不只吃下全世界,Uber還為網路企業打開中國大門
不只吃下全世界,Uber還為網路企業打開中國大門
2016.08.10 | 科技

Google和Facebook都做不到的事情,Uber做到了。

有人認為,這次滴滴出行收購Uber中國,是Uber創辦以來的一大挫敗,但與其說是滴滴吃下Uber中國,倒不如說是Uber吃了全世界。而Uber這場成功的謀略,就像是為其他非中國網路公司,打開了通往中國市場的另一道門。或許這稱不上是康莊大道,卻會是更有把握的一條路。

Uber
(圖說:Google、Facebook都進不去的市場,Uber進去了/圖片來源:Automobile Italia)

中國有超過13億人口,是全球最大的經濟體,如果沒有中國市場,你很難說你擁有全世界。但細數世界幾大網路巨擘,不論是較早期的Yahoo、Amazon,還是後來的Google、Facebook、Netflix,進中國一直都是一道無解難題,直到「Uber中國」的出現。

兵敗中國?其實Uber現在才是真正擁有中國市場

雖然,就表面上的結果來說,Uber中國狂燒超過20億美元(約合新台幣633億元),最終還是落得賣給滴滴的命運,似乎是打了一場敗仗。但實際上,在這次合併之後,Uber預計可以持有「新滴滴」約17.7%的股份,也就是說,Uber其實比先前還更真真實實的擁有中國市場

或許,17.7%的比例看來不高,但可別忘了,中國是一塊多大的餅,單單是滴滴出行,目前的日接單量就可以上看1600萬筆,研究機構羅蘭貝格還預估,到了2020年,中國網路預約車市場還將成長超過5000億人民幣(約合新台幣2.4兆元)。

再以財務面來看,兩家公司合併後,新滴滴的估值上看350億美元(約合新台幣1.1兆元);第二,新滴滴幾乎獨佔了整個中國網路預約車市場,代表燒錢補貼大戰也將同步告終,「賺錢」應是指日可待。這也是為什麼過去那些總是質疑Uber估值過高的創投、分析師們,在Uber補上中國這塊版圖後,如今紛紛改口,認為Uber先前625億美元(約合新台幣2兆元)的估值太低。

回頭來看,Uber究竟是如何走出這一局棋?

2015年,負責Uber全球營運的資深副總裁Ryan Graves來到中國尋找負責Uber中國業務的總經理人選,當時他就很清楚,在這塊土地上存在太多無法可解的難題,但即便早已認清這樣的事實,他還是決定擁抱這些問題,一次又一次的挑戰。而從他這樣的態度和一連串舉措來看,其實你可以合理推測,他心中早已寫好一套劇本。

只要讓滴滴「夠痛」,就可以成就一筆划算的交易

當然,Uber憑藉的也可能只是身為全球估值最高獨角獸的那一股自信,認為終究會有一絲機會可以征服中國市場;但更有可能,Uber其實一直都知道,即便Uber中國無法自己拿下中國的半壁江山,只要他能讓滴滴「夠痛」,讓滴滴不得不出手併購,終將會成就一筆划算的買賣。

滴滴出行
(圖說:併入Uber中國後,新滴滴的估值可能會上看350億美元/圖片來源:滴滴出行官網

而要讓滴滴不只是芒刺在背,更是痛入骨髓,最直接的方法,就是跟進補貼。

這一招對一般的新創來說或許很難,但對於不愁沒錢花的Uber而言,卻再簡單不過了。即使這樣的補貼競賽,一年就要燒掉10億美元(約合新台幣316億元),但相比於未來數以百億美元計的市值增長空間,這筆錢也只是九牛一毛。

事實上,就在滴滴和Uber中國燒錢競賽的這段期間,兩邊各自募資,估值早已經跟著水漲船高,而現在,兩者合併,Uber成功掌握部分中國市場,更成為Uber給投資人的完美故事,因為現在就連最困難的中國市場,他都拿到了。

在Uber這件事情之後會看到什麼趨勢呢?所有獨角獸會開始知道,什麼叫做進中國?真正應該追求的未必是在中國擁有一家獨立的公司去硬闖,而是像Uber一樣,成立一個獨立於全球總部之外的中國公司,然後想辦法寄居在這些中國網路巨擘身上,借道去擁有一部分的中國市場。

甚至,這也不會只是新創獨角獸的模範,連Facebook都可能在這個模式下找到破口。

循Uber中國模式,誰將寫下下一個中國故事

持續成長的Facebook,雖然一直在擴大對世界的掌控權,但Facebook創辦人Mark Zuckerberg至今仍無法回答華爾街的一個問題就是:「Facebook什麼時候要進中國?」中國對Facebook而言,至少會是市值再大幅成長千億美元的最好故事,所以我們看到Mark Zuckerberg不只勤學中文、多次造訪中國,甚至也在北京置產,但這些「示好」的舉動,可能都不及成立一家獨立於總部之外的「Facebook中國」來得有效。

而要想在中國找到合作夥伴,對Facebook應該也不會是難事,如以BAT(百度、阿里巴巴、騰訊)三巨頭來看,一直無法補上社群這塊缺口的阿里巴巴,就是可能的對象。

當然,Facebook如果這麼做,那存在於中國的勢必會是一個變形的Facebook,屆時輿論攻擊恐怕也將隨之而來,而要如何像Uber做到既惹人同情,又能獲取實際利益,勢必要有縝密的策畫安排。

此外,以Uber這次的案例來說,若非Uber中國的股東組成,和滴滴出行的股東結構有不小的重疊,兩邊的談判也未必能夠進行地這麼順利。

但可以想像的是,在Uber之後,不論是Facebook也好,Netflix也罷,一定還會有更多非中國的網路公司會嘗試循著類似的路徑,寫下自己的中國故事。

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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