【強者我朋友】台灣不是只有台積電？！拿到 NVIDIA 投資的創業家，揭開台灣AI發展關鍵優勢！ ft.MetAI 總裁 劉大維｜志祺七七Podcast

Summary

強者我朋友 by 志祺七七

台灣不是只有台積電？！拿到 NVIDIA 投資的創業家，揭開台灣AI發展關鍵優勢！ ft. MetAI總裁 劉大維 (2026.05.10)

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節目主題概覽

本集志祺七七邀請MetAI共同創辦人暨總裁，兼Newton Capital董事長的劉大維，深入探討台灣AI新創在國際市場的競爭力與優勢，尤其聚焦MetAI如何獲得NVIDIA（輝達）直接投資、台灣在AI時代的關鍵角色，以及劉大維個人的跨領域職涯歷程。話題涵蓋MetAI實際應用、台積電之外的台灣產業特色、與國際大廠合作心法，以及對未來新創或上班族的建議。

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重要內容與亮點時刻

1. MetAI產品及AI賦能製造業的新思維

[01:29-10:20]

• MetAI致力於建立AI的虛擬學習環境 (Physical AI)，幫助工廠模擬和優化生產流程，讓AI在數位孿生（digital twin）的虛擬空間快速學習與實驗，成功應用於半導體大廠與各類製造業。
• 劉大維以建半導體廠房為例說明：「如果你的平面圖可以在虛擬空間中快速生成，AI還能給你微調建議，極大縮短調整和優化的時間與成本。」
• 技術來源與創業契機：創辦人Renton在好萊塢特效經驗，啟發用AI自動生成3D環境，並且透過YouTube引起NVIDIA注意。

Notable Quote:

「我覺得NVIDIA在做的事情，就是我們作為一個底層的Infrastructure Simulation Platform，讓AI像精神時光屋一樣學習一千遍、一萬次。」（劉大維，04:00）

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2. NVIDIA投資過程 & 國際新創合作文化

[10:21-17:30]

• NVIDIA首次投資台灣新創公司經過，從初次接觸被「這規模太小」婉拒，到憑藉技術與產業應用說服投資決策者。
• 強調美國大廠（如NVIDIA）與台灣大企業合作最大不同在於思維：美國企業更product-driven（產品驅動）、願意試新方案，而台灣企業則著重明確目標與成果交付。

Notable Quote:

「他們說這實在是太小了，我們沒有這麼小的投資...我們很努力抓緊機會，再去reach out他們投資經理，說明我們扮演的產業價值。」（劉大維，14:26）

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3. 台灣AI新創的獨特優勢

[17:31-23:50]

• 台灣整合供應鏈的能力，讓製造業的「從上游到下游」數據/經驗能成為AI學習資源。
• 「台灣有全世界獨有的供應鏈整合，以及能把70年工程‘腦內know-how’用AI程式教給下一代。」
• Physical AI（物理環境中的AI）成為競爭新高度，台灣可成為全球AI賦能製造業的Hub。

Notable Quote:

「只是把結果歸功於台積電，並不公平。這是整個供應鏈與產業累積下來的共榮，這才是台灣的底氣。」（劉大維，22:10）

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4. 對未來AI時代的展望和挑戰

[23:51-30:05]

• 台灣AI角色不該只是「硬體代工」或依賴單一巨頭，將來應強化Domain Knowledge結合AI，讓現有產業能量國際化。
• 比喻未來產線設計會像下指令一樣，「請幫我換設備A到B，模擬一千遍出最佳解」。

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5. 華爾街到台灣：「跨界職涯心法」

[30:06-39:57]

• 劉大維分享於華爾街衍生性商品交易的職場日常——更多是「用程式跟團隊驗證邏輯，而非想像中拼命買賣」。

• 回台創業、投資的轉捩點源於家庭與個人使命感：

  「從小有個台灣價值——取之於哪裡，要貢獻於哪裡。」（劉大維，35:18）

• 創業、新創投資雖苦但成長快，「希望跟一群人做出特別的產品，而不是只看交易績效。」

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6. 快速適應新領域的方法與建議

[40:00-44:15]

• 快速跨界法則：「找最厲害的人怎麼做，再找人一起同行。」不要單打獨鬥。
• 給上班族/非新創圈聽眾的建議：
  • 必學AI工具，如CloudCode、ChatGPT等；
  • 培養好奇心（exploration）、獨立思考、毅力（resilience）；
  • 不必比較，也不一定要目標至上，只要找到認同的熱情持續投入，就很棒。

Notable Quote:

「放棄永遠是最爽的，你需要做到一個階段的成果，才能夠有交代。」（劉大維，43:10）

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7. SLP（創業家資源社群）經驗談

[44:16-51:29]

