在消費科技的討論裡，「信仰」很少被當成一個市場來看。它常被視為太私人，很難和主流科技產品放在一起討論。但如果一個群體在全球有數十億人，它還能算是所謂的「小眾市場」嗎？

Ricky 與團隊打造的智慧戒指 Elah Ring，就從這個落差出發。它同樣可以追蹤心率、睡眠等健康資料，但 Ricky 將它定位為一款以信仰為核心的智慧穿戴裝置。他們想服務的，是科技產業較少深入理解的一群使用者：基督徒。

Ricky 與團隊已經在這個市場裡摸索多年。在 Elah Ring 之前，他們透過自己開發的 Blessed App 服務基督徒使用者多年。長期觀察這群使用者後，Ricky 與團隊發現，對許多基督徒來說，信仰就存在每天的生活裡：讀經、禱告、親近上帝，不一定需要很長的時間，卻可能出現在早晨醒來、工作空檔、感到焦慮，或一天結束前的幾分鐘。

也正是這些日常情境，讓團隊決定從軟體跨進硬體，打造一枚 AI 原生、以基督信仰為核心的智慧戒指。

從一個被低估的市場開始

這一切的開始，要從幾年前的 Blessed 應用程式說起。

當初，Ricky 與團隊最早看見的，是一個社群的機會。Facebook、Instagram 等社群平台已相當成熟，但一些本來就有強烈社群關係、固定內容分享習慣的群體，仍有許多需求沒有被好好承接。

基督徒就是很好的例子。

Pew Research Center 調查指出，2020 年全球約有 23 億基督徒，佔全球人口 28.8%；在美國，仍有 62% 成人自認為基督徒。人口規模當然不等於產品市場，但至少說明，這並不是一個人口基礎很小的群體。

然而，以目前市場上的選擇來看，多數產品仍以讀聖經、禱告等個人工具為主；另一方面，信仰相關的內容放到主流社群平台上，受眾太雜，又不一定適合分享。

Ricky 看見的，正是兩者之間未被滿足的空間，因此推出了 Blessed。產品從讀經、禱告等功能開始，之後逐步加入留言、代禱、直播與使用者互動，讓原本偏個人的信仰習慣，也能長出社群連結。團隊也與牧師及信仰領袖合作，結合短篇聖經內容與 AI，協助使用者在日常中讀經、禱告。

根據 Blessed 公開資料，幾年下來，產品已觸及遍及 150 多個國家的使用者，在 App Store 的評分達 4.8 顆星。這些成績，也讓團隊更有底氣往這個市場繼續延伸。

從一群陌生人的善意開始

「我覺得很多人沒有意識到的是，對某些人來說，『基督徒』就是他一生中最重要的身份認同，也是生活的中心。」Ricky 說。

Ricky 自己也是後來才接觸基督信仰。在美求學期間，他遇到一群原本並不熟識、卻主動照顧他的基督徒。有人幫忙張羅生活所需，也有人接送他上學。起初，他甚至會疑惑：這些陌生人為什麼要對自己這麼好？後來才慢慢理解，這份善意和他們的信仰有關，也因此開始接觸基督教。

多年後，Ricky 自己開始打造 Blessed，對這些需求也有切身感受；讀經、禱告，或需要一個提醒把注意力重新拉回信仰，這些都是他能理解的日常。

「這個產品其實也是在幫助我自己，或我身邊跟我類似的普通人。」Ricky 說。

不過，隨著 Blessed 成長，團隊也越來越清楚看到 App 本身的限制。

當信仰被淹沒在推播裡

Blessed 作為一款 App，跟所有 App 一樣，面臨一個現實：每個人的注意力有限，手機通知很容易被各種推播訊息淹沒。

這讓 Ricky 與團隊開始思考：除了手機，是否還有一種不必和其他 App 爭奪注意力、又能更自然進入使用者日常的方式。

而這個問題，最後把他們從軟體帶向硬體。Elah Ring，就是他們給出的答案。

在你察覺之前，就先提醒你

「Elah 這個名字，取自《聖經》中牧羊人大衛與巨人歌利亞交戰的『以拉谷』（Valley of Elah）。」Ricky 解釋，這個故事代表的不只有勇氣與勝利，還有另一層意義：「神一直與你同在，在你知道之前，祂就已經在那裡了。」

從產品設計一開始，Ricky 就把 Elah 定位成一款「AI 原生」的智慧戒指。戒指長時間戴在身上，持續取得心率、睡眠、血氧等身體訊號，這些資料也成為人工智慧理解使用者當下狀態的一部分。

