來才去看一些 Machine Learning 的技術,也在業界詢問了一些人,慢慢把創業團隊組起來,才確認這個技術可以做,在我創業那時,也正好是 AI 準備發展的階段。

我們做的是跟 Computer Vision 相關,在安全監控產業,最獨特的地方,在於這是全世界影像 Data 最大的領域,比 YouTube、Facebook 任何網站都大。這麼大量的 Data,感覺就是寶藏,可以為 Machine Learning 帶來很多可能。

對我來說,先發現了要解決的問題 (安控產業需要用人力來監看大量影像,成本太高),又發現這問題可以用 Machine Learning 來解決,而 Machine Learning 又需要大量的 Data 來訓練,這完全是一個正向的 Data Cycle,所以就決定要做了。

Q: 現在這個 Gap 還在嗎?

A: 技術上的 Gap 還有各式各樣的發展空間。這個問題回到根本,是 Machine Learning 和 Computer Vision 在幾年內可以解決多少問題,這裡面還有不少很大的 Gap,每一個都能再切成更小的 Gap 等著被滿足,差別是解決的是大問題或是小問題。我們切入的領域,是比較屬於一般性的大問題,所以優先選擇這個題目來做,目前客戶對我們也算滿意。

Q: 現在還是 AI 創業的好時機嗎?還是最好的時間已經過了?

A: 我相信現在應該不會有人懷疑 AI 只是曇花一現的熱潮,已有太多 AI 應用融入人們的生活,它絕對是典範轉移的重要趨勢。比較有趣的現象,反而是人們對 AI 的期待越來越高,今天做了這些、明天希望還能做更多,這樣的期待,會 Push 所有做 AI 的企業,持續去開發更好、更先進的產品,這背後,會有很多創業的機會。

Q: Umbo CV 的 Know-how,從外在角度來看,主要是影像 Data 蒐集的方式,以及發展出的演算法,創業至今,有想過將這些應用在安全監控以外的產業嗎?

A: 其實這很有趣,因為我們是 AI 新創,一直有客戶或機會找上門,要我們開發其他過去從來沒想到的應用,很多人發想了一堆題目,來問我們能不能做?創業至今,這類的雜訊超多。

可能是大家電影看太多了,對 AI 有許多想像。比如說,我們遇過一個做海洋研究的客戶,他們會用潛水艇去研究整個區域內的海洋生態,想要知道有什麼魚?有多少?因為在深海,生物被照出來的樣子,和陸上看到的很不一樣,要用 Machine Learning 去辨識魚在深海的行為,才能知道這是什麼品種。客戶的潛水艇開下去,把整個區域的影像錄起來,現在是由人來看,未來希望由 AI 來辨識。這看起來和我們的技術好像有關,類似這樣的案子太多了。

Q: 身為創業者,聽到這樣的題目,一定很興奮,如何選擇做與不做?

A: 真的,聽到這樣的題目,會覺得 AI 實在有太多機會。但回到創業本身,Startup 初期,其實是思考如何讓資源運用更有效率,在還有錢但尚未賺錢的時候,做對自己最有價值的選擇,對 Startup 來說,這段時期最困難的,是如何在那麼多機會中選擇對自己最好的那個,看起來似乎有好多產品可以做,但前景其實都不清楚,真正能找到 PMF (Product Market Fit) 的可能很少。

對我們的團隊來說,因為在業界的經驗比較久,比較能判斷哪些問題可以解,解了之後做什麼產品比較賣得動,如何把商業模式建立起來。因為我原本就在這個產業,所以選擇比較容易,若今天要切入農業做 AI,重新累積產業知識,成功的機會可能不大。因為資源有限,研究也需要時間,跟我們專長領域差異太大的都不會考慮。

比較難決定的,反而是那些跟我們類似,好像稍微改一些,就能符合客戶的需求。到底要改嗎?這背後都是時間與人力成本,此外,一旦改過去,原來的東西還做不做?兩邊哪個市場或機會比較大?這是比較難的問題。我們的確也曾經選錯題,剛開始覺得只要稍作改變,就能切入更大的商機,結果並非如此。

在這件事情上,我們走了不少冤枉路,後來歸納出一個道理:做最多客戶願意掏錢買、讓客戶轉換成本最低的產品。因為 Startup 真的沒有辦法想那麼長遠的事情,去爭取一、兩年以後可能會採購的大客戶。那些我們決定先不做的題目,未必是錯的,只是對我們的風險比較高。

Q: 如何建立做與不做的決策機制?

