AI時代不是模型好就能贏！SparkLabs Demo Day 11登場：9組新創怎麼改變企業流程？
SparkLabs Taiwan第11屆Demo Day於6月4日登場，共有9組新創上台，主題定調「Agentic AI與Physical AI」。
SparkLabs Taiwan共同創辦人暨管理合夥人邱彥錡在開場表示，AI帶來了期望也帶來了焦慮，AI重鎮矽谷的創辦人不只思考產品功能，而是在想市場、誘因、法規與生態系設計；贏的公司，不是擁有最好模型的公司，而是最靠近真實工作流程的公司。
「AI原生新創可以用一半人力、三倍速度前進，因為他們不帶著遺留系統、遺留流程和遺留思維。」邱彥錡說，而這次Demo Day的新創正帶來改變。
Agentic AI：AI代理進入企業核心流程
AI代理的浪潮，正從個人生產力工具滲透進企業的核心系統。
AgentX解決的是「AI Pilot墳場」問題。AgentX創辦人暨技術長Marcin Michalak指出，過去18個月大多數企業都跑過AI，但大多數無法規模化，根本原因是缺乏可靠的基礎設施。
AgentX打造企業級AI多代理編排（multi-agent orchestration）平台，強調可在地端部署並通過SOC 2合規認證，讓企業員工只需透過對話就能建立自己的代理工作流程。
業務銷售是另一個被AI代理盯上的戰場。Klipy.ai共同創辦人暨執行長Jung Kim指出，業務人員每月有超過100小時花在手動的非銷售工作，占工作時間60%，而AI原生的競爭對手根本不需要這麼多人力。
Klipy定位為「AI業務長（Chief Revenue Officer）」，一套系統包辦業務劇本（playbook）安裝、通話與會議紀錄、客戶關係管理（CRM）自動更新，以及下一步行動建議，讓每位業務員每天面對的決策變成一個個「確認或拒絕」。
Morale AI瞄準的是台灣最熟悉的場景：製造業知識傳承。創辦人高聖翔描述了一個場景：一個凌晨兩點趕到廠房處理品質問題的資深工程師，帶著千次以上的實戰經驗，但明年就退休了，那些知識也跟著走了。
Morale AI打造製造業AI代理平台，整合企業資源規劃（ERP）、製造執行系統（MES）等結構化資料與標準作業程序（SOP）等非結構化資料，在上面建立20多個理解製造業工作邏輯的代理。以機械加工業為例，代理可保存刮削（scraping）技術知識、分析品質問題並提出可執行的改善建議，取代過去只能靠人傳人的經驗。Morale AI目前客戶數成長8倍、全球營收成長230%，目標2028年達到ARR 1,000萬美元（約新台幣3.15億元），透過Nvidia與Oracle作為通路夥伴拓展美國與東南亞。
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Nitra則瞄準醫療行政流程。Nitra由台裔美國人陳兆慶與Tim Hwang共同創辦，要解決美國診所的行政地獄：預約、保險理賠、採購，全靠人工消耗時間與人力。Nitra以AI代理接管診所行政，號稱可減少90%行政工作量，並整合醫療採購市集NitraMart與附帶現金回饋的診所支出卡，打造一站式診所營運平台。
AI重寫醫療與創作產業規則
Infocus Therapeutics要解決的，是製藥產業的「專利懸崖（patent cliff）」：大量暢銷藥物即將專利到期，藥廠急需新藥填補研發缺口，但傳統RNA靶向小分子藥物研發仰賴暴力篩選，要過濾數十萬個分子，耗時且命中率低。Infocus Therapeutics建立四層AI平台，從RNA結構預測、結合位點識別、AI驅動分子生成，到科學家決策層則以主動學習（active learning）應對RNA研發資料稀缺的挑戰。
Preveta打造的則是癌症照護AI指揮中心：整合所有資料來源後，由AI代理護理師Kate主動識別哪些病患病情惡化、誰逾期未回診、誰符合臨床試驗資格，並直接推進照護流程。目前Preveta的病患參與率達68%，可在五分之一的病患中發現癌症進展，並將治療間隔從6週縮短至2天，已服務1,400名醫護提供者、覆蓋300萬名病患，每家診所年化投資報酬超過400萬美元（約新台幣1.26億元）。
AudioNumber關注的則是音樂產業的漏洞：90%上架至串流平台的歌曲，從未在出版端完成版權登記，導致版稅每年流失逾20%。Audio Number的解法是雙層架構：資料層整合9個以上來源並建立版稅估值模型，找出最高價值的漏登曲目；回收層則直接代表藝術家完成所有跨境登記與版稅徵收，創作者完全不需要接觸任何版稅協會表格。目前Audio Number代理逾4,000首歌曲，每月新增300首以上，正與亞洲一個規模逾4億美元（約新台幣126億元）的音樂基金洽談合作。
Physical AI：機器人從概念走向部署
除了數位流程的改變，人們更期待AI可以改善物理世界的運作。
1Robot創辦人暨執行長Jesse Chen以一個歐洲創業者的視角直言：「西方有最好的AI模型，但Physical AI是一場部署競賽。」他指出，全球大部分機器人的設計與製造能力目前高度集中在單一高風險國家，美國與歐洲必須重建自己的工業與國防基礎，而人口萎縮導致製造業勞動力短缺，預估到2030年將有800萬個製造業職缺無人可填。
1Robot打造AI原生、美國管控的雙用途機器人（製造與國防），以400座以上工廠的真實部署資料訓練製造AI，並賦予機器人Level 4自主能力，可在工廠、倉庫、不同地形之間靈活移動調適。2025年One Robot實現250萬美元（約新台幣7,875萬元）營收、已達損益平衡，2026年至今已簽下逾500萬美元（約新台幣1.575億元）新合約，目標2030年達到1億美元（約新台幣31.5億元）營收。客戶包含三星（Samsung），並已與Nvidia、Intel及台灣的Advant等建立合作夥伴關係，總部也從瑞士遷往矽谷。
「現在的機器人公司，就像1990年代的Google還在自己蓋機房，」Anvil Robotics創辦人暨執行長夏一鳴說，「那些公司應該專注在搜尋引擎，而不是伺服器機架。」Anvil的定位是Physical AI的AWS：提供模組化硬體、覆蓋80至90%需求的軟體平台，以及可從1台擴充到100台的製造體系，讓機器人開發者不必從零搭建整個技術堆疊，專注在自己的應用層。
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Anvil成立於2025年7月，10個月內從2位創辦人擴展至28人，營收突破600萬美元（約新台幣1.89億元），每月出貨40台機器人，客戶橫跨Nvidia到Y Combinator新創。共同創辦人暨技術長Vay擁有逾17年機器人經驗，曾創辦機器人公司並出售給Google，並擔任Zipline、Google Robotics顧問。此番來台，Anvil正在尋找台灣、日本、韓國的供應鏈夥伴與部署夥伴。
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