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。

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

AI 與 Blockchain 創業者,你符合幾個「獨角獸特質」?

Sandi Wu, Analyst (吳岱蓉 / 分析師)

負責 Accelerator 與投資。加入 AppWorks 前,任職於富邦產險電子商務部,負責線上投保平台的專案管理及 Email 行銷,喜愛探究數字背後的意義。曾前往芬蘭交換學生半年,期間走遍半個歐洲,喜歡寂靜的自然風景勝過繁華的現代都市。畢業於台大財金系,擔任系女排隊長,熱愛美食、排球、旅遊及挑戰新事物。

每一位創辦人在創立公司的第一天,都希望自己的 Startup,未來可以成為獨角獸,即使沒有達到 10 億美元估值,也要是一種很特殊的存在

然而,事實上是,一家新創成為獨角獸的機率奇低無比。根據美國市場研調機構 CB Insights 發布的研究報告,追蹤 1,119 家在 2008-2010 年獲得種子輪投資的美國科技新創公司,發現其中只有 1% 的新創公司,能夠成長為獨角獸等級。

究竟什麼樣的新創才能成為獨角獸?「祂」的創辦人又具有什麼特質?為了回到這個問題,AppWorks 團隊決定深入分析所有 235 家近十年內的新創獨角獸,我們從完整名單 (歡迎下載) 開始,接著花了很大功夫透過 Crunchbase、Unicorn Leaderboard、Google、Baidu、LinkedIn 等網站,找出每一位創辦人的性別、年齡、學歷、過往經驗等資料,並比對其他創業者的統計資料,以及 AppWorks 過往 8 年來累積的資訊,來分析各種創業者屬性與創業成功的相關性。以下就是我們這個為期 5 個月的 Unicorn DNA 研究,所得出的幾個重要結論:

1. 53% 的獨角獸創辦人年齡在 26-35 歲之間,比平均年輕 10 歲

創業成果能夠晉身獨角獸,有 53% 的創辦人在創業時的年齡為 26-35 歲。相比 MIT 的研究中,所有的美國新創企業創辦人的平均年齡為 42 歲,能夠打造出獨角獸的創辦人,平均年齡低了大約 10 歲。在 AppWorks Accelerator 歷屆校友中,總共有 925 位創辦人,他們加入時 AppWorks 的平均年齡大約 30 歲。

在 AI 與 Blockchain 領域,則呈現 AI 創業者的年齡較長的現象。AppWorks Accelerator 從第 17 屆 (AW#17) 開始,限定招募 AI 和 Blockchain 的新創進駐,在他們身上,我們發現 AI 新創的創辦人平均年齡為 32,再深入分析發現,超過 10% 創辦人都擁有博士學位,因為與 AI 有關的專業知識,通常是到碩士博士才有相關的課程,所以創業的年齡較長;Blockchain 新創的創辦人平均年齡則為 30,因為 Blockchain 的應用,在近兩三年才開始蓬勃發展,學校也是這幾年才開始有 Blockchain 相關的研究,這些創辦人中,有 18% 都是畢業即創業。

然而,相比年歲多寡,AppWorks 更重視創業者相較其他同年齡的人,想法是否更成熟、思考是否更全面,以及和自己比較,在一段時間內的成長或進步幅度。在 AppWorks Accelerator 進駐期間,身邊就有一群同樣運用 AI 和 Blockchain 創業的同儕在身邊,彼此交流砥礪,遇到任何問題,可以互相交流,一起找解決之道,而看到別人的成長,也會因此受到激勵,這些是許多畢業的校友認為在 AppWorks Accelerator 進駐六個月中,獲得最大的收穫。

2. CS 背景佔 29%,雙主修 MBA 有加分作用

在近十年的 235 位獨角獸創辦人中,68% 只主修一個科系,其中有 29.3% 念資訊科學;32% 則是雙主修,雙主修中有經過 MBA 訓練的佔 32%。相對的,AppWorks 生態系的 925 位創業者,則有約 40% 畢業於資訊科學相關系所。當創辦人自己就是工程師,在研發產品的時候,可以更掌握產品的方向,在尋找 PMF (Product Market Fit) 的過程中,也可更快速進行修正。若在創業之前,能有對商業世界有一定程度的了解,例如修過 MBA 學位,那就能夠結合資訊相關的專業,能夠更快速掌握市場、產業的變化邏輯。

事實上,在創業的漫漫長路上,專業背景只是一切的起點,創業者善用各式資源持續的學習與進化,才是關鍵。這也是為什麼創業加速器通常會協助創業者,與有 10 年、20 年以上經驗的創業前輩連結,向他們學習。在 AppWorks 來說,我們長期合作的成功創業家 Mentor 共約有 60 位,他們都非常願意以過來人的身份一對一輔導,減少年輕創業者走錯路、繞遠路,提升成為獨角獸的機率。

此外,在三人行必有我師的創業圈,加速器的校友網路更是重要的資訊、觀念來源,也因此由 328 支活躍新創團隊、共 925 位創辦人組成的 AppWorks Accelerator 校友網絡,是許多創業者加入 AppWorks 的最主要原因。