A: 我們會以 Group (小組) 做決定,一起討論這個東西做下去,成本要多少?值不值得嘗試?風險是什麼?我們能不能承擔?不同部門的人都會參與討論。比如說潛到深海去研究魚,我們會討論這個市場有多大?客戶有多認真、多少預算要做這件事?轉換所需的技術要花多久開發?也許技術的人,會認為這樣的技術轉換需要兩年的時間,那我們就不會做,因為太久了。

比較難的,是每個討論的問題,看起來都可行,技術 ok、市場也 ok,這時候,做決定就要回到 Founder 身上。

Q: 過去的經驗對判斷做與不做有幫助嗎?

A: 這可能跟 Founder 的個性有關,過去的經驗是否有幫助,在於你多相信過去的經驗,以及多依循既有的產業規則。我相信經驗可以幫人也能害人。我認為有些經驗,若在邏輯上是不可逆的,就不會去 Challenge 它,但若我覺得是可逆的,我會去 Challenge,很多產業規則也是如此。比如說,因為我們這個產業叫 Security,大家對 Data 的安全性,要求比較高,過去的規則是這些 Data 不能放到網路上,必須是 Off-line 的,過往我在業界,可能 100 個客戶中,有 95 個也都這樣認為,但我不信這件事,就算所有客戶都這樣跟我說,我覺得他們只是還不理解未來趨勢,類似這樣的業界規則,會成為很多人創新的包袱,但我就覺得這可以被改變。

對我們來說,可能比較不信邪吧!Startup 本來就該這樣,如果太依循過去的作法,會限縮自己很多的機會。Startup 是在夾縫中去找出機會,因為大家都把卡好位了,只有幾個縫,若又把自己定位在不能變化,那就沒有什麼機會了。不信邪的代價,當然很辛苦,因為要挑戰既有的規則,但如果不去挑戰市場既有的做事方式,突破會很有限,例如我們,如果當時沒有去挑戰市場既有規則,我們後來在 Machine Learning 上不可能做得這麼好,因為蒐集 Data 會變成很大的瓶頸。

Q: 新創必須去挑戰的既有規則,對你來說是直覺還是理性?

A: 我覺得是直覺加理性,理性要有 Data Support。我覺得最難的,是要拿到對的 Data,才能用理性做對的決策。很不幸,絕大時候,創業用來做決策的 Data,可信度往往不夠,例如只有 50% 的 Data 是對的,50% 是錯的,但我們又必須以此作決策,所以我說是直覺加理性來做決策。

Q: 但其實直覺很抽象?

A: 我認為直覺是一種生物特性,做任何決定,看起來是直覺,但背後一定都有更邏輯的原因,只是一開始未必知道。真正重要的,是即使是用直覺做決策,也還是要盡量找 Data 去驗證。比如說,照著直覺做決策後,預期會達到 Milestone A、Milestone B,如果沒有達到,那就要回過頭去調整決策、去找問題出在哪裡,這就是創業者該做的事情。創業所需的知識太多,不可能有人全部會,創業者只能用所學與經驗去做決策,但要能找到快速驗證與修正的方式。

Q: 你自己驗證或修正的方式是什麼?

A: 通常技術很好的新創,不用擔心做不出產品,反而常常是看錯 PMF,因為有太多 Sidetrack (分心、轉移注意力)。甚至有時候,Sidetrack 才是對的,原本做的產品,轉一下反而更好。

身為創業者,每次碰到這種 Sidetrack 出現,就是必須要不斷 Check,因為很容易被騙。被騙一下還好,比較糟的,是被騙了太久浪費太多時間與資源,或是事後看起來,它是更好的選擇但當初忽略了。我自己的經驗,會用多個指標去檢視這些 Sidetrack,如果是假的,也許十個指標中,就是有一、兩個勾不起來,會覺得怪怪的,這個勾就是打不下去,這時候就要去懷疑。但這件事要小心,因為創業者通常比較樂觀,常常會不小心就打勾了,但其實沒有那麼好,但會 Check 的很開心,以為找到了新機會,我覺得這是一個 Founder 成長的過程。