例如，當壓力相關訊號升高，或心率達到觸發門檻，戒指可以透過震動或十字架燈光給出提醒。這個微小的訊號，讓使用者在忙碌中停下來一會兒，注意自己當下的狀態。

對 Ricky 來說，這個「在你主動發現之前就先提醒」的時刻，是戒指真正重要的地方，也是它和傳統數位信仰工具最大的不同。多數信仰 App 的互動由使用者主動發起：打開 App、找一段經文、開始禱告。Elah Ring 希望更早一步，從身體已經出現的訊號開始。

如果想得到更多支持，使用者可以打開 Elah App，和 AI 信仰夥伴 FaithMate 對話。FaithMate 會結合戒指取得的睡眠、壓力與心率資料，提供更貼近當下狀態的回應；另一個功能 Anchor，則讓使用者設定晨禱或睡前禱告等固定時刻，時間到了由戒指以震動或十字架燈光提醒。

Elah Ring：從身心靈看見一個人的全貌

看到這裡，或許不少人會問：為什麼不直接戴一枚健康戒指，再搭配一個信仰 App？健康戒指主要提供身體資料，信仰 App 的互動則多半從使用者主動開啟開始。Elah Ring 想把兩者放進同一套體驗裡，讓身體訊號可以直接成為提醒與 FaithMate 理解使用者狀態的背景。

Ricky 稱 Elah Ring 這套產品思考為「全人視角」（One Whole Person）。睡眠、心率、壓力等身體狀態是一部分，每天想守住的重要時刻是一部分，禱告、經文與信仰生活也在其中。

對 Ricky 來說，戒指只是第一個入口。未來，也不排除延伸到其他穿戴或居家裝置，和 App、FaithMate 共享同一套使用者資料與人工智慧，逐步累積對使用者的理解。

如果這條路走得通，Elah 想做的就不只是一枚為基督徒設計的智慧戒指。它更想回答的是：當科技已經能看見一個人的睡眠、壓力與習慣，能不能也更貼近他真正重視的生活？

這也回到 Ricky 一開始看見的那個市場。

有些需求之所以看起來小，也許只是科技產業過去很少站進那些使用者的生活裡看。對 Elah 而言，真正值得驗證的問題，或許就是：當產品開始為這些需求而設計，「小眾」還會不會一直是小眾？

前陣子我見了幾位 Fortune 500 公司的 CEO，聊到企業怎麼導入 AI。有人說，他一度會看哪個員工燒的 token 最多，就覺得那是最好的員工，但後來他自己也覺得，這樣判斷不太對。

當企業還不知道怎麼評估 AI 的效果時，很容易先拿白紙黑字的 token 當成績。但光看用量，其實看不出有沒有解決真正重要的問題，甚至很可能只是花了很多資源，卻沒有相應的產出。

跟創業者聊天時，我則是常常聽到另一種情況。有些創辦人很得意地跟我說：「你看，我這麼快就把產品做出來了。」這時我會提醒他，這中間有多少是自己的創新，多少是 AI 模型的功勞，要分清楚。

企業拿 token 衡量員工，創業者拿速度證明自己，兩件事看似沒有關聯，但背後其實有一個共通點：那就是他們都停在最好計算、最容易展示的地方，並以為已經回答了更難的問題。

那個更難的問題，是AI 幫我們省下來的時間，要拿來做什麼更重要的事？這也是我對 AI 最興奮的地方。過去軟體幫人把工作變得有效率。接下來，我期待 AI 接手更多重複的事，讓人有餘裕去碰那些一直擱置的難題。

如果一個小團隊以前想做一件事，卻總被人力卡住，現在靠 AI 接手大部分繁瑣的工作，終於能把計畫付諸實行，這時候的「速度」才有了意義。AI 降低了實現想法的門檻，也讓我們有機會重新決定時間要花在哪裡、把那些過去做不到的想法變成現實。這是我期待 AI 帶來的文藝復興。

本篇文章授權刊登於《今周刊》專欄

這一年興起的 AI 代理人（AI Agents），開始動搖這個模式。有些工作現在已經可以全部交給 AI，而未來這樣的情況只會越來越普遍。對企業來說，AI 的角色也將開始改變，除了是工具以外，也開始成為一種「全新的勞動力」。

「客服」是一個容易理解的例子。過去企業買客服軟體來幫員工增加生產力；但當 AI 能直接接手一部分工作，企業衡量它的價值時，自然會開始拿它和原本需要支出的薪資相比。

法律、會計等專業服務也開始出現類似情況。所以我認為，AI 的市場非常大，因為它不只涵蓋原本的軟體市場，也開始往勞動市場延伸。這也是現在一些創投開始重新估算 AI 公司價值的方式：投資人看的不再只是企業一年花多少錢買軟體，而是有多少原本需要支付薪資給人的工作可以轉由 AI 完成，進而讓這些 AI 公司的估值大幅增加。