3. 連續創業者,創造 Unicorn 的機會較大

連續創業者,擁有更豐富的創業經驗與見識,有更高的機會打造出獨角獸。根據 AppWorks 的統計,在過去 8 年所有來申請 AppWorks Accelerator 的超過 6,000 位創辦人中,僅有 20% 是連續創業;而在 235 家新創獨角獸的創辦人中,則有 45% 為連續創業。表示連續創業者雖然在創業圈是少數,但卻能創造更多的獨角獸,由此可見,連續創業者創造獨角獸的機會較大。

有創業經驗,不管經驗是成功或是失敗,都比第一次創業就成功的機率來得高。建議初次創業,可以找有創業經驗的夥伴加入,增加成功的機率。

尤其 AI 和 Blockchain 新創更要把握機會。因為 AI 和 Blockchain 的應用,都還在發展階段,現在就開始創業,趁著市場還有許多機會時盡快累積經驗,等到時機成熟,就已經擁有比別人更多的創業經驗、也擁有更高的成功機會。

4. 獨角獸新創的共同創辦人數隨著年齡增加而減少

在我們分析的 235 家新創獨角獸之中,若創辦人年齡低於 25 歲,有 80% 以上都是由 2 位以上共同創辦人所創立;26-45 歲的創辦人,一位、兩位、三位創辦人的分布就十分平均;而 45 歲以上的創辦人,有 60% 都是一人創業。

年輕的創業者,若認為自身經驗不足,建議找志同道合的戰友共同創業,除了可以彼此互補不足之處,在制定策略時,也能有不同面向的思考;而年長的創業者,通常擁有更多經驗和人脈,則可以從創業導師身上學習如何當一個好的領導者。

針對 AI 和 Blockchain 新創,建議創業團隊中,至少要有一位技術專家,因為技術在 AI 和 Blockchain 創業中佔了十分重要的地位,是一切的基礎。這位身為技術專家的共同創辦人,是開發新產品與服務的靈魂人物,在決策的時候,就能同時考量技術團隊能不能完成、需要多少時間才能完成,溝通上會更有效率。

以上就是 AppWorks 深入分析了 235 家新創獨角獸的創辦人,所歸納出來的特質。你符合幾點呢?當然,這些分析結果都只是正相關關係,不是代表絕對的因果,也不是不符合上述特質,就無法創出超級成功的企業。最後建議有志打造成功 AI 和 Blockchain 新創的創業者,越早開始越好,不要急於第一次創業就大成功,可以盡量嘗試、從中學習,才能累積更多心法運用在第二、第三次創業中。也歡迎 AI / Blockchain 創業者,在創業路上有任何問題,隨時與我聯絡。

【現在就是創辦 AI / Blockchain 新創的最好時機,歡迎這兩個領域的創業者,加入專為你們服務的 AppWorks Accelerator

Photo by Tim Ereneta on Visual Hunt

熊市中,Blockchain 新創如何突破?

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」。

過去近一年來,Crypto 由高點反轉進入熊市。Crypto 龍頭 Bitcoin 的幣價,從去年 12 月一度突破 17,000 美元的高點,快速下探至今年 11 月跌破 4,000 美元的重要關卡,跌幅超過75%,至今仍未見跌勢趨緩,對比 20 世紀末的 .com 泡沫,Nasdaq 指數在 30 個月內暴跌 76%,Crypto 退潮的速度更為兇猛。

對 Blockchain 新創來說,如何看待這一波熱潮退燒?現在是最好還是最壞的時代?為了讓 Blockcahin 新創在身處重要的大環境變局中,能釐清迷霧,以及更多彼此交流與切磋的機會,AppWorks 特別針對 Blockchain 新創,於日前舉辦一場以「熊市中,Blockchain 新創如何突破?」為主題的 Open House,分別邀請全球排名前 20 的交易所 COBINHOOD,以及以 Blocklattice (區塊網) 架構設計底層公鏈的 DEXON 共同創辦人陳泰元 (圖中者) ;和推出 Blockchain 遊戲、AppWorks Accelerator 第 17 屆進駐的新創團隊雞樂園創辦人朱西西 (圖右者)。分別從公鏈設計者與 DApp 開發者的身份,連同 AppWorks 創辦合夥人 Jamie 林之晨 (圖左者),一同分享有關 Blockchain 趨勢的觀察,以及 Blockchain 創業的機會與挑戰,以下是活動精彩內容整理 (更多有關 Blockchain 技術發展以及商業前景的分享內容,歡迎前往觀看完整影片):

在台灣,Jamie 可算是呼籲政府及企業關注 Blockchain 趨勢的第一群人。早在 2013 至 2014 年間,就曾在他的 Mr. Jamie 個人 Blog 中,分別發表「Bitcoin 是否能成為一種貨幣?」與「比特幣不只是位元幣,還將帶動金融秩序的徹底改寫」以及「台灣應積極成為全球虛擬貨幣交易重鎮」三篇文章,提醒台灣不要忽視 Blockchain 這個重要典範轉移。在 2018 年即將結束的此時,Jamie 認為,Blockchain 這個產業還很新,從中本聰發表論文、第一顆比特幣上線至今,不過也才十年的時間,很多事情還在發生當中,現在才開始加入與了解並不晚。