現在要創辦 AI 新創,我覺得專心最重要。因為外界對 AI 這個技術有太多期待,AI 新創很容易被 Sidetrack 影響,不斷會有客戶要你做 A、做 B,這個雜訊是多到超乎想像。

若是做電商,今天要加賣新商品,也許不是什麼大問題,但對 AI 來說,投入新題目的成本很高。包括建置 Data Pipeline 是很大的工程、AI 人才與設備的費用都很高,對資源不多的新創來說,不會有太多犯錯、走錯路的機會。所有新創都需要 Focus,但 AI 新創必須要有更多方式,去持續驗證這個 Focus 是對自己最好的選擇。

Q: Umbo CV 既是 AppWorks Accelerator 的校友,又是 AppWorks Funds 的投資案,為什麼會一直選擇 AppWorks?

A: 從我們剛開始創業到現在,AppWorks 的幫助真的非常大。第一,是因為 AppWorks,我們才知道台灣有創業 Ecosystem,所以回到台灣。第二,我們回到台灣後,其實也是第一次創業,團隊都是工程師,技術以外與創業有關包括財務、法務以及更多面向的知識,我們都是跟 AppWorks 的校友們一起學習,彼此互相幫助。第三,我們也在 AppWorks 的校友中,找到另一位共同創辦人 (編註:Umbo CV 共同創辦人柯智文),他是從其他新創團隊加入的,對我們後來開發硬體產品的幫助很大。第四,我們後來要第一次募資,AppWorks 帶我們完整走過這個階段,AppWorks 提供的投資條件,對我們非常 Fair,並沒有因為我們是第一次募資,缺乏相關的經驗而佔我們便宜。身為創業者,AppWorks 提供了我們所需的幫助,我們真心覺得很幸運能成為 AppWorks Accelerator 的校友。

更讓我覺得很棒的地方,是 AppWorks 始終都讓我們自己做決策,然後透過幫我們找資源、參考資訊來支持我們。身在新創圈,常常會看到其他創業團隊,被投資人告知「應該」要做什麼會更好、成長速度會更快、這樣對投資人更好,AppWorks 從來沒有,只有問我們想做什麼?有什麼需要幫助的地方?Everything is our choice, and AppWorks always supports us。

Q: 謝謝,很高興知道 AppWorks 真的幫助到你。展望 2019,我們可以期待 Umbo CV 有哪些突破?

A: 2019 年我們要正式進軍日本市場,目前有看到一些不錯的機會。過去因為我們比較熟悉歐美市場,整體趨勢也符合我們的發展,所以成立初期就切入,日本則陸續有間斷性的接觸一些客戶,現在來自日本的客戶規模,已經沒辦法用遠端遙控來服務了,可以進行小規模的佈局。

針對我們產品服務的特色,我們會依據三個指標來選擇市場。第一,網路基礎建設要夠完整,因為這牽涉到收集影像 Data 的品質;第二,人力成本夠高,因為主要是取代傳統的保全人力;第三,幅員比較遼闊,派遣保全從 A 點到 B 點要花比較多通勤的時間。日本市場都符合以上三個條件。

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為什麼大家都在說 STO?Blockchain 新創必須掌握的 Crypto 監管趨勢

Liying Wang, Legal Master (王琍瑩 / 法務輔導長 & 明日科技法律事務所主持律師)

帶領內建法務團隊,提供企業經營、合約協商、紛爭處理等各方面法律諮詢,輔導建立營運管理機制,必要時也協助團隊尋求「突破框架」的解方。曾任 HTC 全球營運資深法務經理、萬國法律事務所科技法律部律師,也曾服務於士林地方法院、台北高等行政法院。美國西北大學法學碩士、政大法學士、政大 EMBA,具備美國紐約州與台灣律師執照。

來自監管的不確定性,一直被認為是影響 Crypto 發展最大的風險之一。身為全球最大金融市場的美國,SEC (Securities and Exchange Commission,證券交易委員會) 轄下單位在 11 月聯合發佈「數位資產證券發行與交易聲明」(Statement on Digital Asset Securities Issuance and Trading),清楚定義了證券型代幣 (Security Token),並強調其發行與交易,都必須符合現有的證券法規。