• SLP簡介：「創業家幫助創業家的國際組織，以去中心化運作，強調peer-coaching（同儕教練）和革命情感。」
• 鼓勵抱持「利他」、「開放」心態參與，收穫會大於預期。

Notable Quote:

「如果你抱著利他、開放的心態進來，這裡面的收穫絕對不只是一門課程而已。」（劉大維，50:19）

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總結汲取

• 台灣不僅是半導體王國，還擁有獨步全球的供應鏈整合經驗與數位孿生應用潛力，是AI時代不可忽視的國際強手。
• 跨域能力、學習心態和國際溝通是新創競爭力的關鍵。
• 加強與國際大廠的product-driven互動，弭平台灣傳統process-driven的工作文化，有助於新創快速成長。
• 每個人都能在AI時代找到屬於自己的解法，重點是持續學習、保持好奇與毅力，勇於「從做中找答案」。

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重要片段時標彙整

• [01:29] 劉大維自我介紹與MetAI願景
• [04:00] 何謂Physical AI、Omniverse在台灣的應用
• [10:20] 被NVIDIA投資完整過程分享
• [16:15] 台美企業文化與合作異同
• [22:10] 台灣製造業供應鏈為何是AI發展關鍵
• [30:06] 華爾街工作法&回台創業心路
• [35:18] 台灣價值與人生選擇
• [43:10] 跨領域/學習方法 & 給上班族AI建議
• [44:16] SLP社群的運作與「革命情感」
• [50:19] 利他心態與開放心態的重要性

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總結語：
這集結合理工、金融、創業與國際觀，讓聽眾看見台灣新創的多元能量和勇敢跨界的典範，劉大維的經歷證明：在AI新時代，不只是台積電，台灣還有無限可能！

Transcript

[A]

因為你剛有講到說你們被回答給投資就是從第一次接觸回答然後到最後確定投資這中間大概經歷了什麼樣子的過程他們沒有投過這麼小型的新創所以我們那時候第一關跟他們做第一次的call的時候他們說這個實在是太小了我們就沒有這麼小的投資所以沒有辦法實現有些人可能會說台灣在AI時代看起來很有優勢但其實說來去好像就是全靠台積電或是半導體你會怎麼樣看待這樣的說法你同意嗎只是用台積電的一個最終輸出的晶片來當作一個結果並不是這麼的公平他應該是有更多的面向可以思考我覺得台灣會重新奠定整個製造業供應鏈的做事方法hiho大家好,我是志祺! 歡迎回到《牆之我朋友》! 今年初,有一則消息在台灣的新創圈引起了不小的討論全球AI晶片霸主輝達第一次在台灣直接投資了一家新創公司而這樣叫做MADAI的公司成立才短短兩年就已經拿下了包含台積電在內的多個大型客戶今天的來賓,就是MADAI的總裁劉大維他不只和幾個合夥人共同創辦了MADAI在這之前,他還在紐約T3跟台灣的KGI證券做了超過15年的衍生性商品交易是真正在華爾街打滾過的操盤手那今天我們就要來問他一個原本在華爾街工作的高薪操盤手為什麼選擇轉換會跑道,回到台灣做新創? 而他創辦的公司,又是怎麼樣被輝達看中? 背後到底憑的是什麼呢?