不過，當 AI 成為一種新的勞動力，企業就要開始思考怎麼配置。例如，一項新的工作出現時，是要增加人力、交給 AI，或是讓兩者一起完成？企業現在管理員工時，本來就會按照能力與經驗分配工作，資深員工處理需要決策的任務，較簡單的工作則交給經驗較少的同事。

我認為AI 接下來也將出現類似上述的分工。舉個簡單的例子，如果只是去附近買東西，我們不需要每次都開 Lamborghini，一台 Toyota 代步就已足夠。企業同樣沒有必要把最昂貴、能力最強的 AI 用在每一項工作上，有些任務需要複雜的推理，有些只需要基本的執行。未來企業使用 AI時很重要的一項能力，就是精準判斷一件工作需要多強的 AI，以及需要付多少錢才合理。

軟體公司的收費方式也將受到影響。SaaS 軟體長期按照使用人數收費，但如果原本需要 50 人處理的工作，現在 10 個人搭配 AI 就能完成，使用人數就很難反映產品創造的價值。當企業購買的逐漸不是「工具」，而是「完成一項工作」，計價單位自然也會跟著改變。未來的收費可能更多按照實際完成的工作量計算，成果容易衡量的服務也可能直接按照成果計價。

以現在發展的速度來看，AI 恐怕很快會全面進入職場，成為新的「機器勞動力」，也帶來一些過去很難想像的問題。

例如，企業聘僱一名員工，除了支付薪資，也要負擔相關稅費；如果同樣的工作改由 AI 完成，兩者的成本結構就很不一樣。現在甚至已經有人提出，未來是否應該按照 AI 的使用量課稅，再用這筆收入降低人類稅負。這個構想最後是否可行還很難說，但當我們開始討論要不要對 AI「勞動」課稅，本身就反映了 AI 的角色正在改變。

另一個很快會碰到的問題是：企業未來到底要聘用什麼樣的人？當 AI 能接手更多基礎工作，公司需要的人數與職位將一起調整，招募條件也會改變。接下來企業要學的，恐怕不只是怎麼使用 AI，而是怎麼管理一種全新的新勞動力。

我們這一代從小聽了很多建議，什麼科系有前途、什麼工作有前途，身邊的人都有一套答案。這些建議多半出於善意，但走在這條路上，又有多少選擇是隨著自己的意願呢？

我最近看到一段談自我認識的影片，裡面提到有些事情做起來太自然，我們根本不覺得那是什麼能力，甚至還以為大家都會。直到不同的人一次次說「你很擅長做這個！」，我們才發現，原來這就是自己的長處。我覺得這個提醒很好，因為很多時候，我們很習慣看自己還缺哪些東西，反而容易忽略已經做得很好的事。

最讓我興奮的是，隨著科技進步，現在的人有更多機會把自己的長處真正發展出來。以前有了一個想法，可能因為不會寫程式或找不到一起做的人，就一直放在心裡。現在有了各種工具，很多事情自己就能先試，不必等到所有條件都準備好了才開始。

而且，先做出一點東西，也能幫助我們更清楚地知道自己是不是真的喜歡這件事？有些能力也是做了才發現，「喔！原來我做得到！」很多時候，就是這樣慢慢找到自己的方向。

所以我跟這些孩子說，未來一定有很多變化，也會有讓他們擔心的事。但如果一直只談什麼工作會被取代，那就太可惜了。我們手上有這麼多的工具，也有更多機會把原本只能留在腦子裡的事情做出來。我很期待看到，當他們找到自己真正想做的事之後，能碰撞出什麼新火花。

我沒辦法告訴他們，選哪個科系一定有未來。但能在這麼年輕的時候，就開始思考自己想成為什麼樣的人，又有工具讓他們親自去試，我覺得非常幸運。這也是為什麼，我對下一代的未來反而更有信心。

本篇文章授權刊登於《今周刊》專欄

今天，我很高興宣布，心元資本（Cherubic Ventures）完成第六期基金（Fund VI）的募集，規模為 6,888 萬美元。6,888 萬美元的基金規模，取自東亞文化中「8」象徵興旺與好運的吉祥寓意。隨著這檔基金到位，心元資本橫跨六檔基金，總管理資產正式突破 5 億美元。

對我而言，第六期基金的意義遠超過募資金額。走過十年，我更確定自己為什麼喜歡早期投資。能陪伴傑出的創業者，在不確定中一步步找到方向，最後改變一個產業，是我最大的滿足感。

在世界相信之前（Before the world believes）

真正改變世界的公司，剛開始時通常沒有漂亮的數字、成熟的產品或市場共識，有時甚至只有幾個人，以及一個聽起來太早、太難，甚至有點瘋狂的想法。

我認為，傑出的創業者，常常是那些能很早察覺典範轉移（paradigm shift）發生的人，並從中發現一個可被重新定義的市場。他們運用新的技術與方法，親手去建構自己希望看見的未來。