從長遠角度來看,這是掃除 ICO 目前仍有太多灰色地帶的重要里程碑,有助於未來 Crypto 正常化、合法化的發展。然而,就短期面來說,SEC 的大動作,對於 ICO 產生哪些衝擊?對 Blockchain / Crypto 新創來說,該如何因應?在輔導 AppWorks Accelerator 新創校友的過程中,發現這是近期 Blockchain / Crypto 新創最關心的議題,特別就 SEC 一路以來的監管趨勢,提供來自法務面的專業解讀。

追劇的人都知道,無論台劇、美劇、韓劇、陸劇,總有那麼一些似曾相識的套路。這回由美國聯邦政府領銜主演的加密貨幣監管大戲第一季即將殺青,眼看著 ICO  黯然下台,STO (Security Token Offering) 霸氣登場,著實也有某種倒帶重播的既視感。

正在苦惱要不要進行 ICO 募資的團隊、不確定是否合規的跨國交易所、以及期待探索 Blockchain 和 Crypto 發展潛力的朋友們,本文有雷,不要錯過,一起來拆解監管套路、看看 STO 到底憑什麼紅吧!

第一季精彩回顧:與 ICO 大戰三十回,SEC 勝

首先回顧 SEC 針對 Crypto 監管立場的幾次重大表態:

・2013 年 7 月:SEC 針對利用 Bitcoin 從事龐氏騙局的業者提告 (SEC v. Shavers),此後針對詐欺案件展開積極執法。

・2017 年 6 月:SEC 主席 Jay Clayton 接受專訪表示, Bitcoin 作為法幣的替代品,並非證券;但對 Altcoin 如 Ether 和 Ripple 則拒絕評論。

・2017 年 7 月:SEC 引用 1946 年最高法院經典案例 (SEC v. Howey) 發表 The DAO Report,認定 DAO Tokens 是證券法 (Securities Act of 1933) 和證交法 (Securities Exchange Act of 1934) 所定義的證券,同時確認 Howey Test 所謂 investment of money 不以現金為限,也包括 Ether。

・2017 年 12 月:SEC 重申 Crypto 有無證券屬性,依個案實質認定,與是否稱為 Utility Token 無關。

・2018 年 6 月:SEC 企業金融局 (Division of Corporation Finance) 局長 William Hinman 發表 When Howey Met Gary 演說,認為證券投資性應判斷交易雙方有無重大訊息不對稱 (material information asymmetries)。

・2018 年 9 月:SEC 認定 TokenLot (ICO Superstore) 未註冊經紀商 / 承銷商 (Broker-Dealer) 而向散戶出售加密貨幣,構成違法;即便 TokenLot 聲稱已踐行嚴謹的 KYC (Know Your Customer) 及 AML (Anti-Money Laundering) 法遵程序,仍受到裁罰。

・2018 年 11 月:CarrierEQ (Airfox)Paragon 因未註冊 ICO 證券發行而分別與 SEC 達成和解處分;提供「幣幣交易」服務的 EtherDelta 也因未依法註冊交易所 (Exchange) 而受到民事裁罰。

隨著劇情高潮迭起,觀眾們都感受到 SEC 針對 Crypto 的監管步調正在加快、力道也不斷增強,終於到了下緊箍咒毫無懸念的階段了。William Hinman 近日更公開表示,SEC 將會彙整實務問題,以素人能懂的白話文來撰寫監管指南,以供各界遵循。

套路拆解:華爾街歷史重演,而且更加精彩

歷史會重演,而且一集比一集更精彩。以下我們就根據 SEC 官方說法與重要裁罰案件,搭配「歷史上的今天」,一起來拆解 SEC 監管套路。

一、關於初級市場發行

自從 The DAO Report 公布之後,依循同樣的論證模式,只要 ICO 個案落入 Howey Test 所述「以金錢共同投資於特定事業,而對獲利具備合理期待,且該獲利來自於第三方在創業或經營上的努力」(an investment of money in a common enterprise with a reasonable expectation of profits to be derived from the entrepreneurial or managerial efforts of others) 的投資性要件,便會被認定為投資合約 (Investment Contract),無論白皮書如何強調 Utility Token 效用,無論投資的對價是現金、Bitcoin 或 Ether,都屬於證券法第 2(a)(1) 條和證交法第 3(a)(10) 條所定義的證券。此外,從 Shavers 到 Airfox 各個案件的發展脈絡顯示,SEC 所採取的立場不外乎:(1) 對詐欺犯罪嚴格執法、(2) 對非詐欺 ICO 輔導註冊、(3) 以行為時點在 The DAO Report 公布前後來決定裁罰輕重。