好,那一開始就請大維先跟我們觀眾簡單自我介紹一下吧! 嗨大家好我是Dave劉大維我是MetEye的共同創辦人然後也是NewtonCapital的董事長那很高興今天有機會來這邊接受志祺的專訪那我想對很多的觀眾來說可能還不太清楚就是MetEye實際上到底在做些什麼所以可不可以一開始先跟大家簡單介紹一下你們在做些什麼第一個事情是現階段大家在Chadchubee發生之後已經開始了解DigitalAI是怎麼一回事我可以讓AI學習在這個網路世界所能拿到的資訊該怎麼運作讓AI去幫助你但是到下一個世代裡面真實世界才是AI最該學的事情可是你要如何在真實環境中去產生資料學習真實環境中的狀況是很難做到的所以如果有一個環境一個虛擬世界可以讓AI去學習這個虛擬世界裡面所有的運作邏輯所有的這些狀況會怎麼發生那這可能是下一個世代也就是NVIDIA所說的PhysicalAI該發生的事情那我覺得NVIDIA在做的事情就是我們作為一個底層的InfrastructureSimulationPlatform我們可以提供這個平台讓客戶快速的把你自己的工廠的一個平面圖生成一個環境你可以在這個環境中快速讓AI像精神時光物一樣快速的學習一千遍一萬次產生怎麼樣更好的方法更好的結果然後讓AI再部署到正式的環境當中這基本上就是Mate整體來說正在做的事情好那我覺得很多觀眾可能剛聽到這邊就已經有點頭昏腦脹了我們可以舉個例子好了因為我們有看到有些台灣的半導體大廠其實也是你們的客戶所以能不能夠舉個例子說你們的技術實際上是怎麼用在生產流程裡面的你可以想像如果我今天要去建一個半導體廠房不管它是不是晶圓廠那首先可能以傳統的方式大家需要去畫這個半導體廠房的平面圖就跟你蓋房子一樣我要把這個平面圖設計出來然後我要去來回的擺放你的各種樑柱結構應該怎麼設計甚至你要去擺家具這就是你在建一個房子過程中可能需要的事情所以你擺出來一版之後如果你要去因為有一個小調整要重新調整另外一版的時候這時候你可能面臨的是幾個禮拜很痛苦你要把所有的東西重拉全部重調那如果這件事情你的平面圖可以直接在一個虛擬空間中生成出來然後AI還可以告訴你說這件事情可以怎麼做微調可以節省你的時間甚至優化你原本的效能這件事情本身對這個產業的價值是非常大的你們最初是怎麼樣開啟這個idea的我們早期是在NVIDIAInceptionProgram然後一直跟NVIDIA有做很多的POC的合作他們一直希望能夠進入到半導體的領域讓他們的ecosystem可以buildup以NVIDIA來說他們是在建GPU所以他們希望在這裡面是透過更多生態系的ecosystembuilder去協助大型客戶能夠讓他們的產業可以落地所以在這過程中我們也做了一個快速的POC然後最後進入到了長期的合作那我好奇的事情是因為你剛有講到說你們被回答給投資嘛就是從第一次接觸回答然後到最後確定投資這中間大概經歷了什麼樣子的過程我覺得這可能要從我們創辦人Renton的背景講起他是在2015年的時候就在好萊塢做一些3D特效Renton從2015年之後他覺得用人手去建特效的過程中實在是太慢了他開始思考一件事情是我能不能在2015的時候用AI學會這件事情讓AI來生成所以他開始寫了第一行他的AICode然後這件事情就一路快轉到他後來加入了AI人工智慧學校然後跟一些外部的大企業像友達這樣的合作那友達就說你可以幫我建我的AI嗎那對於AI工程師來說第一件事情就是你可以給我Data嗎資料真的在工廠中太難蒐集的可以蒐集的都已經拿去用了所以任誠就在思考說過去我在做這個深層式模型在做這些3D環境建模的這些能力好像可以派上用場我透過建出一個虛擬環境在這裡面產生資料來取代你原本的資料這件事情好像可行所以他做了這一系列的這很領先這是後來現在大家基本上是這樣子幹的那這故事就一路快轉就是他帶著這樣的一個題目把這樣的一個遊戲的showcase放到了YouTube上面然後被NVIDIA看到被NVIDIA看到之後他覺得你真的可以把我們的產品用得非常的前沿而且產生價值Renton在NVIDIA的鼓勵之下創業了然後創業之後也立刻加入NVIDIA的insertionprogram這過程當中有沒有遇到什麼樣的阻礙他們沒有投過這麼小型的新創然後他們在美國投資可能一個Ticketsize就是好幾億你說我們可能沒有要募那麼大我們還非常非常早期他們過去的歷史上好像就我所知好像沒有發生過他們覺得怪怪的所以我們那時候第一關跟他們做第一次的call的時候因為我們的技術在台灣已經有些應用案例了然後