Blockchain 新創是史上最幸福的創業者

從大趨勢面來看,Blockchain 新創可能是史上最幸福的一批創業者,因為這個領域不缺資金挹注。Jamie 指出,至今已有兩千多種 Crypto 與 Token,整體市值加總已超過 1,200 億美元,大約是 ⅔ 個台積電的規模。這些資產都在想如何將應用,相較於過往 Internet 或 Mobile Internet 的創業浪潮,「如何將用戶變現?」始終是糾結新創擴張與獲利的重要課題之一,但在 Blockchain 的世界中,目前尚未有太多好用的 DApp,但用戶們已經存了 1,200 億美元的資金在這裡面,所以只要有好應用,不用擔心沒有資金。

他形容,現在的 Blockchain 創業,就好像在一個遊樂場中,所有用戶已經換好代幣準備來玩,但裡面的遊戲機還不多。因此,只要做出好玩的遊戲機,大家就願意花錢來玩,這樣的世界其實非常幸福。他說:「怎麼會有一個創業的領域,只要有好應用,用戶就願意付錢?這應該是人類歷史上第一次。」

儘管 Blockchain 的世界,看來如此美好,但近一年來幣價劇烈的波動,Blockchain 新創該如何面對?

泡沫破裂,並不阻礙改變世界的過程

陳泰元認為,這是任何新典範轉移出現的必經過程。他指出,最近幣圈的狀況不好,任何新技術出現,都會先火一發,很自然會形成一個 Bubble,這時候會出現 Chasm (斷層),因為這時的技術,還無法承載這麼多的使用者,或是沒有太多應用的場景。現在的 Blockchain 發展,就是處於 Bubble 破裂之後的 Chasm,如同死亡的低谷,大家一片低迷。

陳泰元進一步指出,任何新技術出現要成為典範轉移,真的能獲得大眾採用,進而改變世界,就必須找到跨越鴻溝 (Chasm) 的應用。他以 Smart Phone 舉例,第一支可能 20 年前就有相關的技術,但要直到後來出現的 iPhone 或 Android 系統,才是真正跨越鴻溝、創造普及的重要創新。

Jamie 也補充指出,Blockchain 的發展現在仍處於非常早期階段。想要在公鏈上開發一個 DApp,現在還有非常多缺點,若用 Internet 創業來形容,現在就像還在 9.6K (編註:9.6k 是現在  100M 網速的萬分之一) 撥接上網的世界裡,各種 Blockchain 公鏈,大概還要三、五年才會更成熟,在環境完善的過程中,還會有非常多 ups and downs。這情形和 1990 年代 .com 熱潮時很像,發展至今同樣經歷了各種 ups and downs,雖然網路股股價起伏,但並不阻礙 Internet 持續進化、逐步改變世界的過程。他認為,Blockchain 或 Crypto 也是這樣,雖然幣價會上上下下,但並不影響它改變世界的過程。

Blckchain 產業,要能持續成長壯大,關鍵在於技術更成熟、應用更普及,這必然是 Blockchain 新創得以成功的機會與挑戰。

DEXON 打造新一代底層公鏈

陳泰元以自身投入 Blockchain 創業的經驗分享他的觀察。他指出,最先切入的是交易所 COBINHOOD,因為 Blockchain 時代的交易所,就像網路時代的 Google,是很重要的 search engine。因為進入 Blockchain 的商業應用,要先取得一些 Crypto 或 Token,需要像交易所這樣的入口,COBINHOOD 目前已累積超過 50 萬用戶。後來他又發現,現有的 Blockchain 技術仍有許多待解決的問題,所以另外切入規模更大的 DEXON 做底層公鏈技術。

他認為,DEXON 是下一個世代的技術,不只是 Chain (鏈),而是 Lattice (網),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。他舉例,若用 Bitcoin 轉帳,目前的技術只能做到每秒七次,對全世界幾十億人來說,這樣的網絡很難使用,信用卡的 Visa 技術,則是每秒可處理 4,000 至 5,000 筆轉帳;若要用 Bitcoin 去買咖啡,可能要在咖啡店裡等一個小時才能轉帳,或是 100 元的咖啡,可能要被抽取 50 元的轉帳手續費,這些問題,現階段都沒有辦法滿足小額支付的應用場景。

這些問題,造成現階段大眾無法使用單鏈的 Blockchain,需要朝向 Blocklattice。Blockchain 應用普及,最大的瓶頸就是它是一條鏈,如果有學過程式語言,就會知道任何事情用線性執行,它的速度不可能快,要讓系統變快,例如 PC 或手機,會用多核心的 CPU 來處理,可以讓速度更快。

