Airbnb 在中國的生意越做越大,但用戶卻超出他們的想像
Airbnb 在中國的生意越做越大,但用戶卻超出他們的想像

每個人都會讓 Airbnb 模式有利於自己,無論是交友、高性價比房間,還是變成一個生意。

上海北外灘的一幢公寓裡,一位清潔人員正在打掃 Airbnb 客人退房後的房間。這地方離外灘近,總是有很多人來訂。她在這兒做了有一年多了,負責打掃樓上樓下 20 多間房間。關於如何判斷哪個房已經 Airbnb 出去了,她有個簡單的方法:密碼鎖。

密碼鎖省去了房東和房客交接鑰匙的過程。Airbnb 房東會提前告訴房客一個動態密碼,房客到達時輸入就能進入房間,過程和在星巴克獲取 wifi 差不多。

北京和上海是中國 Airbnb 最活躍的兩個城市,雖然官網上顯示的北京上海房源都只有 300+,但並不是所有房源都會顯示在官網上,根據 Airbnb 內部算法,質量不高的房源都會被屏蔽掉,其實總量遠不止這麼多。從 2014 年到 2015 年底, Airbnb 夜間預訂次數翻了 10 倍,上海的房東就有一兩萬個——這個數據來自 Airbnb 全球第一位中國工程師蔡明航,他目前已經離職創立了自己的公司。

Airbnb 目前在全球有兩百多萬個房源,但他們不願透露中國本地的房源量,只公布用戶量的上漲。2015 年 8月,CEO Brian Chesky 在部落格中寫道,「僅去年一年,中國游客境外游使用 Airbnb 的數量增加了 700%,是我們目前增長最快的境外游市場。」(境外游指中國人到其他國家旅游時使用 Airbnb)根據 Airbnb 的預測,到 2020 年,這個公司 50% 的業務增長都會來自中國用戶。

而副總裁 Varsha Rao 的評價則是:「中國人是很愛冒險的一群人。」她對記者說,國外的 Airbnb 房東甚至表示和中國房客的互動讓他們不用來中國,都更了解這裡了。

無可否認,過去一年,無論境內還是境外,Airbnb 在中國市場都在快速成長,然而和這種增長構成鮮明對比的是,Airbnb 中國辦公室顯得默默無聞。

2012年,Airbnb 在中國的第一個辦公室始於香港,但當地政府指責 Airbnb 會抬高房價,於是他們轉戰新加坡,直到 2015 年才算真正進入中國內地。現在的北京團隊有 20 餘人,但他們目前的工作似乎並沒有讓房東們滿意。

田青在 2014 年 5 月成為 Airbnb 房東,在短短半年時間內,她就擴張到了 5 套房,她表示,遇上問題需要Airbnb 幫助的時候,總是無法及時聯繫上他們。過去,中國房東有任何問題都必須打電話回舊金山,雖然今年中國開通了 24 小時社區電話,但田青表示自己打過兩次都無法接通。曾經有客戶因為飛機晚點必須取消一天預訂,在無法聯系 Airbnb 的情況下,田青只有用自己的私人帳戶退款給用戶。

像田青一樣的中國房東需要更多來自 Airbnb 官方的支持和溝通,但目前看來,每年相對隆重的房東聚會只有「Airbnb 大會」。這是一個主要請房東分享故事和經驗的會議,2015 年在巴黎東北角的 Parc de la Villette 舉行,2014 年則是舊金山。形式也很簡單,除了分享,只有一個 happy hour 環節,而且只有「超讚房東」可以參加(也就是得到很多五星好評的房東)。

有數十位來自中國的房東自費到巴黎參加大會,蔡銘詩就是其中一位。她算是最早一批在上海做 Airbnb 的人,因為樂意分享和實踐 Airbnb的價值觀,她在巴黎大會上受到了「超讚房東」的接待——這位資深房東甚至開出了微信公眾號,分享自己的Airbnb 房東經歷。

可在法國大會上,蔡銘詩卻發現,一些微妙的變化發生了:最早的那批房東們似乎沒有以前那麼喜歡 Airbnb了,那種親近或者說惺惺相惜的感覺在慢慢消失。「人突然變太多了,質量也參差不齊。」蔡銘詩說,以前的 Airbnb 更像是一個精品社區,也正如 Airbnb 在房東中宣傳的:我們想要 100 個人為我們瘋狂,而不是 1000 個人有一點點喜歡我們。但現在大家已經有點疏離。