也被promote到Keynote當中了所以他們當然投資部門也會因此就跟我們聊一下但他們說這個實在是太小了我們就沒有這麼小的投資所以沒有辦法實現那時候我們也很努力的抓緊這個機會就是在這個投資會結束的隔天我就立刻努力的再去reachout他們的投資經理希望再跟他們解釋我們在這裡面所扮演的價值台灣在半導體製造業這一塊已經累積了這麼多30年40年的歷史經驗那Allniverse其實是一個很好可以skill的一個平台如果你可以把這些你在製造業的經驗導入到Allniverse這個平台當中建立一個又一個的虛擬工廠那這件事情如果可以真的在這裡面產生ROI這裡面價值非常非常的大它會直接翻轉了所有未來大家在不管是建廠不管是你平常的工作流程都會改變我好奇另外一個點就是因為我們一般都只有跟台灣的企業打交道那偶爾我們也會跟台灣那種很巨型的企業那像是輝達他基本上是一個美國的科技巨頭你覺得台灣的大企業跟美國的科技巨頭在合作模式上面有什麼不一樣嗎因為美國很多新創軟體新創所以他們其實有一個mindset就很願意嘗試你產生的新product到底可以讓我們怎麼做然後用RD的方式去做測試所以NVIDIA投資MediaEye的一個重點當然是我們要對它的strategy的direction是有幫助的但第二件事情是他們並不會一定要我們怎麼做而是你們自己需要想清楚你們的產品可以怎麼scale然後對這個市場的影響力可以有多大那如何可以跟NVIDIA去把這ecosystem一起打下來他們並不會很handson說你這個產品應該往怎麼樣的方向設計等等等等等等的所以他們更多層面是會回過頭來你們自己的gotomarket的strategy是什麼你們自己的ICPIdealCustomerProfile是什麼然後來一起討論說我們怎麼樣往前進所以我覺得這是一個productdrivenmindset跟processdrivenmindset的不一樣在這樣一個非常前沿的領域我們開始回來跟這些台灣的大型企業合作的時候他們需要很明確的釐清這個專案要有非常明確的outcome很明確的邊界你們要做什麼東西deliver出什麼東西他比較難用一個研發式的想法角度去嘗試這個產品或是嘗試這個合作我覺得可能是台灣製造業長久以來累積的一個工作習慣這沒有好與壞問題這比較像是一個文化問題所以這比較像是我們同時要兼備這樣兩種不同的Mindset把工程領域這裡面非常切角分明的一個工作型態把它用軟體思維的角度重新包裝跟切割來解決這些問題那我好奇你們這樣要怎麼說服啊因為你們還是有過一些案例嘛那當時他們是看中了什麼或者是你們拿了什麼東西說服說這個真的有outcome所以他們第一個當然就是我們Mayday在Apple的時候跟偽創有做過一些POC然後這已經有很明確的ROI我幫你的AI的準確率提升了多少那也包含了我們後續跟一些大廠合作的時候我們盡可能的幫他做出一些有ROI的結果但我們畢竟是一個軟體的產品公司我們希望的事情是我們提供你快速產生一個可以被模擬的一個環境那我們不應該是幫你客製化打造出每一個每一個AIagent所以在這樣的一個過程中你就很像是iPhone就是剛開始出來的時候大家覺得我用310就好了我幹嘛一定要用iPhone這個到底可以讓我產生什麼價值所以它很像是它會用用看它會用用看但是不會每個人都用用看它會在某一個比如說大家會有一個有一個法則是前30%的人都願意使用的大家開始在宣傳這件事情是很有價值的時候越來越多人會願意嘗試我覺得任何的Partnership都是這樣的一個過程會有初期的一些使用者他們願意來嘗試跟你合作看看然後當你這件事情越來越solid大家越來越看到未來的時候越來越多人就會進來了那我想要再稍微問另外一個問題就是你覺得在台灣做整合AI的系統或軟體有哪些別的地方沒有的優勢嗎因為我們很多時候就會講說台灣基本上還是要靠著硬體然後來成長是真的要搭配這個件事情嗎還是其實在別的方面有不同的優勢是我們自己沒有注意過我自己覺得台灣之所以現在可以變成全世界第六大GDP的國家就是因為在這過去的70年的歷史當中我們很努力的在製造業這一塊產生了很多價值第一個事情是我們可以做到供應鏈的整合就從上游到中游甚至到下游的這些系統整合商都把它串聯了所以你可以想像就是我開始要建廠建了整個工廠的過程中到第二個事情是我的每一條產線我可以怎麼做到每一個設備我可以怎麼優化這都是台灣整個供應鏈所涵蓋的能力但這整個東西你可以想像如果它全部都是在數位孿生虛擬的世界中發生而且你的A設備就有一個A設備的一個