DEXON 所提出的 Blocklattice,概念上就像把 Blockchain 進化成多核心,變成平行鏈,可以平行發展出上百、上千條鏈一起發展。DEXON 的演算法,可以確保幾千條鏈最終能被壓縮回一條鏈,這過程稱為 Total-Ordered Blocks,每一條鏈每秒各自發展,最後能在保持共識的狀態下變成一條鏈,產生最終的時間碼用來排序,進而可被用來執行智能合約等應用,並在數學上被證明,沒有辦法被壞的節點操控結果,是完全公平且對稱的系統,隨著投入的運算資源越多,速度可以無限提升不會飽和,也不會因為節點增加,延遲產生共識的時間,一條鏈每秒可做到處理 5,000 筆交易,DEXON 致力打造一個可高頻交易、安全性高的系統。

除了交易所與底層公鏈,朱西西以 DApp 切入的經驗創立雞樂園,也非常值得 Blockchain 新創參考。他舉例,在今年三月,DApp 一天大約兩千人玩,到十月已經有超過一萬人玩,那時 FOMO 3D 就是一個很紅的遊戲,七月時吸引了一萬人去玩。在他眼中,一個遊戲有一萬人在玩,究竟有什麼了不起?因為這一萬人總共投入了四萬顆以太幣,當時價值大約兩千萬美元。

DApp 很適合新創團隊投入

他進一步指出,DApp 正在風口上,很適合新創團隊投入。因為現在手機或 PC 的線上遊戲,動畫非常精緻,對資源不多的新創團隊,進入門檻很高,但在 DApp 上的遊戲,因為區塊鏈的速度很慢,還沒有辦法做很多動畫、遊戲也相對簡單,新創企業與大企業所掌握的資源,在這邊差異性不大,新創的速度與創意更有發揮的機會,而現在全世界做 DApp 的人還不多,還有很多值得開發的機會。

現在究竟是誰在玩 DApp 的遊戲?朱西西觀察,在玩遊戲之前,要先到交易所註冊、進行 KYC、安裝錢包、把幣領出來、看得懂智能合約,這些流程走完。走完這一長串的流程,還願意使用的用戶,他認為必須回到這些 Crypto 持有人的心理,去思考他們到底在想什麼?

他總結對這些用戶的觀察:風險承受度高、願意嘗試新事物、社群很活躍。舉例來說,像 FOMO 一投資下去,可能有 300%、500% 的利潤,但也有可能都歸零,這些持有者本來就比較願意冒險,願意嘗試新事物,所以做 DApp 時,常常可以看到有願意投幾顆幣試玩看看的用戶,但一旦覺得不好玩,這些人也會很快走掉去嘗試其他新 DApp。另外,這些人彼此間很熱衷交流討論,有各式各樣的相關社群,許多 DApp 也都有推薦好友加入的機制。

對 DApp 的新創團隊,朱西西建議要把握「快、準、狠」三字訣。快,就是推出應用的速度必須快,因為這個領域變化快速,此外,也不一定要完全去中心化,部分機制可不用上鏈以利 DApp 的處理速度;準,就是要打中玩家要什麼?另外則是智能合約要精準,不能有漏洞,否則很快就被駭;狠,則是萬物都需要包裝,任何 DApp 都是,另外則是相關法律尚不完備,很多事情先做再說。

對 Blockchain 新創來說,另外值得思考的課題,則是對一般大眾來說,Blockchain 仍存在許多生澀堅硬的科技名詞,是否會影響它未來普及與興盛?以及仍有許多法律、政策並不完善,該如何考量法律風險?

Jamie 以 Internet 舉例,現在大家都在上網,但並沒有太多人知道 TCP/IP、HTTP、HTTPS 是什麼?這些就是 Internet 應用的底層通訊協定。對絕大多數的用戶來說,並不需要去了解這些,只要開發者覺得,這個通訊協定演進到一定程度好用就好了,Blockchain 現在正在經歷這個階段,例如,DEXON 正在做的,就是開發一種新的通訊協定,各種被大家接受的通訊協定出來,就能推進整個產業發展,後面的應用就會演化出來。

Blockchain 新創如何思考法律風險?

面對與 Blockchain 有關的法律風險,Jamie 則分享,如果會被抓去關,例如涉及刑事責任,絕對不要輕易冒險。如果是行政罰,可考慮大膽一點去嘗試,但仍要清楚自身的公司架構並衡量可以承受的責任範圍。因為創業本身就是一種平衡,動作太慢、方向錯誤都是風險,做現在沒有規定怎麼做的事、賠錢同樣都是風險。但如果一昧地在管理不要做現在沒有規定怎麼做的事、不要冒險、不要賠錢,卻因此犧牲了速度,或是商業模式無法突破,創業最終還是會失敗。對初期的創業團隊來說,比較常見的,是充分了解既有法規的界線,而對於欠缺明確規範的灰色地帶,暫時先不要太在意行政罰方面的風險,在初期階段先衝刺產品或商業模式,法遵面欠下的技術債,未來再來還。