就在這個大會上,Airbnb 特意強調未來會關注三類旅行者,其中之一就是中國的80、90 後。「90 後在旅行方面更關注體驗,希望可以不做遊客,而是像當地人一樣在一個城市居住生活,得到更地道的體驗。」這個結論來自他們在中國特意做的調查研究,包括用戶在社交網絡的反饋以及和房東的面對面交談。

Airbnb 在中國也有聚會,有些還是房東幫著召集召開的。去年 11 月,蔡銘詩就幫Airbnb 組織了上海的一次聚會,聚會上來了 25 個房東左右。房東們反映了最令他們擔憂的法律問題。2015 年,上海經常有房東被警察逮捕,特別是黃浦區、外灘、人民廣場一帶,警方認為 Airbnb 是非法運行的地下酒店。

對於此問題,Airbnb 官方人員並沒有給出一個說法,只回應說正在溝通。類似的情況在紐約也有發生,紐約州的司法部門就控告 Airbnb 為非法運營酒店,控訴文件裡指出 Airbnb 6%的商業房東賺取了 37% 的總利潤,達到數百萬美元,他們拿走了數百套房源,導致普通居民沒有可以居住的經濟適用房。

這其實也是 Airbnb 大會上的集中議題。但在中國,除了 Airbnb,有大量類似模式的公司都在搶房源,比如小豬短租和途家。要界定到底是誰哄抬了租金其實並不容易,但可以肯定的是,如果沒有行政規範,情況可能會進一步極端下去。

盡管存在著這樣的風險,Airbnb的高回報率仍然吸引著大批人進入這個新市場。北京 Airbnb 的房東 Ken 透露,如果一個月的房租成本是 6000 塊的話,在北京做 Airbnb 的人大概能賺到三分之二,「如果你在北京有兩套 Airbnb 的房子,其他什麼也不做,也還可以過個不錯的生活。」 Ken 說。田青在上海北外灘的一間公寓的房子,投入 5000 元,能賺 5000 元。

田青在北外灘的公寓房 田青在北外灘的公寓房

除了聚會之外,上海的房東們也有微信群。在美國待了十多年的 Jeff 還會參加微信群裡組織的早午餐聚會,房東們一起討論被人抓了該怎麼辦,或者是該如何對付房客。

但另一位房東姚廷廷的微信群就沒那麼活躍了,「很多人不願意分享經驗,比如一些二房東,怕你搶了他們的生意。」姚廷廷說。她從 2012 年就開始經營 Airbnb,現在已經有 10 套房了,她的微信群裡還夾雜著一些房屋仲介,甚至是三房東,大家都很防備,分享經驗的很少。

姚廷廷進入 Airbnb 時間較久,她觀察到近一年來,上海出現了一大批二房東、三房東,他們到處拿房子裝修,「就是為了賺錢,或者說就是為了單純的數字游戲,並不是在分享 Airbnb 的價值觀。」她認為一套成本不應該超過 6000 塊的房源,現在某些二房東用 7000 甚至 9000 塊都在拿,「成本投入太高,所以他們在微信群裡每天的話題就是擔心第二天房間會不會又空出來了」。

姚廷廷說,所謂的「一套房源」,其實無所謂幾室幾廳,但大多數情況下,就指一個臥室,或者一套 Studio。

姚廷廷的 airbnb 房源之一 姚廷廷的 airbnb 房源之一

「上海法租界這一片,二房東的房子有很明確的標準,例如一些特定的裝修風格」姚廷廷說。有好幾次,她前兩天剛在房產仲介那裡看到的房子,「我認為這個價錢根本沒辦法做的,隔兩天就被二房東拿走了,掛在了網上。」

木質橫梁以及黑白相間的瓷磚是法租界二房東的典型裝修風格 木質橫梁以及黑白相間的瓷磚是法租界二房東的典型裝修風格 黑白瓷磚加白色櫥櫃也是二房東的“職業裝修風格” 黑白瓷磚加白色櫥櫃也是二房東的“職業裝修風格”

「法租界」是一個特定詞彙,特指原盧灣(現在的部分黃浦區)和徐彙的區域,這裡有很多精致的老洋房和小馬路,本身就是情調的代名詞。

Jeff 可能就是姚廷廷提到的這類「二房東」,他自己做房地產生意,在 2014 年 8 月開始兼職當 Airbnb 房東,現在他已經有 12套,並且雇佣了專業的管理團隊。「上海迪士尼的開張將會帶來更多人流量,我準備在 2016 年擴張到 50 個房源。」 Jeff 信心十足地與我們分享道。他做 Airbnb 的方式更像是經營自己的連鎖品牌酒店,採訪中他不斷強調「酒店」、「複製經營」,他並不像是典型的 Airbnb 分享經濟社區裡的房東。