心元資本自 2015 年成立至今，產業與技術不斷改變，但我尋找的始終是這樣的創業者：能從變化中發現新的可能，並有足夠的信念（conviction）把它變成現實。

這也是我們堅持投資早期的原因：在產品尚未被驗證、方向仍充滿未知的時候就站到創業者身邊，陪他一起摸索、試錯，找到那條路。

十年同行，陪伴創業者在不確定中找到方向

十年前，當我開始從台北投資全球早期新創時，沒有人知道一家來自台灣的創投能否走進矽谷核心，也沒有人知道單一合夥人（Solo GP）的模式能否走過不同的市場週期。

我選擇以單一合夥人的模式建立心元資本，讓我可以獨立判斷、快速決策，在真正相信一位創業者時，很早就站在他的身邊。十年下來，這也逐漸形成了我的投資方式：

• 獨立判斷，不等訊號。 單一合夥人的模式，讓我不必等待投資委員會或市場訊號；當我真正相信一位創業者時，便能迅速做出決定。
• 先看創業者。我花最多時間理解的，是一位創業者如何看待正在發生的變化、他想重新定義什麼，以及為什麼是他有機會把這件事做出來。
• 從第一張支票開始。 我希望在創業者最需要有人相信的時候站在他的身邊，從最初的階段一路陪伴他往前走。
• 在不確定中找到方向。 早期投資發生在一切尚未成熟的階段，我希望從第一張支票開始，就和創業者一起經歷不確定，在嘗試與修正中找到走下去的方向。

十年後，心元已在全球投資超過 200 家公司。我很幸運地在  Hims & Hers、Flexport、Calm、Paidy、91APP、Astranis 等公司仍處於早期階段時遇見它們。如今，我投資的許多新創已成功上市、成長為獨角獸或完成併購，並建立全球影響力。但在當年，它們也都只是剛剛起步、未來仍充滿未知的公司。

AI 重塑產業格局，下一代世界級公司已開始成形

今天，世界正迎來另一個巨大的技術轉折點。AI 將像網際網路、智慧型手機或雲端運算一樣，成為重新定義各個產業的底層平台。它將提升現有公司的效率，也讓一批過去難以想像的公司有機會成真。

軟體開始能自主完成工作，機器開始理解真實世界，醫療也朝向更早的預測發展。過去需要數百人建立的公司，未來可能由十幾個人完成，創業者挑戰的問題也將隨之改變。

在這波技術變革中，我持續尋找那些重新定義市場的創業者。自 2024 年起，我投資的 AI 原生公司（AI-native companies）涵蓋基礎建設、開發者工具、企業軟體、醫療、實體人工智慧（Physical AI）與機器人等領域，探索 AI 帶來的全新可能。

第六期基金仍處於早期階段，但已經看到一些令人興奮的開始，投資組合已吸引超過 5 億美元的後續資金。我投資的公司包括前 GitHub 執行長 Thomas Dohmke 創立的開發者平台 Entire、機器人公司 Sudo AI、AI 專利科技平台 Patlytics，以及運用 AI 改造醫療流程與藥物開發的 Max AI、Generation Lab 和 therapiAI。

其中，Entire 募得開發者工具領域史上規模最大的種子輪之一；成立約兩年的 Sudo AI，估值已接近 20 億美元，其 sudo R1 機器人系統透過虛擬模擬訓練，無需依賴真實世界的操作資料，也能穩定處理從未見過的物件。

信念先行（Conviction before consensus）

過去十年讓我更加確定，在答案還沒有出現的時候選擇相信一位創業者，並陪他走下去，是早期投資很重要的一部分。這就是我所相信的「信念先行」（Conviction before consensus），也是心元過去十年一直在做、並將在第六期基金延續的事。

十年來，我們累積了更廣大的全球創業者網絡，也有幸能與許多創業者長期同行。回頭看，許多我最重要的投資，也都來自這樣長期的陪伴與信任。

第六期基金是心元資本第二個十年的開始。進入下一個十年，有兩件事情不會改變：保持早期（Stay early），並繼續和最傑出的創業者一起，建構我們希望看見的未來。

下一批真正改變世界的公司，今天或許還沒有成形。如果你正在努力把你相信的未來變成現實，我希望有機會參與其中，和你一起讓它發生。

歷期投資人涵蓋全球具代表性的機構投資人與基金會，以及上市公司、家族辦公室、成功創業家與高淨值個人投資人。

Fund VI 持續聚焦早期投資，投資範圍涵蓋基礎建設、開發者工具、企業軟體、醫療、實體人工智慧（Physical AI）與機器人等 AI 原生（AI-native）領域。投資組合中的機器人新創 Sudo AI，成立約兩年估值已近 20 億美元，躋身獨角獸行列。

