top of page

環球推動科創四大新趨勢

Updated: Apr 28

世界各大城市均關注如何通過包括孵化器、財務政策、多樣化的融資及貸款等方式,推動科研創新發展。眾所周知,初創公司很容易在3年內就倒閉,存活率不高。網上有一組數據指出,內地中小企的平均生命周期只有2.9年,存活5年以上的不到7%,逾10年的更少於2%。我們發現,創新企業的成功可以歸納出很多原因,倒閉則大多與資金斷裂或者人才能力追不上有關。

為增加理解箇中情況,大家除了把注意力放在孵化器之上,亦更關心泛金融機構如加州的矽谷銀行(SiliconValley Bank)、英國的私募基金IP Group等有什麼新方向。最近在好奇心驅使下走訪了不同的相關機構,發覺有幾個現象值得跟大家分享,包括:金融機構與創新孵化器之間的邊界變得愈來愈模糊、知識產權(包括數據)的有效估值對融資很有幫助、大數據有助投資者更深入了解個別企業的營運及行業發展。

以下是我看見不同城市在推動創新產業時的共通趨勢:

  1. 促成投資者與創業者的股權融資交易,在企業成長的不同階段,根據其需要引薦合作商,甚至鼓勵政府部門率先使用較成熟的創新方案。英國政府「Tech Nation」項目下定期發布的「Future Fifty」計劃,就是一個重要的投資者風向標。

  2. 通過與風投基金合作,為創新企業提供「投資+貸款」的融資模式。譬如在貸款方面,鼓勵金融機構接受專利技術抵押或容許以認股期權代替利息作為回報。

  3. 投資方要求所有接受投資或貸款的科創企業,把資金的來往賬戶存放於指定銀行(或者是同一個機構),這樣有助加強投資方對該企業的運營情況、資金使用率與現金流等作實時了解,並建立適當的風險模型和及時採取應對措施。

  4. 為科創企業建立扶持機制,特別是在初期階段,針對管理者提供培訓,提高財務及管理方面的認知。另一方面又會主辦更多研討會,讓投資者理解當地的科研能力、政府扶持計劃和重點發展趨勢。

無論是把眼光放於遠在加州的矽谷銀行、英國的IP Group,抑或是內地的科技金融發展,我發覺都有一個共同趨勢,就是風險投資已經變得愈來愈科學,而隨着投資生命周期的數字化,大數據也開始成為當中的標準配備,在消費者相關的項目中尤為明顯。

Recent Posts

See All
AI預算黑洞 根源在架構設計

過去兩年。美國眾企業不約而同墮入一個速成陷阱: 認為購買了一個模型、聘請幾位演算法工程師、便能成功實現人工智能 (AI) 落地。然而,即使模型選擇正確數據卻 難以整合;數據成功整合,系統卻無法運行;系統成功運行,但業務部門不會操作;即使學會操作,3個月後模型又變得過時。 問題根源其實不在模型,而在架構。猶如建造大樓,若設計圖存在缺陷,再昂貴的材料也難以支撐。許多企業投入巨資購買「鋼筋水泥」(模型和

 
 
智能代理編程戰 懂人機協作致勝

上周把兩個消息放在一起看,很有意思。 第一個,Anthropic宣布Claude Code推出Artifacts,讓軟件工程師在寫程式的過程中,業務主管能同時打開網頁儀表板,就能看到軟件即時更新及開發的狀態。 第二個,中國人民大學和微軟亞洲研究院聯合推出一個叫Arbor開源自主人工智能體的新框架,系統能自動提出假設、修改代碼,運行真實實驗並從結果中學習,自動優化解決問題。 過去一年大家比併的是模型

 
 
集結舊手機算力 媲美當今伺服器

你可曾想過,你抽屜裏那部4年前的舊手機,可能很有價值? 這個星期,Google Research聯同加州大學聖地牙哥分校(UCSD)公布一項創新計劃:運用2000部退役的Pixel手機,構建一個真實可用的雲端計算平台。這不僅是概念驗證,更是一個供數百名學者與研究人員實際操作的生產級環境。處理方式十分直接,將舊手機的熒幕、電池、外殼全部移除,僅保留主機板,透過Kubernetes技術組成叢集,直接轉

 
 
bottom of page