數位孿生版本然後你的整個產線在這邊就有一個數位暖身的產線版本這整個東西我要替換A設備我就把B設備放進來然後重新跑一次結果好像更好結果好像更不好我就可以立刻做模擬了不需要在正式產業去做那第一件事情是這個整合供應鏈的能力是台灣獨有的那這些如果透過AI去賦能產生PhysicalAI這裡面全世界做不到吧而且現在台灣又剛好正在輸出這個技術就蓋想的技術到德國到日本到各個地方所以你沒有順著你沒有可以出去對製造業其實要回流美國但這只有台灣有這個知識那如果我們可以透過AI把這70年的經驗賦能呢是不是我們已經擁有的知識又更拉開了所以我認為如果在未來的這30年40年裡面要透過AI去賦能台灣已有產業的價值的話這件事情是我深信一定會發生的就是讓AI學會這些30年的工程經驗如何把你腦袋中的DomainExpertise還有你腦袋中的這些30年累積的這些經驗變成AI學會的程式然後AI去學會之後教你怎麼做得更好這件事情我覺得應該是台灣未來一個很大很大很大的價值那這邊我想到另外一個算是常見的批評吧就是有些人可能會說台灣在AI時代看起來很有優勢但其實說來去好像就是全靠台積電或是半導體這樣你會怎麼樣看待這樣的說法你同意嗎台積電當然是現階段佔台灣整個家權市值裡面非常非常高但是要想這樣的一個結果存在是因為我剛所分享這整個供應鏈的能力整個新竹台積電的需求就在它周邊的所有公司裡面就會發生了所以這是一個大家共存共榮的一個ecosystem在這裡面的整個能力當中每一個中油下油不管是你要串聯整個供應鏈到你的產線到你的設備的所有東西的優化都是能夠AI去賦能的讓台積電可以再往前走所以我覺得只是用台積電的一個最終輸出的一個晶片來當作一個結果並不是這麼的公平它應該是有更多的面向可以思考這裡面價值其實不僅於此這是我的小看法這樣子某種程度也是把這些半導體製造業當成是一種通路嗎或者是一種反正測試的案例把它拿來應用在這台灣整個產業的供應鏈當中每一件流程都需要具備快速的測試跟迭代那這每一個測試迭代都可以幫台積電往上一層樓所以這些測試迭代其實都可以導入到PhysicalAI可以被優化的世界裡面去所以第一個是有場域第二個是有工程知識第三個是可以做國際連結第四個是這整件事情可以讓AI來賦能我覺得台灣會重新奠定整個製造業供應鏈的做事方法然後重新奠定這個產業的做事邏輯就像我們原本在想ChinaGPD怎麼改變我們現在DigitalWorld的做事型態我覺得一模一樣的道理只是你讓AI重新進入到半導體製造業這些領域再重新做一次它就會一模一樣的狀況全部發生了舉例而言如果有一天我問一個LLM的CHIGBT他是懂所有產業領域的知識可以請你先幫我生成一個我的產線的廠房產生一個世界裡面第二個事情是我想把這個設備A設備換成B設備你可以幫我換嗎那我是不是不需要花很多時間先去採購去試營運我可以直接把大家的各種各式各樣的所有燃燒的設備都放進來然後測試一千遍之後產生一個最佳解我覺得這是差不多未來的概念一定會長這樣子只是它有可能會是30年40年50年慢慢慢慢發生因為畢竟要讓這些大廠改變自己的工作型態慢慢去做改變是不容易的我是想到而且裡面的人可能也會改變就像現在可能是作業員好了或者是現在是一些工程師在裡面但以後如果變成人形機器人人形機器人它的運作方式或者是它能夠達到例如說360度旋轉那你的廠房其實就要做完全不一樣的設計你永遠有效率可以提升的空間在對所以可以想像就是未來人型機器人丟進去之後它要怎麼跟這原本的環境互動它都可以被測試的然後原有的這些工程師或者是硬體工程師他們的做事方式就很像現在digitalAI的工作習慣就是我們如何跟這些AI互動讓它來幫助我原本的工作更輕鬆更快速它的整個調整方式也會慢慢慢慢這樣一點一點的迭代就技術的提升本身就要量要夠大然後剛好半導體這件事情有湊齊的這個量要夠大然後以及你剛講到的所有條件然後以及我覺得現階段這些算力非常的充足然後算力充足之外大家可以有更多的軟體產品可以去做測試讓PhysicalAI這件事情正在實踐那這也是我覺得NVIDIA很希望這個Ecosystem可以更強壯透過Omniverse的這個平台的一個重要原因我覺得過去我們講到AI的時候很多人會覺得台灣很難在這邊站穩一個腳步因為看起來就是中美之間的對抗可是剛聽起來我們好像找到了一個不管是市場或是一個小小的場域這個地方我們有機會打得不錯那如果今天不是單靠台積電好了我們不單講這一塊台灣要在未來的AI競爭上面站穩腳步你覺得還需要靠哪些事情這個某種程度也驗證了Media有機會被Media投資然後也發生