心元資本創始執行合夥人鄭博仁（Matt Cheng）表示：「走過十年，我比任何時候都更確定自己為什麼選擇早期投資。能和傑出的創業者一起，在不確定中找到方向，最終改變一個產業，正是讓我一直努力的最大動力。」

從基礎建設到產業應用，全面布局 AI

AI 正逐漸成為重塑各產業的底層平台，在這波技術變革中，心元資本持續尋找運用新技術重新定義市場的創業者。自 2024 年起，其投資的 AI 原生公司涵蓋基礎建設、開發者工具、企業軟體、醫療、實體人工智慧與機器人等領域。

在機器人領域，Sudo AI 由國際具身智能（Embodied AI）與 3D 視覺領域重要學者、PointNet 共同作者 Hao Su，以及連續創業家 Robin Han 共同創立。其 sudo R1 機器人系統透過虛擬模擬訓練，無需依賴真實世界的操作資料，也能穩定處理從未見過的物件，為機器人走向大規模應用突破重要瓶頸，心元資本是其最早期機構投資人。

心元資本也是前 GitHub 執行長 Thomas Dohmke 創立的開發者平台 Entire 早期投資人，該公司今年稍早完成 6,000 萬美元募資，創下開發者工具新創史上最大種子輪募資紀錄。

第六期基金仍處於早期階段，投資組合公司在心元投資後已累計吸引超過 5 億美元後續資金。其他代表性投資包括 AI 專利科技平台 Patlytics，以及 Max AI、Generation Lab、therapiAI 等醫療與藥物開發公司。

十年同行，持續支持下一代創業者

心元資本成立於 2015 年，是全球最早採用單一合夥人（Solo GP）模式的創投之一，成立至今已在全球投資超過 200 家公司，包括早期投資 Hims & Hers、Flexport、Calm、Paidy、91APP、Astranis 等。其中，Hims & Hers 已在紐約證券交易所上市、91APP 在台灣上櫃，Paidy 則由 PayPal 以 27 億美元收購，心元資本也是全球數十家獨角獸公司的最早期機構投資人。

第六期基金是心元資本第二個十年的開始。鄭博仁表示：「過去十年讓我更加確定，在答案還沒有出現的時候選擇相信一位創業者，並陪他走下去，是早期投資很重要的一部分。進入下一個十年，我們會繼續保持早期（Stay early），和最傑出的創業者一起，建構我們希望看見的未來。」

那首歌叫做〈come again〉，是日本嘻哈團體 m-flo 於 2001 年發行的作品。它把當時席捲英國的 2-step 曲風帶進日本流行樂壇，成為千禧年 J-POP 的神曲。然後，隨著時間推移，它和所有的暢銷歌一樣，慢慢地退回到了 KTV 點播清單和懷舊歌單裡。

直到 2024 年，m-flo 在年度音樂特別節目〈Best Artist 2024〉上與櫻井翔合唱這首歌；隔年，女團 IS:SUE 的一支練舞影片再度點燃它，〈come again〉原版 MV 突破 5,000 萬次播放。一首 24 歲的「老」歌，找到了一批在它發行時還沒出生的聽眾。

而開頭那 127 個 Remix，是這波復活的最後一塊拼圖。那場競賽由 m-flo 與一間成立不到五年的日本新創公司共同舉辦：SURF Music。

150 首沒人聽過的歌，成了 SURF Music 的起點

SURF Music 是一個數位交易平台，由日本資深音樂人 Kenneth Kobori 創立，主要瞄準的是尚未發行的音樂：創作者把還沒被選用的音樂上傳，唱片公司、A&R（唱片公司內負責發掘藝人與選歌的部門）、影視製作公司則在 SURF Music 上發掘潛力作品。

Kobori 在日本音樂圈有超過 20 年資歷。他最為人知的作品，是 2005 年由歌手 AI 演唱的〈Story〉。那首歌在 Oricon 榜上連續 73 週保持在前十名，九年後更被迪士尼選為《大英雄天團》日本版的片尾曲，是日本人耳熟能詳的經典曲目。

然而，寫得出這樣的歌，不代表你懂得怎麼賣自己。與電通（Dentsu）的多年經紀約結束後，這位資深音樂人成了自由身，「我一度不知道要怎麼認識新的藝人或唱片公司的人，而且我非常不擅長自我推銷，」Kobori 坦承，「我當時有點迷失。」

為了解決自己面臨的痛點，他做了一個很簡單的網站，把自己約 150 首沒發行過的歌全部上傳，開放權限給幾家唱片公司和經紀公司。三個月後，其中三首被選中了，而那三首，是他 15 到 18 年前寫的。