其實,早在數百年前歷史上第一張股票誕生之後,類似的監管套路就已經存在。有價證券的特色,本來就在於集中游資、分散風險,而 ICO 追求的也是讓發行企業把餅做大、利潤共享。按照 SEC 的嚴格解讀,恐怕只剩湯姆熊集點上鏈算是合規的 Utility Token,絕大多數 ICO 都是屬於證券化 (Securitization) 的動作。一旦企業資產證券化之後,市場重點就不再只是享有商品或服務,而是證券的漲跌價差 (例如投資台積電的股票,是希望獲得投資收益而非買晶圓),或許可以說,此時企業本身就是商品,透過某種抽象化、碎片化的形式,成為可交易的資產。當證券持有者意識到可能沒有後手買家的時候,就會出現泡沫的終點、恐慌的起點,從而公權力有必要提早介入監管。

二、關於次級市場交易

資產證券化,勢必衍生次級市場交易的需求。為了解決場外交易資訊不對稱的問題,當年華爾街的業者,共同發起自律協議,形成行業的特許門檻,這就是歷史上著名的「梧桐樹協議」(Buttonwood Agreement),也是紐約證券交易所  (NYSE) 的概念雛形。後來的故事,大家都耳熟能詳,Nasdaq 的出現,從標榜低門檻、低管制,逐漸轉制為合規交易所,打破 NYSE 的壟斷。

畫面回到現在,SEC 啟動一連串緊箍咒的對象,除了 ICO 業者,從事交易所業務的平台,自是不能倖免。前面提到 EtherDelta 違規裁罰的案件,即便創辦人 Zachary Coburn 在 2017 年底已將平台出售給國外買家,SEC 仍然針對 The DAO Report 公布之後、平台出售之前的違法交易予以處罰。此外,我們從 TokenLot 漂白失敗的經歷可以了解,經紀商或承銷商在監管單位眼中,也是肩負資訊揭露義務的重要守門員。標榜「幣幣交易」低門檻、低管制的交易平台,要不重現 Nasdaq 正規化之後的異軍突起,要不就可能步入 EtherDelta 的後塵了。

第二季預告搶先看:STO 探索生命出口,內心戲多

對業者來說,經過本文的劇透,我們其實可以未看先猜 SEC 白話監管指南將如何成為未來主流市場遵循的方向。但如果這麼快就下定論說:「這是華爾街的勝利,什麼去中心化、什麼共識信任,到頭來終究是一場富人的遊戲」,結局也未免太過無趣。STO 趁勢崛起,就是為了「Hack everything」,不只要做到合法、還要好用,從此改變華爾街的歷史。

一、關於合法

ICO 最初的萌芽,是在 Utility Token 和 Security Token 定義未明之前,冒險遊走「非特許」與「特許」中間的灰色地帶。如今撇開定義之爭,SEC 勢必將因應 Crypto 發行、交易與相關期貨及衍生性商品的多層次需求,仿照傳統金融市場規範,調和出大小分流的監管路線。近期許多國會議員紛紛提出呼籲,包括民主黨的 Darren Soto 與共和黨的 Ted Budd 共同宣布兩項最新法案 Virtual Currency Consumer Protection Act of 2018U.S. Virtual Currency Market and Regulatory Competitiveness Act of 2018,即責成 SEC 等主管機關針對如何避免價格操控、保護消費大眾、協調聯邦與州政府權限相關層面提出規劃,同時強調在各國監管角力日益激烈的態勢中,尤應兼顧市場發展並鼓勵創新,把監管當作一門生意。

至少以目前風向來看,STO 可能從公開發行 (Public Sale) 低調收斂為私募 (Private Sale),從割韭菜的亂象回歸專業投資領域,遵照 SEC 自 1982 年沿用至今的 Regulation D,在符合私募人數上限、合格投資人 (Accredited Investor) 與合格機構投資人 (Qualified Institutional Buyer) 條件、以及發行方式與資訊揭露等前提下,豁免證券註冊的要求,便能順勢以相對容易的方式切入主流市場,減少詐欺風險、強化投資信心,以尋求生存空間。

