多數新創把GTM（Go-To-Market）當成產品上市，但在AI時代，真正的GTM是讓市場參與產品定義的過程，在全球驗證、競爭激烈的市場中，順序是：「市場互動 → 回饋修正 → 定義產品 → 敘事曝光」。本文解析為什麼沒有進過市場的GTM只是猜測，並說明如何透過創投活動與國際市場驗證產品。 在加速器陪跑、溝通時，經常遇到一個困境：很多人把展會、競賽當成「一日遊」或「曝光機會」，覺得只是走個過場，根本沒有實質的商業效益。但如果走過一輪美國市場就會發現——這些「鏈結」的本質，是「市場決策機制」的入口。Go-To-Market 從來不是「產品完成後才開始」，在全球變化迅速的環境下，你必須用「真實的市場回饋」去定義產品本身，才能真正讓人願意掏錢買單。小量試點可行，一進陌生市場就失效，說到底，沒有進過市場的GTM，本質上只是假設而已。

Claude大概是近期 AI 最來勢洶洶的狠角色，Open AI 也在今日（4/22）宣布 ChatGPT image 2.0 重磅登場。不過從使用者角度來看，Token 用量可以說是所有人面臨的難題？ AI 模型、自動化、整合不斷迭代變革，過去幾年產業關注的焦點在於： 模型效果（accuracy） 算力需求（compute） 系統整合（integration） 但當 AI 從 PoC走向實際部署時，決策邏輯開始改變，講白了就是 模型越強，成本也越高。 可以說，問題不再是「能不能做」，而是「值不值得做」，真正影響 AI 導入與否的，是這套系統 長期運行的成本效益，其中最容易被低估的就是能源成本。 也就是說，AI 的成本不看使用次數，是隨時間累積的。 過去你會思考：「這個系統買下來要多少錢？」 但在 AI 系統中，問題會變成：「這個系統跑一年要花多少錢？」 這決定了 AI 專案是否能從試點（pilot）走向全面部署（scale）。

AI與自動化技術持續飛速發展，Claude、Open AI、Gemini大戰中，但當企業開始真正將這些技術導入實際營運時，卻逐漸發現了新的瓶頸，問題從「模型優劣」或「算力」轉移到新的地方。面臨產業升級與能源問題之下，首當其中的就是台灣？

台灣創投似乎正在逐漸失靈，CVC增加，VC卻越來越吃力，其實是因為市場環境因素，而非單一新創的問題。我們從加速器第一線的實務觀察中，因此越來越常遇到一種狀況：新創並沒有「失敗」，但也沒有真正進入「可放大的成長狀態」。投資人開始直擊更核心的問題：「你們接下來 18–24 個月的計畫是什麼？」新創的答案通常很模糊，偏偏這是在 VC 與 CVC 結構下最常被忽略的關鍵。 先講清楚一個很重要的前提：多數新創「長不大」，不是因為產品或團隊不夠好，而是「成長決策被迫服務錯誤的目標」。本篇將介紹我們在實務中看到的三種「成長錯位型態」：募資導向型成長（Funding-driven Growth）、策略綁定型成長（Strategy-locked Growth）、生存優先型成長（Survival-first Growth）

台灣創投正在逐漸失靈？為何CVC增加，VC卻越來越吃力？新創的募資與成長卡在哪裡？為什麼募資愈來愈難「走到下一步」？ 台灣的新創募資市場逐漸出現一個現象：企業創投（CVC）的出現頻率明顯提高，遠高於多數國際市場的平均水準。 這可能會被解讀成「台灣企業更積極投資新創」或「CVC 正在取代傳統VC」，但從加速器的第一線觀察來看，其實是另一個根本的問題——在現行市場條件下，原本由 VC 承接的新創成長資金鏈，正在出現結構性的斷層。這並不是投資人「不夠努力」，而是「局部失靈」的現象。 VC原本是怎麼運作的？傳統創投（VC）的商業邏輯，建立在以下二個前提： 多數的投資案並不會帶來足夠的回報 真正撐起整支基金的，是極少數非常成功的公司（e.g. 有機會 IPO 或高價併購）講白一點，VC 是靠少數超高倍數的退場結果，來彌補其餘投資的風險