朱西西也補充分析,以比較極端一點來看,推出 Blockchain 新應用,針對法律風險較高的地區,可以把 IP 封鎖起來不讓當地境內使用者使用,而在法律沒有禁止的地區先做再說。他認為,政府在制定法律上所扮演的角色,就像以前吊娃娃機沒事,但因為有很多國小生把零用錢都吊光,後來才重新定義監管的界線,例如禁止五百元以上、校園一百公尺內不能吊。檢察官不會沒事去看有誰在做 DApp,ICO 剛出來時也沒問題,但後來不肖業者從事詐欺,或是涉及洗錢疑慮,甚至是很多人賠了很多錢,法務部、金管會等相關主管機關當然會出面管理,若要做 DApp,不要踩到紅線,至於法律沒有禁止的範圍,建議短期內一邊觀察、一邊嘗試。

總結來說,Jamie 與兩位 Blockchain / Crypto 創業者都認為,現在就是創辦區塊鏈新創最好的時機,大家不要錯過。

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當 ICO 遇上 Accounting,Blockchain 新創必須知道的會計觀念

Andy Tsai, Senior Associate (蔡欣翰 / 資深經理)

負責投資與基金管理。帶著超過 10 年創投的經驗加入 AppWorks,先前主要服務於 CID 華威國際、最高擔任至投資副總裁,熱愛和團隊一起思考營運模式與競爭策略的解謎活動,更早之前短暫就職於中華開發負責產業研究。政治大學財管碩士,嗜好是旅遊和滑雪。

對 Blockchain 新創來說,各式 ICO (Initial Coin Offering) 已經是主流的籌資管道。然而,無論是以傳統的股份有限公司、有限公司、基金會,還是新型態的閉鎖型公司發行 Crypto,最終都必須把該籌資活動反應在財務報表上,提供給 Shareholders / Stakeholders 參閱以及備供未來監管、稅務申報使用。

問題是,透過 ICO 籌資的這種行為,到底要如何認列以符合會計原則?或是發行後的 Crypto、Token,要如何估計公允價值 (Fair Market Value)?目前在會計實務上仍然眾說紛紜。

對 Blockchain 的創業者來說,也許未必熟悉會計原則。但這部分將牽涉到新創的長期發展策略,重要性不容小覷。此外,2018 年 ICO 的外在大環境快速由熱轉冷,究竟該以 ICO 或 IPO 籌資,作為未來的財務策略?也是新創應該思考的重要課題。AppWorks 試著在目前的迷霧中,以最淺顯易懂的分析,探討未來可能的方向給創業者參考。

透過 ICO 籌資,是 Blockchain 發展至今最重要的趨勢之一。根據 PwC 在 2018 年 6 月發布的《ICO & A Strategic Perspective》報告指出,過去幾年,平均每件 ICO 籌資的金額,由 2013 年的 40 萬美元,大幅成長至 2018 上半年的 2,550 萬美元,此外,光是 2018 上半年 ICO 整體籌資金額,就達到 137 億美元,對不少 Blockchain 新創來說,透過 ICO 來籌資的重要性,甚至已超過創投資金。例如,EOS 在 2018 年 6 月,就成功籌資達 41 億美元,這個數字,即使是新創獨角獸,也未必能在某一輪籌資高於這個金額。

Source: PWC, ICO & A Strategic Perspective, 2018.06

特別股在會計上的認列方式

以史為鑒,能知興替。在討論 ICO 的會計處理之前,可先參考過往新創企業的特別股,在被要求以公允價值評估時發生了什麼事。 2016 年,以愛情公寓著名的上櫃交友軟體公司尚凡,考慮讓子公司接受創投資金投資時,子公司由於發行的特別股具有可贖回、具優先清償權等特性,所以部分金額必須被歸類為負債。

這部分不難理解,但困難的部分,在於負債的金額被要求以公允價值估算。也就是若企業估值被認定為 10 億美元,假設特別股佔股權 40%,其中 50% 被認定為負債的話,特別股被認定為負債的金額,則會是 2 億美元 (10 億美元 x 40% x 50% = 2 億美元),跟當初到底籌資多少錢,其實是脫鉤的。對新創更不公平的,則是當子公司表現得更好,下一輪籌資的企業估值可更高時,前一輪特別股的公允價值還會變高,而要認列的負債金額,竟然有可能因此進一步提高,這結果完全不合理。

幸好,後來跟會計師事務所充分討論之後,對於公允價值的提高,納入了贖回可能的考量。所以不是無條件的因為企業表現更好,估值更高就必須認列更高的負債,讓特別股有了適切的評價,成功完成子公司籌資,目前表現非常良好,對母公司的營收、股價,都有很大貢獻

Token 類似預收的服務費

回顧以上述案例,讓我們了解會計原則基本上還是從「實質經濟利益」出發,那麼對於 ICO 該如何在會計報表上認列,目前會計師事對「實質」的看法如何?我們跟國內四大事務所討論的結果,就發行 Token 來看,如果代表發行 Token 的企業未來將提供某種服務,比如使用雲端儲存空間或 CPU 運算能力等,現階段,會計師的看法會是把這樣的發行金額當成預收服務費,以負債認列,當 Token 持有者實際使用後,再轉列成營收。

這部分也容易理解。但接著問題就來了,當發行的 Token 價格大幅提高,而要以公允價值評估這部分負債的金額,那難道公司的負債金額,就必須跟著等比例的增加嗎?假設當初 ICO 發行 Token 籌資 1 億美元,在 Token 價格增加 100% 的情況下,負債也要成長 100% 嗎?