除了 Regulation D 豁免註冊的制度以外,Rule 144 針對次級市場流動性的需求,也提供了安全港規範。在符合持有期間、交易數量、資訊揭露等要件下,私募證券持有人,包括 Security Token 持有人,可以自由進行轉讓,本身不會被認定是未經註冊的違法承銷商。至於交易所,如果符合 SEC 頒佈的 Regulation ATS 註冊為經紀商 / 承銷商,並遵守事前、事後的申報與法遵,也能豁免依證交法註冊為交易所的嚴格要求。著名的加密貨幣交易所 Coinbase 併購 Venovate Marketplace,主要就是為了取得 ATS (Alternative Trading System) 特許執照;據聞 tZero 也是藉由母公司 Overstock 的 ATS 執照來經營交易所業務。只是 SEC 近期再度修正 Regulation ATS,強化資訊揭露與監管程序,預計於 2019 年 2 月生效,後續發展以及對既有業者的影響,都有待關注。

二、關於好用

STO 不是為了監管存在,而是為了市場存在;不是為了服膺主流,而是為了成為主流。事實上,針對 Security Token 而生的 EIP 提案,目前在開發者社群已是大鳴大放,不只解決法遵的問題,相較於傳統證券,其實更具備技術與應用的差異化優勢,有機會成為金融科技 (FinTech) 與監理科技 (RegTech) 同時實現的最佳示範場域。

以提出 ST-20 協定的 Polymath 平台為例,便是藉由 GeneralTransferManager 的白名單機制,以系統化、自動化方式,預先確認買賣雙方的帳戶均為可交易帳戶,交易才可能進行,相較於傳統證券私募在 KYC / AML 合規程序的複雜性,效率可望大幅提昇。而 ERC-1404 設法讓閉鎖期間限制轉讓的條件可以被程式執行,加上可讀取訊息的功能,標榜交易互動性與透明度。近期社群討論最熱的 ERC-1400 (及 ERC-1410、ERC-1594、ERC-1643、ERC-1644 等最新關聯標準) 則試圖透過智能合約設計,定義不同批次 (Tranche / Partition) 的代幣可交易性 (Fungibility) 優先順序,從而使傳統證券的各種特別股特性與細部操作,在加密貨幣的世界成為可能。

STO 的運作有多便利,其應用就會有多普及。現階段鏈上、鏈下關聯場景的調和與折衝,仍然需要在試錯中摸索前進,包括讓新創團隊與投資人感到困惑的代幣權益與股東權益互斥問題、還有 AppWorks 曾經專文討論過「當 ICO 遇見 Accounting」的會計謎團,未來都將因為 STO 獲得主流重視,而得到更為清晰的解答。尤其,Blockchain「去中心化」的基本奧義,承載著我們對於跨境法規協調的無限想像。當運算能力到位、底層技術成熟、共識也逐漸形成,不同法域 (Jurisdiction) 之間的交易,將因為 Blockchain 標準協定而有了共通的語言。到那一天,我們便能真正改寫數十年來風險投資的遊戲規則,甚至徹底翻轉數百年來文明社會對於金融體系的認識。

結語

Blockchain 的共識演算,本質上就是一種政治運作,並且是在「管理眾人之事」的各種方法中,選擇了較為困難、卻可能較為長遠的去中心化道路。Blockchain 整體產業發展,雖然還在生命週期的新生兒階段,ICO 的熱潮與 STO 的潛力,卻已經為傳統金融體系吹皺一池春水,足見其中蘊藏的市場動能。

Crypto 的劃時代技術與應用,即將帶領我們建構華爾街金融 2.0,只是這條華爾街,不屬於哪一個國家、哪一個城市,而是虛擬地、平等地、去中心地存在於整個社群之中。為了達到這樣的應許之地,我們必須現在開始努力。如果有 Crypto 監管方面的問題需要我或是 AppWorks 協助,歡迎來找我們討論。

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如何成功啟動 AI 新創?

