這篇專欄刊出時，我應該已經做完了在一年一度的台北電腦展Innovex的專題演講，我今年選擇的演講主題是「From Lean to Deep Tech」（從精實新創到深度科技），以反映矽谷從去年開始的明顯投資轉向。
關於精實新創的風潮已經過頂點，以及其普遍資本效率不如預期，我已經在專欄中寫過多次，這裡就不再重新解釋。唯一需要補充的是：精實新創並不會消失，而是會成為一個固定存在的領域，就像長久以來生醫相關的風險新創一直都以波士頓為中心，有著自己的投資人和創業家生態系統一樣，這一波精實新創的浪頭十餘年，也將留下一批真正優秀的投資人和連續創業家，繼續利用處理器紅利提供使用者和企業用戶更新更方便的軟體服務應用。
但錢開始流回深度科技是不爭的事實，這對於一直下注在技術上以至於錯過精實新創浪潮的台灣來說是個好機會，只是要小心不要落入「終於給我們等到這天」這種天真的假設——因為這一波深度科技和九十年代還是有許多不同的地方。
首先，在精實新創興起前，其實大部分的新創都是深度科技。九十年代達康泡沫中固然有大量像Pet.com這種淪為千古笑話的「達康公司」，但是同時間有許多成功的新創開發的都是相當複雜的深度科技，領域橫跨計算機、通信、半導體、伺服器、資料庫、企業軟體乃至於作業系統等。這些動輒由史丹佛或柏克萊電腦電機博士（而且是沒有輟學的）共同創辦的新創們——包含我的前東家Atheros在內——有許多都上市並成為永續的科技公司。
那麼新一代的深度科技和九十年代的前輩們有什麼不同呢？
首先我們看到九十年代許多重科技的出現是為了把計算機以及網路帶入消費者和企業的世界中，是屬於促進性（enabler）的科技。例如Windows 95的出現讓一般人也能輕鬆上手使用電腦，10/100乙太網路使得分享多媒體檔案變得實際，網景瀏覽器讓人可以不費力地瀏覽網站， ADSL讓消費者能夠透過家家戶戶都有的電話線進行第一代的高速上網⋯⋯等。
在那個年代，只要能促進，就有機會攫取價值，這也是我們台灣的電腦和半導體產業過去所熟悉的成功路徑。
向前快轉十五年，現在聯網的裝置已經從使用者主動使用的終端裝置，擴展到數量快速增長中的無人介入的獨立裝置，搭配迅速進步的機器學習演算法。在這種環境下，促進已經不再是深度科技的目標，能否大幅拓展人類的疆域（frontier）才是風險資本家壓重注的理由。
領導著這一波深度科技拓展人類疆域的，首推機器學習的進展。儘管早在十年前大家把大數據喊得震天嘎響時，就有不少有遠見的人士認為除非人工智慧跟著進步，否則以數據成長的速度來看，人類解讀數據的速度將遠遠落後於數據累積的速度。現在看來這樣的看法不只正確，而且很可喜地成為事實。各個領域我們都看到創業家和工程師們利用越來越普及的機器學習去處理大量的資料，從而提供使用者各種便利乃至於全新的應用。