「對我來說，那些歌聽起來糟透了，現在我絕對不會把它們拿給任何人聽。」Kobori 自嘲道，「但當時我轉念一想，如果我有一百多首歌，那全世界的製作人硬碟裡，一定有大量的歌放著生灰塵。如果有一個平台讓所有人把音樂放上來，唱片公司就能從這個曲庫裡挑選，那將能幫助到全世界的創作者。」

這個為自己而做的網站，後來長成了一家公司。SURF Music 於 2023 年正式推出，目前已有來自 195 個國家、超過 4 萬名創作者加入，B2B 客戶超過 450 家，日本主要唱片公司也已陸續簽約，平台上的作品曾被 Pokemon、Disney 採用，並促成 9 首打進日韓排行榜前五名的作品。

2023 年，SURF Music 入圍 SXSW Innovation Award，2024 年獲《Fast Company》選為世界最創新公司之一；今年上半年，他們更完成 790 萬美元的 pre-Series A 募資，新投資人除了心元資本（Cherubic Ventures）以外，投資人名單幾乎全是音樂產業的核心玩家：韓國娛樂巨頭 YG Entertainment 旗下的 YG Plus、日本頂尖音樂製作公司 agehasprings，以及 Enigmo、Rainbow Entertainment、Hiplandmusic 等。

一份 email 名單決定了哪些歌會被聽見

要理解 SURF Music 的價值，得先看看它想取代的東西長什麼樣子。

Kobori 說，在日本音樂圈裡，要發掘出好歌，一切都從一份 email 名單開始。唱片公司的 A&R （負責發掘藝人與選歌的人）手上都有一份自己的專屬「email 清單」，那是他們多年來累積的人脈資產，當藝人需要新歌，他們就對著這份名單發出需求單，收到投稿後再一首一首聽完，手動選出來。如果是為大牌藝人徵歌，一次可能收到好幾百首。

「就算每首只聽 15 秒，要全部聽完也是很折磨人的事。」Kobori 說，他曾在環球音樂做過大約一年的 A&R，那一整年就是在聽一首又一首的 demo 中度過的。

而這份名單同時製造了兩個問題：資深 A&R 的信箱長期被大量 demo 淹沒，其中許多根本不符合眼前需求；而對沒人脈的年輕 A&R 來說，他們手上一份名單都沒有，只能懇求前輩引介，一個一個慢慢累積。

SURF Music 想取代的，就是那份名單。SURF 的曲庫每天都有新的創作者從世界各地加入。這樣一來，菜鳥 A&R 不必再等前輩引路，東京的唱片公司也不必再靠中間人才能找到洛杉磯或首爾的製作人。

用 AI 解決搜尋難題

但曲庫愈大，另一個問題就出現了，好幾萬首歌，要怎麼找到最合適的那一首？Kobori 解釋，「用戶登入之後，如果在找某一種特定的曲子，可以直接用 SURF Music 的 AI 搜尋，直接輸入像是『孤單的女孩剛和男友分手，一個人走路回家』這樣的句子，系統就會找出聽起來正是那種感覺的歌。」

在 Disney+ 上，就有三首歌因此被選中：導演直接把需要配樂的那一場戲的劇本複製貼上，讓 SURF Music 推薦音樂。

音樂界的 Google Workspace！SURF Sessions 讓語言不通的人一起做歌

Kobori 自己就是平台上最活躍的創作者之一。SURF Music 會分析每位創作者上傳的作品，把世界各地做類似音樂的人介紹給彼此，他現在的合作對象就是這樣來的。

「其實，我很喜歡和韓國的音樂創作者合作，但在這之前根本沒辦法，」Kobori 說，「我們語言不通，得找一位翻譯才行。」

為此，他們孵化出了 Surf Sessions。創作者可以開一個 session、找齊編曲或作詞的夥伴，聊天室裡每個人選自己的語言，Kobori 用英文打字，首爾的製作人即時看到的全是韓文；所有檔案也集中放在專屬於那首歌的雲端硬碟裡。「以前是用 email 把進度傳來傳去，」Kobori 說，「所以常常會問：那個資料夾跑哪去了？現在集中在一起協作，每個人都清楚知道進度到哪裡。」

「他們說我活在幻想世界裡」

這些功能今天講起來順理成章，但最初 Kobori 把這個點子拿去問業界朋友時，得到的答案全都是：不可能。說這些話的，都是音樂產業的人，正因為清楚產業規則，他們才斬釘截鐵地說這件事做不成。