Antony Lee, Communications Master (李欣岳 / 媒體公關總監)

負責媒體與社群溝通相關輔導。加入 AppWorks 前有 18 年媒體經驗,是台灣第一批主跑網路產業的記者,先後任職《數位時代》副總編輯、《Cheers 快樂工作人》資深主編、SmartM 網站總編輯。畢業於交大管科系,長期關注媒體產業變化,熱愛閱讀商業與科技趨勢、企業與人物故事,樂於與人交流分享,期許自己當個「Internet 傳教士」。

AI 正在成為快速翻轉商業世界的典範轉移,對各個產業造成強大衝擊,現在正是創辦 AI / IoT 新創最好的時機。

根據研究機構 Tractica 預估,全球 AI 應用的市場規模,將從 2018 年的 81 億美元,呈現爆炸性成長至 2025 年的 1,058 億美元,未來 5 至 10 年內,將是 AI 大噴發的風口。Tractica 也同步指出,未來前十大 AI 應用的產業,依序為:電信、消費、廣告、商業服務、醫療保健、零售、汽車、法律、公共部門、保險。

對 AI / IoT 創業者來說,如何掌握這一波契機?

為了幫助 AI / IoT 創業者掌握這個百年難得的機會,AppWorks 特別於日前舉以「如何成功啟動 AI 新創?」為主題的 Open House,分別邀請 Umbo CV (盾心科技) 創辦人關宇翔 (圖右者)、oToBrite (歐特明電子) 共同創辦人陳學群 (圖中者),連同 AppWorks 創辦合夥人林之晨 (圖左者),一同分享有關 AI 趨勢的觀察,以及 AI 創業的機會與挑戰。

Umbo CV 專攻智能安控,產品已成功打入超過 30 個國家,並成功募得兩輪資金共計 980 萬美元,同時也是 AppWorks Accelerator #9 校友;oToBrite 專攻先進駕駛輔助系統,同時也是 AppWorks Accelerator #17 進駐團隊,參與創辦  oToBrite 之前,陳學群曾先後擔任宏達電技術副總經理、華碩技術長,對於整合 AI 的軟硬體應用相當有心得。

以下是活動重點整理 (更多精彩分享內容,歡迎前往觀看完整影片):

AI 只是技術,人才是關鍵

林之晨認為,現在正是創辦 AI / IoT 新創最好的時機,主要來自四個原因。

第一,創業成本比以往更為合理,因為 GPU 的運算能力更強,即使要自建硬體來收集 Data,費用也比以往更為便宜;第二,有越來越多領域的 Data 開放,這在三、五年前仍不多見,但現在在許多領域,AI / IoT 新創都能更容易取得 Data;第三,企業比以往更重視收集與應用 Data,對 AI / IoT 新創來說,目前仍然有許多機會建立自己的 Data Pipeline;第四,則在於 AI 人才供給,台灣擁有世界級的水準,包括 Google、Microsoft、IBM 等國際大廠,都紛紛宣佈來台設立 AI 研發中心,可見台灣 AI 人才的素質受到國際肯定,這也是 AI 新創最好的後盾。

人才與相關的專業知識,在 AI 創業中,扮演了十分重要的角色。陳學群指出,從廣義的角度來說,AI 只是一種應用的技術或工具,關鍵是要應用在哪個領域,AI 的創業者,必須是這個應用領域的專家。很多時候,不是因為用了 AI 就能 work,而是要徹底掌握這個領域的 know-how。

陳學群也提醒所有 AI 新創,培養自己的人才可能更重要。因為年紀稍長的軟體工程師,若過去沒有相關經驗,要轉換到 AI 領域並不容易,他的觀察,是現在招募 AI 人才,普遍是招募學校剛畢業的新鮮人,如果能在 AI 領域找到三、五年經驗的人才,已經很幸運了,這是一個觀念上的轉換,要找資深的很難,不如訓練新人。

和資源雄厚的大企業相比,AI 新創如何競爭優秀人才,則是 AI 新創的另一個挑戰。關宇翔認為,可以從兩個層面,來解讀大企業與 AI 新創各自的機會。第一,創新是有極限的。任何企業要發展新 Business,最缺的是真正懂這個專業領域,進而能把產品與服務做出來的人,再大的企業進入新領域,都會遇到是否能招募這個領域專家的問題,如果無法克服,再大的企業也做不出來新產品與服務。他認為,這樣的人才其實非常稀少,而這些人不少也都會走向創業,成為 Founder,因為他們對這個領域的知識與熱情極高,在大公司的體制中,這樣的人不容易受到重用投入開發全新領域。所以很多人會說,Founder 對產品的執著是很重要。在這一點上,大公司不見得比新創有優勢。

