30 億台幣悄悄到位，OpenAI 幫不演了
還記得去年離開 OpenAI 的那群核心產品、財務、研究大神嗎？他們沒有退休，而是組成 Zero Shot 創投基金，首期就募到 1 億美元（約 30 億台幣），專門獵殺「還沒出現的下一個 ChatGPT」。根據 TechCrunch 獨家報導，第一筆錢已經投出去，第二輪募資也在進行中。
誰在發錢？三張熟面孔
- Evan Morikawa：前 OpenAI 應用研究主管，曾把 GPT-3 變成商用 API 的男人
- Brad Lightcap：前 OpenAI 財務長，Sam Altman 的錢包守門員
- Lilian Weng：前 OpenAI 安全研究副總，機器人與強化學習專家
他們的共通點：親眼看過模型從 0 到 1，知道什麼場景「沒有 AI 絕對做不出來」。
投資口味公開：三種案子直接出局
Zero Shot 已經婉拒超過 200 件提案，歸納出他們的 紅線名單：
- 只是「+AI」而非「AI Native」：把本來 Excel 能做的事包一層 API，不收。
- 沒有技術護城河：簡報裡只有「我們會用 ChatGPT」，沒有自己調模型或資料飛輪。
- 場景太小眾：鎖定單一學校、單一醫院，天花板一眼看到頂。
台灣新創搶錢三步驟
Step 1｜開場 30 秒 Demo 給足
把簡報第一頁換成 實際操作影片，讓投資人「眼見為憑」。例如：
- 一句語音下達，AI 自動把台灣 7 月發票載具資料轉成資產負債表
- 上傳 3 張夜市發票，AI 30 秒生出可申報的報稅 Excel
Step 2｜講清楚「沒我們就做不到」
用具體數字對比：
- 傳統作法：會計師花 4 小時整理 ➜ 成本 2,000 台幣/次
- 你的 AI：4 秒完成 ➜ 成本 5 台幣/次
- 結論：沒有自家模型，成本降不下來，速度也起不來
Step 3｜團隊 Slide 放「誰會調模型」
Zero Shot 最怕團隊只會「套 API」。在簡報裡明確標出：
- 誰負責 fine-tune（就像幫模型補習）
- 誰掌控 data pipeline（讓模型持續吃到新資料）
- 誰有 GPU 資源（台灣可用台智雲、Google Cloud TPU 額度）
他們已經投誰？兩個案例給你抄
- 法律 AI 新創「Briefly」：上傳 500 頁判決書，30 秒生出訴訟策略，種子輪拿到 300 萬美元。
- 製造 AI「FabGenie」：用 LLM 讀產線感測器數據，直接給工程師維修建議，Pre-A 拿到 800 萬美元。
共通點：垂直夠深、資料壁壘高、客戶願意立刻付錢。
下一步：把簡報丟過去
Zero Shot 公開徵案信箱：pitch@zeroshotfund.com
- 主旨格式：[台灣] 公司名＋一句話說明（例：[台灣] 發票精靈 ➜ 3 秒把發票變報稅表）
- 附件：10 頁 PDF 或 Notion 公開頁面，含 Demo 連結
- 截止：他們沒設期限，但基金 70% 額度預計在 2026 Q3 前投完，愈早愈好
現在就打開簡報，把第一頁換成 Demo 影片
30 億台幣池子已經開了，Zero Shot 要的是「非 AI 不可」的場景，而不是「AI 很酷」的場景。檢查一下你的提案，如果拿掉 ChatGPT 還能活，那就難打動他們；如果拿掉後直接掛，恭喜，這筆錢你很有機會。
試試看吧，把簡報丟出去，下一個拿到 300 萬美元的可能就是你。