「但我從小就有這個特質，」Kobori 說，「當有人跟我說某件事做不到，我就更想去做。」

他們的理由有兩個。第一，頂尖創作者憑什麼信任一個陌生的平台，把自己未發行的音樂交給你？Kobori 說，創作者的保護欲很強，「你創作的一首歌就像你的孩子。」第二，唱片公司憑什麼付錢？他們早就從最好的製作人那裡拿得到歌。

第一題是所有雙邊市場都會遇到的雞生蛋問題：沒有好曲庫，唱片公司不會來；沒有唱片公司，創作者也不會把作品交出來。SURF Music 選擇先做供給端，而 Kobori 用的是最土法煉鋼的方式，一個一個去找創作者談。他靠著多年累積的人脈逐一聯繫製作人，「我大概跟不同的製作人開了將近一千場的 Zoom 會議，」最終才說服他們把未發行的作品放上來。

等到平台上聚集了約 1,000 位創作者，其中不乏葛萊美獎得主和 Billboard 冠軍製作人，後面的人就不必再說服了。有了曲庫，唱片公司也陸續簽約之後，創作者的態度就改變了：這些公司都在上面，那它就是一個正規的平台。

放棄抽成，反而換到產業信任

第二題，則差點把公司逼進死胡同，也讓 Kobori 學到一課：在成熟產業裡，別人把你歸為哪一類，有時比你實際做了什麼更重要。

SURF Music 最初的模式看起來很合理：歌曲被選用後抽 10% 的版稅，這是多數 marketplace 的標準做法。但在日本音樂圈眼中，這個抽成是一個明確的訊號。「唱片公司說，既然你們抽版稅、又在媒合音樂，那你們就是 publisher，只是嘴上不承認而已。」

在日本，publisher（音樂版權公司）與製作人簽約，代表他們把作品媒合出去，並從版稅中抽成。一旦 SURF Music 被歸到這一類，它就不再是中立的工具，而是版權鏈上多出來的一個分潤方：唱片公司要多付一筆，而早就簽了 publisher 的頂尖創作者，等於被多切一刀。

Kobori 因此把商業模式砍掉重來：改成純訂閱制。沒想到，定位一改，唱片公司的態度就變了，門也一扇一扇打開。「到頭來，他們看見了我們帶來的價值，也加入了我們的使命。」

而最初那些說不可能的人裡，有一位當時在 Sony 工作。四年後，Kobori 把做出來的東西拿給他看，對方說：天啊，你真的做出來了。現在那個人也在 SURF Music 工作。

讓每一個做音樂的人，都在 SURF 上相遇

把鏡頭拉遠到未來，Kobori 對五年後的想像，其實比「音樂交易平台」大得多：他想要的是產業裡每一個接觸音樂的人都有一個 SURF 帳號，由平台把彼此連起來，「這是我們最核心的目標：把所有人連結在一起，讓大家一起共同創造好音樂。」

而讓他覺得這一切值得的，是看著平台上的創作者從沒沒無聞，到陸續拿到與大牌藝人合作的機會，如今更有許多成立了自己的公司。「看著他們這樣成長，是最令我滿足的事情。」

而那個為自己而做的平台，最後也真的解決了 Kobori 自己的問題。46 歲的他現在只留一天給音樂，會在那一天裡寫五個音樂雛形，剩下的交給平台上固定合作的十幾位製作人完成。他一週最多完成過八首歌。

「我現在做的音樂，大概比以前還多。」，Kobori 說。

「主權」，大概是 AI 時代最珍貴、卻最輕易被交出去的東西。Figma 至少還有自己的技術和客戶，就算挨了一拳仍然有還手的餘地；真正睡不著的，恐怕是那些把整個產品蓋在大模型上的公司，對他們來說，大模型就是命脈，要是一漲價或推出相似的產品，他們恐怕就得關門大吉。

在聊天的過程中我觀察到，這樣的深度綁定通常是一步步造成的：先用了平台的模型，再把資料、流程一層層接上去，最後連產品體驗都盤根錯節地長在上面，想拔掉的話就得連根帶土。一開始，AI 像一雙翅膀，讓業務進度飛快；但等到越綁越深，哪天想換，才發現早已不是改一行程式那麼簡單，嚴重的話還得拆掉大半個產品。那雙翅膀，不知不覺已經變成了手銬。

而近期，大家開始認真看待這件事。有人乾脆改用開源模型，自己搭一套能完全掌控的系統；也有人開始把重要的資料收回來，因為他們心裡清楚，今天輕易交出去的東西，很可能明天就養出一個對手。

這或許是矽谷正在經歷的一場集體清醒：創辦人開始重新思考「借力」與「獨立」之間的平衡。大模型依然是極具效率的槓桿，但如何讓這支槓桿操之在己，正成為每個創業者在敲下第一行程式碼之前，就得先想清楚的事。

