一般而言，約 90% 初創企業最終會以失敗告終。當然，並非所有行業的風險都大同小異。根據最新報告，金融、地產及醫療業初創存活率相對較高（約 55-60% 能活過 5 年），因這些行業入門門檻較高，且通常有較穩定的商業模式。

而軟件與 SaaS 服務雖然估值高，惟 70% 的 SaaS 公司在 5 年內失敗，主因是市場競爭極其激烈，且用戶獲取成本高。至於近年最熱門的人工智能 (AI) ，別以為機遇處處，據 2026 年最新數據顯示，初創失敗率高達 90%！甚至比傳統科技公司更高，原因是資金燒錢速度快，且技術落實部署困難。

Money 20/20 亞洲論壇曼谷站便邀得兩位在創投與金融科技領域具備豐富經驗的專家：Informed Ventures 合夥人 Miranda Jiang 以及 WeMoney 創辦人兼 CEO Dan Jovevski，探討時下熱門課題，為有志在亞洲發展的初創團隊提供實戰指引：

過去，企業 IT 一般傾向採用封閉的專屬（Proprietary）技術，以確保穩定安全。但 AI 的崛起，加上 OpenClaw「養龍蝦」熱潮席捲全球，令開源技術得以在企業間迅速抬頭。

無奈近年地緣政治風險加劇，企業在技術選擇上也更為謹慎。部分開源模型因商業壓力而轉向封閉，這不僅影響市場透明度，也加深客戶對「供應商鎖定」的憂慮。

不過 Red Hat 香港、台灣及澳門區域總經理文志鋒（Peter）反認為，在此背景下更能突顯 Red Hat 的優勢。

過去，不具專業知識的散戶投資，不少僅靠個人對市場的觸覺、多留意時事新聞、閱讀財報、緊貼社交媒體風向等基本面研究。自從人工智能（AI）與大數據分析普及，投資開始轉向以演算法、機器學習和數據驅動的決策，令投資更精準、更高效，同時帶來新的風險管理挑戰。

事實上，AI 已成為量化交易的核心，能即時判斷市場情緒並部署策略。部分大型基金更已建立 AI 平台，能在數分鐘內完成原本需半小時以上的個別股分析。AI 甚至可以透過衛星影像，分析商場車位密度以及社交媒體情緒指數，提前預測消費股表現。

研究顯示，利用 ChatGPT 分析新聞情緒進行交易，投資回報率最高可突破 500%。全球最大對沖基金之一的橋水基金（Bridgewater Associates），已推出由 AI 全權管理的 20 億美元基金，表現媲美人類團隊。

在全球數碼化經濟加速發展的背景下，傳統電腦系統已明顯跟不上現代職場的步伐。雖然許多辦公室仍維持傳統運作方式，但高達 94%香港企業相信，透過現代科技工具能實現更智能、更個人化的工作體驗。就連《施政報告》亦計劃投資港幣 10 億元，成立人工智能研發學院，推動本地科技創新。

就此，HKEPC Biz 邀得 Dell Technologies 香港及澳門區總經理鄺家麒（Jackie）及大灣區信息基礎架構解決方案事業部總監鄒以倫（Leo）和讀者分享專業意見。

在鄒以倫看來，本港混合辦公（Hybrid Workforce）模式已是常態，使用者對 PC 的輕薄、長續航、安全性與可管理性提出更高要求；而大型跨國企業，則傾向設備標準化以實現全球統一管理。

近年AI發展呈階段性躍升：由生成式 AI（GenAI）帶動內容創作與知識普及，進一步演化為代理式 AI（Agentic AI），能在工作流中自我學習並協作完成複雜任務；同時亦走向具身智能（Embodied AI），讓智能體透過「身體」與物理世界交互，推動在工業、服務及家庭等場景實施。此趨勢顯示 AI 正由虛擬走向現實，從工具轉型為能持續進化的產業基礎設施。

商湯科技董事長兼 CEO 徐立博士指出，過去 10 年是人工智能（AI）認知變化最快的時期，AI 正由感知走向生成，再邁向具身智能與世界模型，重塑各行各業的工作方式。

商湯科技聯合創始人兼首席科學家林達華教授直言，AI產業化雖加速，但仍面臨可靠性、專業數據、空間理解及成本等挑戰。他認為，缺乏深厚視覺技術積累的公司，即使擁有海量數據，其數據處理和訓練價值也遠低於具備數據提煉能力的公司。