的原因就是因為它這更往上想從原本的硬體場域如何變成了應用然後AI平台就是它全部往上展示我們既有的這些場域如何可以賦能AI再往前更走一步變成我們有這些DomainInsight然後進而去做調整去做決策這些場域跟這些工程知識跟工程經驗我覺得它就是台灣一個蠻重要的作為一個Hub從台灣出發可以賦能全球的一個重要項目吧那我們最後回來聊聊你的經歷好了因為在MADAI之前你在華爾街當過操盤手然後後來剛有講到你回台灣之後又在AppWorks當那個投資人那我們先從最早的那一段說起就是在華爾街當操盤手實際上是一個怎樣的工作狀態可能跟大家想的有一點不一樣因為投資大家覺得好像大部分都在研究然後每天殺進出然後殺了10次然後這件事情產生一個結果我覺得我們的工作平台比較不是這樣我們是需要有一個持續觀察市場然後有個想法然後這個想法會變成一個程式碼我們會去驗證這個程式碼在過去是否可以work然後這個程式碼再去現場的市場去run看看真的會不會撞到機器人舉例而言之但實際上可能就是會不會賠錢然後去測試所以它可能會有10個程式碼針對10個策略我每天做的事情其實是每天早上7點起來收集這些前一天的資料把它匯進我的系統裡面重新更新它會帶給我一些今天要怎麼去做調整我的部位的insight所以我要做的事情是在在這過程中去觀察我的每個程式碼像一個員工一樣他有沒有在他該賺錢的時候賺錢還是他在他該賺錢的時候沒有賺錢不該賠錢的時候還賠錢呢那我就要去validate它的績效是不是這一個我過去認為assumption會賺錢的東西現在不賺錢了所以它比較像是我作為一個總經理總經理底下有10個程式碼每天在幫我工作我要確保他們所展現出來的performance最後是一個很穩定的賺錢曲線這整件事情是我來做的但我這樣就會更好奇你為什麼要回台灣來投資新創因為我們講到可能投資好了我們就會覺得以美股或者是台股好了就是它的流通性也比較好然後不會有一大堆阿雜的事情因為反正基本上就是這些事情可是回來台灣投資新創的時候有些人會說這個市場就很小然後要面對國際化的競爭等等的你很難找到一個足夠成長到這麼大的就是是什麼樣具體的轉折點讓你想要回來這剛回到我的初衷就是09年的時候那時候其實我是念電機相關領域然後在台大光電所念碩士但那件事情作為一個工程師我覺得好像很適合我要做的事情所以我開始思考說有什麼事情是我不知道我要做什麼事但是我可以先做的所以那時候我就看了一本書叫做《富爸爸窮爸爸》大家都看過可能很多人的啟蒙書吧他大概就是告訴你說如果你的被動收入如果可以大於主動收入的時候你可能有更多的人生選擇權然後去做更多的事情這是第一個就是為什麼我去美國的原因就是我想要學習全世界最厲害的人都怎麼做交易然後我希望透過這些事情來加速我的成長所以我去了美國那在美國的期間我當然經歷了很多留學生的一些不同類型的經歷就比如說一個人在那邊然後去面臨美國人的各種競爭你會覺得台灣的優勢到底是什麼然後我個人的優勢到底是什麼所以這整件事情就到134年的有一天就是因為我家人就去世了我有兩個選項一個就是繼續待在美國然後可能台灣這邊我就是一年會去一兩次這可能大部分人是長這樣子我就是繼續在這邊生根然後成為交易員或成為工程師大概這樣的角色那你可能也很能做到管理職因為有一些竹子天花板對就是人種天花板對那可能沒有辦法做到的回到第二件事情是其實從小到大都有一個很根深蒂固的台灣價值就是你取之於哪裡你就是要貢獻於哪裡所以當有家人的trigger然後當我認為我在美國也做到了我當初希望做到的事情就是從最厲害的人身上學會怎麼做這件事情之後我就蠻果斷的就是就回台灣但那之前我其實真的不知道我可以做什麼嗯可是也有很多種不同的轉換因為一開始是交易嘛然後再來變成了投資然後又到了自己創業我覺得在這幾次的轉換當中應該會有一些比較不適應的地方那那個時候你是怎麼樣克服的然後哪一次最不適應回到台灣之後就來到我的第二part就是回到台灣之後我就先成立了一個我的投資公司然後同時我也加入了一個早期新創就是我想了解哦原來還有創業這一回事我就跟了一個算是很厲害的連續創業家然後跟了他三年那我也跟他分享說其實我來這邊的目的是希望可以了解新創的過程中有多痛苦然後我原來知道創業是一個做新創是一個選項我之前不知道原來有募資創業這件事情因為早期台灣軟體創業不盛行那個時候是幾年啊08年的時候不盛行喔確實完全不是Appleless也不存在你也不知道可以創業大家爸媽只會跟你說你應該去台積電工作你應該找一份好好的創業大概是134就是行動網路開發開啟了整個社群網路開啟沒錯沒錯沒錯