本篇文章授權刊登於《今周刊》專欄

原因在於，機器人需要的內容和生成式 AI 完全不同。大語言模型可以透過網路上的文字、圖片和影片理解世界，但機器人要學的是操作。同樣是一段人把杯子放到桌上的影片，生成式 AI 可以辨識出「有人把杯子放到托盤上」，機器人則需要知道：手該從哪個方向靠近、施多少力才不會滑掉、如何判斷已經抓穩。這些資訊不會出現在網路上的資料裡，更無法透過爬蟲大量取得。

很多人會直覺認為，既然缺資料，那就去蒐集更多。但近期機器人學習領域的一項研究卻發現，真正限制機器人能力的，未必是資料量，而是資料是否來自足夠多不同的環境。研究發現，在同一個場景裡，即使學習次數持續增加，模型表現也很快會遇到瓶頸；相反地，只要增加物體、環境和操作情境的多樣性，即使資料量沒有大幅增加，泛化能力反而提升得更快。

這個結果其實不難理解：同樣是一個拿杯子的動作，今天可能是玻璃杯，明天可能是不鏽鋼杯；今天桌面平整，明天可能有人剛好撞了一下桌子。人類每天都活在這些細微變化，因此不會意識到這對機器人來說有多麽困難。

也因為如此，許多新創團隊正在想辦法讓機器人遇見更多不同的情境。最直接的方法，是把人類的操作完整記錄下來。不少公司大量使用遠端操作（Teleoperation），由人類操控機器人，並把每一次關節角度、施力方式和操作過程保存下來，希望讓機器人看過越多不同的操作方式，就越能適應真實世界。

另一條路則是讓機器人自己累積經驗。輝達近期發表的 ASPIRE 學習系統，會在每次任務失敗後分析原因、修改控制程式，再把成功的方法存進「技能庫」。下一次遇到類似情境時，機器人就可以自己修正自己。

第三種做法則更具想像力，直接在高擬真的虛擬世界中進行極限訓練。心元資本投資的美國新創 Sudo AI 採用純模擬路線，讓機器人在虛擬環境中反覆面對無數種材質、光影、背景與擺放方式的組合，再直接部署到現實。

今年六月的美國 CVPR 大會上，這款機器人現場接受觀眾的隨機考驗，面對透明物體、金屬、軟質材料甚至細小的藥丸，它幾乎都能好整以暇地抓起來，台下看似即興的出題，其實早已在模擬世界中演練過無數次。今年 SUDO AI 以超過二十億美元的估值完成新一輪融資，押注的正是這條路。

過去幾年，大語言模型的成功讓大家相信只要資料足夠多，AI 就能持續進步；但是機器人的發展卻相反，真實世界最棘手的特徵，就是其不可預測的變動。對於機器人而言，在完美的實驗室裡重複一萬次完美的動作，並不能帶來真正的應用；只有在充滿隨機性的環境中經歷一萬種不同的挑戰，在混亂中尋找秩序，才會是真正的解方。

家長，是最捨得為孩子花錢的一群人；可在資本市場上，教育公司卻最不值錢。今年上半年，全球資金近八成流向 AI；而整個教育科技吸引的資金竟連 AI 的零頭都不到，跌到十年新低。

仔細想想，這非常反常。過去要花大錢找名師才學得到的知識，如今有了 AI，幾乎人人可得。在這樣的情況下，教育理應是門愈來愈好的生意，但現實卻恰恰相反。

我想了一陣子後想通了：AI 把知識變得隨處可得，卻沒把「想學的心」也交到每個人手上；工具能加速的只有效率；它再厲害，也喚不起一個人求知的渴望。

現在很多做教育科技的團隊，把心力都花在打磨產品，他們相信工具夠好，人自然會想學習。但真的是這樣嗎？當我和這位創辦人聊完，我發現：沒有AI 之前，學習的門檻是「不知道」；如今，真正的門檻反而是「不想知道」。

回想一下，我們這輩子最拚命讀書的時期，是不是學生時代？那股用功，幾乎都是被外面推著走的。所以考試一結束，很多人這輩子就再也沒翻過一本書。因為真正推著我們的學習的，或許一直都是排名、父母的期待、外界的認可。

而那份想學的心，要從哪裡來？看看小孩就懂了：他們一天問一百個為什麼，沒有考試逼著，卻學得最快，因為問的都是自己真心想弄懂的事。這件事其實長大了也沒變：當「學習」是由你真正在乎的問題驅動，動機自然會長出來。

AI 把整座知識的寶山搬到我們面前，人人都成了知識的富翁。可是守著金山、卻沒有學習的動機，再富也和窮人沒兩樣。願你我坐擁這座金山，也永遠別弄丟了那份最寶貴、驅動我們學習的動機。

本篇文章授權刊登於《今周刊》專欄