這個問題,對於完全不打算對外籌資或不跟銀行往來的公司,大概不會變成什麼重要的問題。但如果公司有創投資金投資,或是打算跟銀行融資貸款擴大營運規模,會有什麼影響呢?畢竟在資產負債表上,公司整體資產金額是固定的,如果依照上述的想法,很可能公司在 ICO 發行的 Token 大漲一倍之後,股權必須認列對應的扣抵金額,變成資不抵債的狀態。在傳統銀行的作業程序上,一旦原本的貸款相關財務條件無法符合,就會面臨雨天收傘、銀行抽銀根的狀況。這結果既違反直覺,對發行 Token 的企業也不合理,因為如果 Token 大漲,代表推出的服務受到市場肯定跟歡迎,這是企業經營的好成績,但卻反而獲得銀行更差的財務評價。

在此,可以先大膽假設對企業較為友善的做法:對於 Token 代表提供某些特定服務的企業來說,可能有機會爭取依照當時提供相關服務的成本來認列,而不一定要把 Token 的市價變化,完全反映在公司負債上。然而這在實務上並不容易,如果在發行 Token 的當下,並無法以明確的服務成本來計算,或許就必須接受 100% 的市價變化,套句圈內術語:「幣圈一天,人間一年。」負債跟股權金額有如雲霄飛車上下劇烈波動的情況,可能將很難避免的。

會計師事務所態度謹慎

現實上,現在主要會計師事務所對於 ICO 的態度非常謹慎。特別是如果 ICO 的 Token 還牽涉到股權轉換,複雜度更是大幅提高,在整體定義仍不明朗的情況下,會計師事務所在簽證任何 ICO 的企業財報,都需要經過內部特別成立的委員會審議,以專案而非通則處理,所以目前會計界對 Crypto 或 Token 的發行者、交易所、礦池等,可能都還需要一些時間,去思考如何提供審計服務。

最單純的情況,是把持有 Crypto 認定為一種高流通性的資產,基本上跟持有黃金、球員卡差不多,每次結算時根據外部報價,認列公允價值。例如 Square 於 2017 年第四季推出的比特幣錢包及交易所服務,在財報上就是把庫存的比特幣認列為流動資產,並依據市價調整資產價值。

近期幾個 IPO 案,則是後續發展的指標。包括第一家 Crypto 相關企業 Argo Mining,2018 年 8 月成功在倫敦證交所 IPO 時,提供的是使用者挖礦的服務,讓使用者可以用自己的電腦或手機挖礦,並收取月費,實際上還沒有牽涉到 ICO,下一個值得注意的案例,則是比特大陸據傳要到香港證交所 IPO,負責簽證的會計師事務所,到時候對於相關會計原則如何認列,相信會為相關議題進一步定調。

此外,目前各種 Crypto 或 Blockchain 新創在全球各主要證券交易所申請 IPO 的案子,也是有助於釐清未來做法的風向球。包括位於矽谷、提供股票及 Crypto 交易的交易所 Robinhood,以及已 ICO 的新加坡 Crypto 交易所火幣,分別在美國及新加坡申請 IPO,將是美國及新加坡相關法令規定的試金石。

目前全球來看,以證交所對 Crypto 相關廠商的友善程度,以澳洲及英國最開放。澳洲目前有 Bitcoin Group、Kyckr、Identitii 從事區塊鏈應用相關的業務,雖然目前都還沒有遇到 ICO 後再去 IPO 的案例,但以目前 ICO 蓬勃發展的程度,相信很快就會有機會看到這樣範例,而相關的會計認列等的問題,也將可獲得更明確的規則。

總結

簡單來說,會計實務上如何在資產負債表上認列 ICO 結果,目前還處於妾身未明的階段,而往前走,我們預期會計師仍將抱持非常謹慎的態度,連帶證券交易所也較難短期內擁抱已成功 ICO 的企業。若以 ICO 的籌資金額來看,不少相關的企業其實都已經符合新創獨角獸的定義,也陸續有在各證交所 IPO 的計畫,這批先鋒應該會逐漸為業界設立出典範。

另一方面,在目前 ICO 市況趨冷的情況下,在新創階段到底要用股權或 ICO 籌資,我們建議創業者必須要預先做足功課,並持續跟潛在股權、Token 投資人討論,也要對 ICO 日後的政策變化風險做好準備。在這方面,如果有需要我或是 AppWorks 協助的地方,歡迎來找我們討論。

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AI 新創如何與科技大廠競爭的 5 個建議

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。

若要論起規模與資源,當然不是多數新創公司的強項。2017 年,Google CEO Sundar Pichai 在官方部落格公告,Google 發展重點從「行動優先」 (Mobile-First) 轉向「人工智慧優先」 (AI-First) 。麥肯錫也在 2017 年 AI 研究報告中指出,科技大廠如 Google 及百度,2016 年平均在 AI 發展上投資 200-300 億美金,其中 90% 投注於研發與應用,10% 用來併購 AI 相關技術。科技大廠投注鉅資於 AI 應用的動作頻頻,對新創來說是相當大的競爭與挑戰。

