2026 Workshop#1｜新創早期投資評估實戰
當傳統 SaaS 指標失效，投資人如何獵取 AI 時代的「自我進化型」獨角獸？
新年伊始，SIC 2026 年首場實戰 Workshop，聚焦「新創早期投資評估指標」的全面轉型。此次 Workshop 邀請到 Trans-Pacific Angel Conference 發起人 Dennis Lee 與 SIC 合夥人 Amos Huang，從北美投資實務到生成式 AI 的商業模型，帶領參與者全面解構傳統 SaaS 模式如何在 AI 浪潮下瓦解，探索新的投資決策思維與工具。
▍跨境投資心法與「人」的評估哲學｜Dennis Lee
全球視角差異：
北美偏好「顛覆性與長期回報」，亞洲重視「快速獲利與回本」。資產配置建議：
天使投資應佔個人資產 10–20%，打造 20–40 家新創組合分散風險。創業者三大指標：
Coachability（教練性）、Integrity/Intelligence/Energy（巴菲特原則）、多元背景調查。兩大財務指標：
LTV/CAC ≥ 3；T2D3 成長模型：5–6 年達 1 億美元 ARR。
▍AI 新創評估的十大核心指標｜Amos Huang
典範轉移：
SaaS「賣工具」，AI「賣成果」；AI 公司人力精簡但人均營收大幅提升。指標翻轉：
ARR + AU、推論經濟學
M3+ 微笑曲線：用戶留存反彈
專屬資料是護城河，否則易被 LLM 取代
資料與法務風控：
需審查資料授權合法性、取得穩定性與是否具備 Prompt Engineering 能力。
▍AI 助力投資決策革命
Dennis 展示用 Gemini + SIC 系統，一小時內產出商業計畫書，三分鐘內出現 AI 評估報告。原本需兩週的篩選流程，現已濃縮至數小時。
▍在 AI 世代成為頂尖 1% 的投資人
活動尾聲，Amos 呼籲所有投資人，2026 不再只是「會用 Excel 看報表」，而是要成為能看懂 AI 系統「自我學習潛力」的智慧型投資人。
Prompt Engineering 提問技術
辨識 AI 系統的「學習潛力」與「進化能力」
「過往的投資像是在挑選一輛更好開的車，AI 時代的投資則是挑選一個能自我學習的機器大腦。」