有趣的是,我們採訪的數十個房東都表示,自己會同時將房源掛在多個平台上。基本上 80% 的訂單來自 Airbnb,剩下的來自其他平台。雖然這些平台的號召力不如 Airbnb 大,但他們以更高的佣金給房東或者提供免費的拖鞋等促銷手段搶占市場。這點有些像出租司機,同時掛在幾個叫車軟體上,對於他們來說,品牌不重要,重要的是誰的訂單多、誰給的折扣多。

類似這樣的情況,一定不會出現在 Airbnb 的官方說明裡,盡管它們並不能防止這一點。蔡明航對《好奇心日報》說,原則上,Airbnb的房東都是相信分享經濟理念的房東,但是「中國人覺得有房子閒置了,租給別人用就是共享。而 Airbnb 強調的是一種很真實的體驗,authentic experience」。

如果 Airbnb 希望把中國的生意做大,它們可能要妥善處理這種認知差異。如果說房東的行為還可以加以引導和規範,房客的行為方式則更加難以預測。

在上海做市場行銷的柳成是 Airbnb 兼職房東,「Airbnb的發展史就是我們房東的受苦史,還沒有完全進入中國市場之前,素質都是比較高的客人。」我們在採訪柳成的時候,他剛好接到一通電話,有攝影組的人在沒有告知他的情況下把房子租下來,在裡面進行拍攝,電壓跳閘了。這樣的情況已經不是第一次發生了。

柳成的房子都是有設計感的老洋房 柳成的房子都是有設計感的老洋房

一些房東告訴我們,做清潔的人經常跟房東抱怨,外國人住過的房間退房後就跟打掃完一樣,中國人住進去之前都要求房間特別干淨,所有東西都需要重新換過,“但走了之後就跟炸過一樣,對比非常明顯。”

中國客人對 Airbnb 的使用方式也不夠熟悉。「這些客人不明白 Airbnb 真正的玩法,不知道怎麼使用網站。」姚廷廷說。成熟的 Airbnb 客人會在對話框裡用一條訊息寫好入住人數、時長、入住原因等。而中國客人更多地把 Airbnb 當成了淘寶,上來第一句話通常是「親,在嗎?」。

因為 Airbnb 並不帶有即時通訊功能,對於房東來說,他們每收到一條信息的同時也會收到一封郵件,「為了一個中國客人,我大概要收 20 幾封郵件,他不停跟你聊天,大大加大了我的工作量。」姚廷廷說。有些房東為了方便,直接就加了來詢問的客人的微信,「而且用微信發照片也比較方便」。

為了達到 Airbnb 的考核標准,房東們必須耐心而且及時地回復這些客人的問詢,包括應對那些喜歡在對話框裡討價還價的部分中國客人,盡管很多時候姚廷廷不想搭理這樣的請求,但為了得到好評也只有耐心回應。

姚廷廷曾想過寫信給 Airbnb,她認為她是在幫 Airbnb 教育這批突然湧入的新用戶群,Airbnb 應該給她一些補貼。

「中國用戶認為我出了錢,買了你的服務,你的服務就應該完美,包完一切。」蔡明航說。在這種情況下,他們也不太會仔細閱讀房屋守則。

不過,沒有人對使用國內房源的 Airbnb 中國用戶和使用國外房源的 Airbnb 中國用戶加以區分說明。《好奇心日報》也無從判斷這一點。

2015 年 12 月 14 號,Airbnb 的「奇屋一夜」活動來到了中國,這一活動通常會在世界各地選擇一些奇特的地方改裝成 Airbnb房子,例如韓國歌手權志龍的音樂工作室、法國老佛爺商場、荷蘭皇家航空退役飛機等,這次的中國活動選定為上海東方明珠的旋轉塔,並請超模劉雯作房東。

東方明珠旋轉塔上的 Airbnb 房間 東方明珠旋轉塔上的 Airbnb 房間

在發布會現場,Airbnb 副總裁 Varsha Rao 簡短介紹活動之後,便請劉雯分享她在世界各地旅行時使用 Airbnb 的經驗。參加發布會的除了各類媒體外,還有 Airbnb 中國、新加坡以及和 Varsha一同從舊金山來的員工,他們在中國的 Airbnb 住宿統統由舊金山總部統一預訂。Varsha 說,她住在烏魯木齊路的一間 Airbnb 裡。

Varsha 行程很倉促,「奇屋一夜」活動第二天,她就到烏鎮參加互聯網大會,隨後離開中國。我們問了一下被採訪的房東們,他們都知道在東方明珠舉行的這個活動,因為,「在朋友圈裡看到了」。

本文授權轉載自:好奇心日報

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。 依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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