第二,則是跨國發展 AI 的限制。大企業在收集 Data 時,不同的國家與地區,未必都能跨入,可能在某個國家發展 AI 很成功的大企業,要進入新市場得要花很久的時間,這時若有已經在當地發展成功的 AI 新創,很可能就成為購併的對象。

發展 AI 三條件:人才、Data、Data 循環

關宇翔另外補充說明,百度前首席科學家吳恩達曾指出,因為有太多 AI 題目可做,百度有再多資源也做不完,百度切入的 AI 領域,必須具備三個條件:有人才、有 Data、有 Data 循環。對 AI 新創來說,只要在某個領域同樣具備這三個條件,一樣有機會。

陳學群則認為,AI 能夠運用的領域非常廣泛,大企業或新創都有機會。若用 AI 來做 SaaS、AI as a service 或大眾消費領域,大企業確實比較有優勢,因為規模是大企業的強項,這樣的集中性非常直接,但在特定產業與領域,投入 AI 或 IoT 的新創公司,機會可能更大。他以汽車產業舉例,汽車是最大的 IoT 產業,每年全球大約有 9,000 萬台新車銷售,幾乎可說是除了 PC 與手機外,最大的 IoT 設備。甚至,汽車產業裡面,不只有一個 IoT 系統,而是有幾百個,這個趨勢還在持續往上,而光在中國,就有上百家車廠,每個車廠又有不同的車型、配備,裡面的供應鏈非常多元,不論是系統、軟體或是 AI,很難出現 winer takes all 一家獨霸的現象。

陳學群進一步指出,AI / IoT 新創在汽車產業的最大機會,是這個產業沒有標準的規格。相較於其他消費性電子產品,例如手機的 3D face ID,一旦做成,可能所有品牌、機型都會採用,但汽車不會出現這種情況,每家公司能夠服務的企業客戶是有限的。例如,Intel 在今年 8 月以 153 億美元,完成購併以色列做 ADAS (進階駕駛輔助系統) 的 Mobileye,而 Mobileye 在這個領域已經做了二十年。儘管已經有很高的市佔率,但很多車廠還是沒辦法用 Mobileye 的 solution,因為很貴, Mobileye 也沒有能力服務所有車廠。

以汽車產業為例,AI 新創則還有更多切入的機會。林之晨認為,多數人講到汽車,其實想到的是轎車,但其實轎車佔整個產業的比例大約只有三分之一,另外還包括商用車、貨卡車、特用車 (應用在雪地、除草、機場等特殊領域)。轎車可能是美國或中國很強,但在其他領域則未必,轎車以外的汽車產業還非常碎片化,還有未被滿足的市場需求。或許轎車市場看起來很熱門,但同樣的 AI 技術,若應用特用車上,對新創來說更適合。同樣的道理,在 AI 與 IoT 領域,還有許多應用領域多數人沒有想到,很值得新創切入。

創業是一個重大承諾

對於創業,陳學群以自身的經驗指出,創業是一個重大承諾,包括對自己、家人、投資人、創業團隊、員工、供應商、消費者等。在這過程中,創業很像開著一艘船,開往哪裡卻不知道,但是途中會歷經驚濤駭浪,因此,在創業前的準備,必須先想清楚自己的創業熱情所在,而不只是一時興起,因為創業很孤獨,要找到自己真正的熱情。

陳學群進一步建議 AI 新創,可以選擇申請適合自己的創業加速器,快速學習別人的創業經驗與知識。以 oToBrite 為例,儘管已經成立六年,擁有超過百名員工,在兩岸都已建立據點,但仍積極申請 AppWorks Accelerator,他認為,在 AppWorks Accelerator 擁有三百多家新創校友,另外有超過六十名具備豐富創業經驗的導師,是他最重視的資源,因為透過互相的交流與學習,可以從別人的經驗中減少自己在創業時的摸索,也能彼此一起打氣,在創業這條路上不再孤單。

總結來說,林之晨與兩位 AI / IoT 的創業者都認為,現在就是創辦 AI 新創最好的時機,大家要積極把握。

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