上回我們討論了Gemini 3 vs ChatGPT 及 TPU 跟 GPU 的差異，還有 Google 與 OpenAI 在 AI 競賽的下半場，走向了不同的策略。可以說，TPU 的出現代表業界已然意識到：光有強大的雲端模型是不夠的。 儘管 NVIDIA 的 GPU 統治了模型訓練的戰場，但進入 AI 普及化階段時，往往會撞上「成本與效能」的牆，這也正是「邊緣運算（Edge AI）」誕生的根基所在。AI邊緣運算（Edge Computing）對於非相關專業的人來說，腦中可能會反射性跳出──它和我的日常生活有什麼關係？其實，「邊緣運算」是「AI 平民化」的關鍵！翻譯成白話文，AI 邊緣運算就是：讓 AI 從「少數大公司才玩得起」變成「一般企業也能快速導入」的工具，它能把 AI 從雲端拉下來，變成大眾日常的即時助手。

從產品到臨床驗證，只差一個正確的加速器！ 2026 TMU x BE x SCHS 國際加速器，聚焦 HealthTech、MedTech、AI 醫療與醫療器材新創，協助團隊取得 臨床端回饋、產品導入評估、商業與募資策略，加速產品在實際醫療場域中的應用與採用。 本計畫結合 TMU、SCHS 與 BE 的臨床、產業與國際網絡，協助新創跨越「技術完成 → 臨床驗證 → 商業落地」的關鍵門檻。 Application Deadline｜January 19, 2026

Gemini 3 vs ChatGPT — 功能與使用者體驗，你適合哪一種？一般使用者與企業導入比較！ 前陣子 Google 正式推出 Gemini 3，我們提到：〈Google AI 逆襲中？TPU 跟 GPU 有什麼不一樣？為何台灣產業鏈可能連帶大漲〉，很可能象徵 AI 生產力架構從「通用 GPU + 模型」走向「整合算力 + 專用模型 + 生態平台」的轉折。白話文就是：AI 產業進入全新階段，比的不是「誰的模型比較厲害」，而是所謂「全棧整合」：誰能掌握從算力、晶片、模型、雲端、應用、生態的完整AI鏈，也就是從下而上掌握「基礎設施與生態結構」。

Last week (12/5) at the Taiwan Healthcare+ Expo, we were honored to support the Canada–Taiwan Smart MedTech Forum & B2B Event, jointly hosted with the Canadian Trade Office in Taipei (CTOT). Six Canadian companies presented cutting-edge solutions: Expertiqa Technologies, Illumia Labs,Karma Medical Products, MindfulGarden Digital Health, WeavAir, WeCare Dynamics Solutions. Host Representative: Lesley-Ann Reed 李知蘭, Director – Trade & Investment, Canadian Trade Office in Taipei

Google 為什麼突然改走 TPU 路線？GPU vs TPU？搞懂兩大主角差異與優勢！近兩日的重點新聞：「Google母公司 Alphabet 股價大漲，市值逼近 4 兆美元；台積電、聯發科、台光電、金像電、創意、旺矽、精測、英業達、聯亞、光聖等 12 家台廠，因為吃到谷歌 TPU 伺服器訂單而受惠。」 Google 股價創新高、台廠跟著動起來，這不是單純「題材炒股」，背後其實反映了幾個關鍵事實： Alphabet 股價創歷史新高，靠的是 AI 能見度——特別是最新的 Gemini 3 模型與自研 TPU。 Google 宣布 Gemini 3 完全在自家 TPU 上訓練，等於對外宣示：「我不用 NVIDIA 也能練出頂尖模型」。 更重要的是：Meta 正在評估 2026 先租借試用、2027 起直接購買 Google TPU，交易規模上看數十億美元。 這對台灣來說，等於從晶圓製造、關鍵板材、測試設備，到組裝、光通訊，整條 TPU 伺服器鏈上都可能有台廠的身影。