【電子商務實戰講堂 之二十一】Zipcar.com─網路租車也是可以NASDAQ上市的
【電子商務實戰講堂 之二十一】Zipcar.com─網路租車也是可以NASDAQ上市的
2012.05.30 | 創業

最近油電雙漲民怨四起,新聞也大肆報導,什麼都漲但是薪水不漲,讓我想起了這個去年靠網路租車公司也能上市櫃NASDAQ的 Zipcar ,雖然他們不是什麼大賺特賺的公司,但是相當的符合現在的民情,今天來分享給大家。

Zipcar 是一家網路租車公司,在美國提供了在一些定點城市與大學停車場裡面有約一萬輛汽車擺在裡面,現在在加拿大與英國也提供了服務,你可以利用網路搜尋這些汽車,並且從Honda到BMW都有提供,只是價錢不同而已,你只要先成為 Zipcar 的會員,得到一張專屬與你的 Zipcar 卡上網預定好,就可以去拿車了,直接用卡就能夠「嗶嗶」開車門,下車也「嗶嗶」就可以了,並且油錢他們也包了,如果你超過預定時間沒有辦法還車,也只要再用電話之類的聯繫說要租更久就可以。

甲地租乙地還

為了方便旅行者以及單程使用者,通常租車公司都會提供這樣的服務,在我認為甲地租乙地還這件事情並沒有什麼了不起,因為其實這只是其中的一個必備要件而已,他是一個業務上的基底架構,這件事情為的是先符合單趟用車的使用者需求,必須要搭配下一個條件。

切分到提供一小時短租

他們的服務並不像是在台灣那種「XX租車」的方式,需要一次租就是一整天的行為,他們切分到可以租一小時,但是也因為是一小時計費,所以如果是一小時十分就算兩小時的作法,但是如果你細想短租+甲地租乙地還這個想法,你就會發現, Zipcar 其實不只是嘗試創新了租車生意,他還踩到了計程車司機的線,也就是說本來你想搭計程車,或是需要汽車幫你搬運東西的時候,你也可以用 Zipcar 。

包油錢包保險

這件事情就讓我覺得我更想要租車了,最近我自己也在想一件事情,如果我有一台車子只負責通勤的情況上,到底是租車還是買車划算?但是如果我家與公司的旁邊都有 Zipcar ,我想除了完全沒有車子的話,就會選擇這樣租了,用 Zipcar 每小時十塊美金左右的價格,如果這件事情在台灣可能費用是除以二除以三,我覺得相當划算呀!

但是 Zipcar 還沒有完全真正的獲利,總是在損平與小虧邊緣的 Zipcar 在去年年中上市的時候價格為30多元美金,一年之後就掉到10元了,這個模式是否真的能夠撐的起來?網路業中有一種很重要的應用就是把閒置產能與需求給媒合起來,說不定是 Zipcar 的使用者還不夠多,或是還沒有能讓車子每小時都滿載的讓人使用,才沒辦法把這樣的獲利模式與公司給撐起來,另外最近年初的時候, Zipcar看好校園P2P租車服務,還投資1,370萬美元給Wheelz ,我只能說我還要多跟美國資本主義學一學才知道他們在想什麼。

呂元鐘 Max Lu現為Buyble 國際代購2.0 、Buytheway 買物誌

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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