所以那時候我沒有這個選項所以我也不知道可以這麼做所以當145年代開始知道原來有好多創業者的時候我回到台灣的時候覺得那我先試一個看看吧所以一樣我覺得我的選擇原則就是從最厲害的人身上或是我覺得厲害的人身上學習這怎麼一回事那我覺得真的suffer是到我離開這間新創之後我開始自己在經營我自己的投資公司全職大概四年的時間那我了解到每天創業你要面臨的各種事情有多痛苦然後有多孤單然後再繼續回到家人會跟你說你到底在幹嘛你為什麼不去好好的做一份工作對在他們的那個年紀那個時代有一個成功的路線是長那樣子的為什麼你今天好像已經一腳已經踏進去了但你又自己跑出來了呢你可以到台積電結果你不去然後你到了美國你可以在那邊工作你不要然後回來從零開始每天窩在你的小辦公室裡面然後試著要做出一些什麼東西這可能在長輩眼裡是沒有辦法被認同的所以那時候對我來說還蠻痛苦吧就是因為交易這件事情本身它不是一個會一直賺錢的它就是一個持續的過程以期望值來說它會賺錢但是這是一個演進的過程然後再加上我認為做這件事情對我的人生來說不是一個我想要的人生型態我希望的人生型態是可以跟一群人做出一些很特別的很酷的產品或是一件事情然後這件事情我認同的交易我覺得可以做到巴菲特也可以做得這麼大只是我認定了這可能不是我最想要做的事情但那時候我就開始寫自媒體但後續我也發現我好像沒有想做自媒體也沒有想做YouTuber那我就認識了我YoutubeCapital的共同創辦人也是那時候開始我們一直就陸續都有合作到現在這樣子所以這奠定了就是我如何去從每一個人生的階段當中去找到可施力點以及如何做那有幾種不同類型的習慣哦那你這樣子算是每次都進到一個不同的陌生領域嗎對你來說還是其實還好從半導體到做交易金融絕對是然後我還去考CFA那這樣子你應該要有一套就是能夠快速進入陌生領域的方法第一件事情是找到最厲害的人怎麼做然後第二件事情是找到在那個領域中可以跟你共同同行的人然後一起把它做好你不用期待自己一個人要走得很快但是就是跟厲害人一起往前進然後我覺得彼此富能這樣的路可以走得更遠那再來我想幫觀眾問一個比較直接的問題就是因為你的故事蠻精彩的嘛但是投資啊新創這些我覺得感覺對一般人來說還是有點遠那以你的經驗來看這條路上有沒有哪些成功的因素或經驗是一般的上班族他也可以學或是複製的現在這個世代裡面學會如何用AI工具感覺已經變成一個MUST了如果你不學會的話你的學習速度很慢嘛所以不管是CloudCode或是CHIGBT這些東西是必然的一個工具你一定要會用的我覺得有一些根深蒂固不會變的事情是就我跟我的家人有在討論就是因為我有兩個小朋友然後在討論小朋友你希望他有哪些的人格特質是你希望可以栽培的那我那時候定義了三個項目就是培養最純粹的好奇心讓他去多探索不同領域的事情讓他這個變成他生活的習慣多去探索多走出去然後去看看什麼是你覺得你很有感覺的事情然後第二件事情是培養獨立思考的能力那可能台灣在過去的這樣的一個教育模式是可以培養出很棒的工程師一樣換到我們剛有討論的就是台灣企業跟美國企業的思維就是你如何有independentthinkingcriticalthinking這件事情是還蠻重要的就是我對這件事情有我自己很特別的看法這看法不一定是對跟錯但是它是需要一直持續培養我能不能在一件事情中產生洞見然後做判斷那接著最後一件事情是我覺得要有很毅力resilience就是當我做了一個小決定之後我必須要達成某種程度的milestone我才會放下或者是繼續往前所以我覺得我在人生的很多小實驗上都秉持著這樣的一個心態就是非得要達成一個階段性的小成果之後我再往前步放然後我覺得這最後回過頭來淬鍊的是你個人把一件事情做到階段性成果的能力而不是我看到這個我要做然後三天後又放棄了因為放棄永遠是最爽的對所以你絕對不能輕易放棄你必須要為自己有個交代你再放棄或者是不要講放棄是我有意識的選擇哪一個地方是我想更往前的地方所以這個是我覺得可能是我的背景當中可能有一些可以分享給大家的吧但我覺得有另外一個點我更想分享的是不見得每個人都有這樣的人生理念就是我一定要做到什麼有些人就是覺得我沒有想像你這樣就是一直往前目標設定那也沒關係你就找到你生活中你覺得你認同的熱情或是你認同想要投入的東西那你就投入不需要一定要這麼的hardcore但是我覺得這是一個讓自己快樂的能力吧我覺得這是另外一件事情在這個時代裡還蠻需要被討論的事情這樣子我覺得就是只要有好奇心的時候就會在很多地方發現一些小小的樂趣就啊原來這個地方可以這樣啊然後好像在你的生活當中就多了很多收