來自科技大廠的強勢競爭席捲而來,對 AI 新創來說,主要挑戰來自四個面向:祭出高薪聘用頂尖人才;握有雄厚資金挹注研發;擁有巨量 Data Pipeline 優化演算法;並且掌握海量使用者,可無縫接軌最後一哩用戶。其中,光是銜接用戶最後一哩的應用,就足以建立深厚的護城河,因為對 AI 新創來說,即使與科技大廠同時投入開發相似應用,但在進入「市場推廣與用戶變現」這一階段,科技大廠因在用戶規模佔了相當大的優勢,AI 新創卻常在此階段失敗。

面對科技大廠的強勢競爭,AI 新創還有什麼策略,能以有限的資源發揮槓桿效果?在進一步挖掘關鍵競爭策略前,有兩個重要前提,適用於所有新創企業,提醒 AI 新創在投入創業時必須要先思考:

1. 為用戶解決什麼問題?

創業題目想要解決的問題,是目標用戶真正的痛點嗎?是否真的深入研究過目標用戶,確認提供的解決方案,確實符合客戶需求,而不是一時興起、追隨熱門的假性需求?

2. 為用戶創造什麼價值?

辛苦開發的產品,如果只是解決目標用戶枝微末節的問題,那麼 AI 新創的發展空間將非常有限。例如,當用戶發現,AI 新創提供的解決方案,和現有的解決方案沒有顯著差異;又或是當產品從免費試用,轉變為收費模式,這個案子可能就因此被取代而掉單,這往往都代表為用戶創造的價值不夠。但如果產品能為用戶在現有表現外,再創造出額外的價值,對 AI 新創來說,將會有更高的成長機會。

釐清以上兩個重要前提,確認產品解決了目標用戶的痛點,並有效為他們帶來額外價值後,以下另外整理出五個關鍵策略提供參考,能幫助 AI 新創找出關鍵支點,從與科技大廠的競爭中突圍:

1. 從利基點 (niche market) 出發,解決特定一群人的痛點

科技大廠如 Google、Facebook 和 Amazon,他們在 AI 發展上,是為了解決全世界上千萬用戶的共同問題,甚至是更往前好幾步,希望去改變用戶現有的生活模式。例如 Google 無人車計畫 Waymo,即希望透過 AI 訓練無人車更精準的偵測路況;Amazon 也希望透過智慧助理 Alexa,來改變大眾日常生活中使用語音服務的習慣。但新創團隊手上難有如此豐厚的資源,能夠端出相同的服務競爭。這時候,轉向往利基點發展,專注解決某一群特定對象的痛點,反而是最有利的策略。

AppWorks Accelerator #16 (第 16 屆) 的 AI 新創團隊、成功開發出 AI 寶寶攝影機的 Cubo 就是一例。創辦人是一對新手爸媽,在自己育兒過程中,常半夜驚醒,查看寶寶睡覺時口鼻是否被棉被遮蓋,高度身心壓力下,甚至罹患產後憂鬱。 Cubo 針對有同樣擔憂的父母,結合 AI 科技,打造出全球第一支能主動偵測「口鼻被異物覆蓋、翻身、趴睡」等睡床潛在危險事件的 AI 寶寶攝影機。產品一推出即廣受青睞,創下開賣兩天募資即突破 500 萬元的好成績。

AI 攝影機一直是很熱門的題目,但當有了明確的目標群眾輪廓,例如 Cubo 所瞄準的新手爸媽群,那麼從產品的開發打造,到後續推向市場做行銷,能幫助新創團隊找到錨定方向,並更有效率的把資源運用在對的地方。

2. 比別人更懂,結合特定 Domain,推出加值應用

科技大廠的優勢之一,是掌握許多頂尖科技人才,這對 AI 新創來說,是個非常痛的問題。一家資源有限的新創企業,假設擁有十位各有所長的工程人才已十分難得,但這樣的規模,仍遠不敵 Google 或 Microsoft 的百人 AI 團隊,那該怎麼辦?

這時候,不妨由另一個角度切入,把 AI 當作輔助,深入研究如何為特定專業帶來加值應用,反而能讓新創團隊走出另一條大道。舉例來說,也許新創團隊強項在於打造軟硬整合服務,或是具有農業、生醫保健等背景,這些所掌握的專業知識,以及在業界累積的人脈網絡,就是別人難以在一時片刻超越的關鍵優勢。

以 AppWorks Accelerator #13 (第 13 屆) 團隊、致力打造法學資料庫的 Lawsnote 為例,創辦團隊結合了律師專業與工程背景,從自身經驗中,觀察到律師們在搜尋法條時常遇到的不便,進而由技術面切入,利用 Machine Learning 打造出更簡便、搜尋結果更具參考價值的法學資料庫給目標用戶。Lawsnote 在 2016 年 7 月正式上線,第一年每月即有兩萬名法律人使用 ,2017 年 9 月產品開始收費後,MAU (Monthly Active Users,月活躍用戶數) 持續成長到 3 萬人。創業剛滿兩年,Lawsnote 已達損益兩平,目前持續努力提供更貼近市場的服務。