穫的瞬間是不然的話我們很容易還是會受到這個社群影響用他們的標準來判斷自己的好跟壞開心與否等等的那我其實也有注意到因為你現在有在做一些把剛你講到這種思維傳遞出去的事情包含了參與這個SLP的工作那SLP具體來說在做什麼就是你在裡面是一個怎麼樣的角色我可能先從SOP的介紹好了它是一個創業家幫助創業家的一個組織它是從美國來台灣的一個分支所以它是一個國際化的組織但很特別的事情是它是去中心化的所以它其實沒有任何行政的人在裡面意味著如果創業者不努力跟主動的來參與的話它就沒有了所以這在過程中會跟很多中心化的組織會有很不一樣的差異就在於說我作為下一屆的總召這是我的role我的role就是要把我經歷過這半年到八個月所經歷過的所有事情要辦給下一屆那在這過程中我就會跟很多人一起合作所以其實在過程中我們就會建立一些革命情感跟我在這過程中已經認識你你是怎麼做事的我是怎麼做事的我其實就已經從你身上學到很多東西了他在我過去所認識跟待過的其他加速器有一些不太一樣的地方是光是聽這一段就已經知道很不一樣了對非常不一樣就是在其他加速器就我們一起來參加然後我們一起來有學員導師然後跟算是中心管理單位這樣子沒錯然後來募資然後來做BD或者是在DemoDay去Pitch但是我覺得在這個底層上我可以從很多人身上學到很多種不同的中式方式讓我回去都可以套用在我公司裡面這是我覺得SOP最不一樣的地方然後也會很有革命情感的地方那你覺得裡面的這些課程它適合什麼樣的人參加我們目前設計了幾種類型一個事情是多元的學習管道傳統最大家常見的管道就是我來上課就有個人來演講這樣子對有人來演講那我就是透過不同類型的課程學會不同的domain他可能是學某一個專業也可能是學公司從0到1要怎麼建立到1到10應該要怎麼做那這種是比較像是確切上課的事情那我覺得我們會更強調從創業者身上從一些不同的討論聊天來互相學習所以比如說我們有導入了peercoaching就是透過一個創業者彼此可以放下彼此心中疙瘩的一個環境然後可以分享自己碰到什麼痛點然後來幫彼此解題那這過程中也可以有導師的介入也可以有其他的夥伴的介入所以它就會是一個很純粹我們彼此在幫助彼此的一個環境再加上我剛前面所提到這本身的組織架構會長得蠻不一樣所以在一開始大家所建立的這個情感成分就會蠻不一樣的到最後大家就是很有革命情感這樣子OK好今天非常謝大為精彩的分享那最後還有沒有什麼想要跟我們觀眾說的呢我們希望從多元學習面向到更深層領域大家的交流所以會有一些比如說共識營讓大家一起去某一個地方住兩天一夜或者是會有一些bonding的event所以就是會從我如何認識你的價值觀到我如何認識你情緒到我如何透過一些遊戲的活動到我們彼此真的從方方面面底層認識然後它後續其實大家來這裡面除了學習之外有時候還是會有一些需求是我是不是可以找到一些戰友夥伴或者是能不能產生一些商業活動商業的行為發生透過這樣的一個方式所產生的商業行為我覺得它比較持續持續成功率會更高因為我們已經很認識彼此了我做了這個決定之後就很像是試婚或是試用期我們已經彼此試用了彼此在這個program當中這是一個兩年的兩年期的一個program就是從前一年你是比較接受站在授予端你來學來交流來跟不同的人認識但是在後面一年我就是站在總召我們來一起建立這個下一屆的環境該怎麼樣運行讓下一屆的人從中可以得到受益所以他們這是一個非常我覺得非常利他的環境就是大家並沒有抱持什麼樣的心態來做這件事情是我認為我帶給別人幫助這件事情是有價值的所以我會覺得如果要問我一個問題是什麼樣的人適合來參與的話我會覺得是你如果可以站在一個非常利他的角度出發然後我認為我給予別人幫助最後都會回到我身上的這種思維去的話我覺得你的收穫會很大然後第二個事情是如果你可以保持非常開放的心態去來嘗試各式各樣的活動你會從很多方方面面的小細節得到各式各樣的收穫然後這個收穫不是你帶著一個預設立場你能夠去體驗到的所以我覺得要有這兩種心態就是利他以及保持開放的心態那我覺得在這裡面收穫會還蠻大的好那這集就先到這邊如果大家喜歡今天的影片別忘了把它分享出去或是可以點這個地方看看其他相關的影片那麼今天的志祺七七就到這邊告一段落我們就明晚再見囉掰掰掰掰不管今天的訪談,相信大家都有感受到就是從華爾街到台灣的新創劉大維這一路走來最厲害的不只是眼光而是那套不斷跨領域、持續學習的思維方式那如果你也對創業有興趣SLP現在正在招募新一期的學員喔! 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