3. 不同語系的發展與應用

很多人可能小看語言差異所創造出的機會,但若以近年 AI 創業題目中相當熱門的 Chatbot 為例,就一定要克服語言問題。在自然語言領域,語言和不同地域的文化都是很大的門檻。放眼目前科技大廠的 AI 應用,主要的訓練語言大多是英文,雖然 Google 在中文語音做得不錯,但離真正的智能客服尚有一段距離,更別說要貼近不同地區的中文使用習慣。

除了自然語言,在 AI 影像辨識領域也有類似的情形。AppWorks Accelerator  #9 (第 9 屆) 團隊、提供 AI 安全監控服務的 Umbo CV 技術長張秉霖便曾分享,若有一個在英文數據上表現很好的 Machine Learning 模式,不代表在中文也能表現很好,必須要做 Domain Transfer 。在視覺領域,也是如此。曾有中國廠商,在中國做人臉辨識做得不錯,但換到其他國家,運用在白人的人臉辨識,成效就沒有太好。

對 AI 新創而言,在這幾年內,語言差異仍有一定的先行者優勢可供發揮。只要執行速度夠快,產品開發的切入方向專注精準,在語言差異所創造的利基領域,就很有機會能跑在科技大廠前面。

4. 結合電子零組件與系統製造商

台灣的 AI 新創,除了上述三點可切入發揮的利基點之外,另外還具備兩項特別的優勢。其一,台灣有許多產業經驗豐富的電子零組件與系統製造廠商,而且其中多數的廠商也正在力求創新與轉型,尋求適合的創新解決方案,前景看好的 AI,自然是選項之一。

以打造軟硬整合產品的 AI 新創為例,在台灣擁有相較完整的產業聚落,可更容易找到供應商與製造廠,在打磨產品的過程中,享有更多 Time to Market 的優勢。

除了產品製作面的合作,甚至許多傳統大廠,近幾年也都相當積極地投資能夠幫助產業加值或轉型的應用,是幫助許多新創團隊規模化成長的大力推手。

5. 市場經驗以及 Data Pipeline

延伸上一點,另一項台灣 AI 新創所享有的優勢,在於市場經驗:相較於東南亞鄰近國家,甚至是世界各地,台灣在醫療與電商兩大產業,累積了相當深厚的資源與經驗。

以台灣的健保體系為例,2003 年完成全民健保卡 IC 化,所有就醫紀錄整合在一張晶片卡裡,並在每次看診時上傳雲端系統,發展迄今已近 20 年。各醫療院所與相關機構,皆累積了非常完整且詳細的數位化病歷資料,這對於 AI 新創而言是很好的基礎,如果未來政府與相關機構能開放資料庫,授權使用數據,新創團隊便可進一步延伸做醫療 Big Data 應用。

除了醫療領域之外,台灣在電商產業也已發展近 20 年,不論營業規模大小,都相當活躍,有年營收 40 億元以上的大型平台,如 PChome、momo、Shopee,也有年營業額在 10 到 40 億元之間的中型電商,如創業家兄弟。還有一群年營收 10 億元以下的垂直電商,他們深耕分眾市場,專注切入特定題目,不只掌握垂直供應鏈,更深入了解目標客群,例如 AppWorks Accelerator #4 (第 4 屆) 團隊 Morning Shop 所經營的早餐吃麥片運動吃蛋白

台灣電商市場百家爭鳴的景況,恰好提供 AI 新創許多商機。例如對於用戶體驗,可運用智能客服 (Chatbot) 打造更完整的銷售服務;對於庫存與財務管理,可利用數據分析判讀做更好的銷售預估;對於行銷,可優化廣告推播和商品搜尋的精準度。尤其在電商的世界中,無論是趨勢流行或是相關技術的應用,都變化得相當快,競爭如此激烈的情況下,AI 能為電商產業提供的加值應用,仍有許多發揮空間,為 AI 新創帶來很多發展機會。

總結:創新的價值來自完整解決客戶問題

AI 新創團隊從踏上創業路的第一步,就該清楚自己的定位:與其和科技大廠正面對決,不如換一條自己熟悉的路走,由團隊的專業優勢或是市場的利基點切入,反而可以更專注、也更靈活的善用手上的資源。

Google 資深硬體副總裁 Rick Osterloh 在 Made by Google 2018 年度發表會中提到:「Google 在消費性硬體產品的設計與 AI 軟體應用的結合上,思考的是如何以『人工智慧』幫助消費者解決日常生活中的問題。」這樣的概念,也值得所有 AI 新創提醒自己,在打造產品時,絕不是埋頭優化 AI 技術而已,別忘了最終目標是了解用戶端的真實回饋,改善消費者的體驗。想想產品解決了什麼問題?創造了什麼價值?

【現在就是創辦 AI Startup 的最好時機,歡迎 AI 創業者加入專為你們服務的 AppWorks Accelerator

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