繼Facebook之後科技史上最大規模IPO!Snap確定發行價,估值近240億美元
繼Facebook之後科技史上最大規模IPO!Snap確定發行價,估值近240億美元

當美國的青少年用Snapchat發著各種閱後即焚的消息時,他們的父母可能對Snap的股票更感興趣。美國當地時間3月2日,Snap將於紐約證券交易所掛牌上市,按照每股17美元的發行價計算,加上斯皮格爾的「CEO獎」等期權,Snap對應的市值接近240億美元,已經遠超114.9億的Twitter,這也將是2012年Facebook之後科技史上最大規模的IPO。

因「小黃圖」走紅、拒絕Facebook收購、以眼鏡引發搶購熱潮、零投票權股票上市⋯⋯這家成立不到6年的公司,到底是怎樣的存在?

用戶:從1,000到1,000萬

Snapchat最初只是其創辦人斯皮格爾在在史丹佛大學讀書時的一個課堂作業。2011年4月,斯皮格爾在課堂上向同學們展示了該應用的原型。

「所有人都說『這是一個糟糕的想法』」,斯皮格爾事後回憶道,「他們說這玩意兒不會有人用的,如果有,那也是用來發送色情訊息。」

Snapchat的前身 Picaboo。
圖/ 愛范兒

同年7月,斯皮格爾與好友墨菲(Murphy)和布朗將這個「糟糕的想法」變成了現實,一款主打照片閱後即焚的應用Picaboo出現在蘋果App Store。

兩個月後,Snap公司宣告成立,Picaboo更名為Snapchat。

上線之初,Snapchat並未引起外界的關注,很長時間裡甚至連1,000個用戶都不到。然而,儘管彼時Facebook依然是美國人最常用的社交網路,但千禧一代卻正在逃離這個充滿父輩氣息的社交巨頭,Snapchat閱後即焚的特點恰好滿足了這些年輕人解放自我的需求,這款App逐漸在校園中流行開來。

不過,當時的Snapchat的確如斯皮格爾的同學們所預測的那樣,成為了發送小黃圖的工具,但也由此帶來了龐大的用戶群,上線僅一年多,Snapchat活躍用戶已達1,000萬,分享的照片超過1.1億。

2013年,Snapchat推出了另一重量級功能「Stories」(故事分享),用戶可以將快照分享至Stories供關注者查看,內容保留24小時。這一功能不僅受到普通用戶追捧,眾多名人也將其作為展現自己、與粉絲分享故事的窗口。

到了2014年,全美18歲的年輕人中,使用Snapchat的比例已達40%,此時的Snapchat儼然已成為美國年輕人,尤其是95後們的樂土。

兩拒Facebook

高速成長的Snapchat引起了Facebook的注意,後者在2013年到2014年期間曾兩次報價試圖收購Snapchat,第一次為10億美元,第二次甚至高達30億美元,然而傲嬌的Snapchat兩次都說了「不」,雙方的恩怨情仇也就此拉開大幕。

當時不少人都認為斯皮格爾一定是瘋了,但斯皮格爾顯然有更大的抱負。

如果你選擇了出售,你會立刻發現那並不是你真正想做的事。而如果你選擇了拒絕,或許你會開始一段頗有意義的旅程。

2015年,斯皮格爾在南加州大學馬歇爾商學院的畢業演講上說出了這樣一段「雞湯」味十足的話,彼時Snapchat的估值已達150億美元,是收購價的5倍。

收購被拒後,Facebook開始了對Snapchap孜孜不倦的「模仿」之路,比如上線功能幾乎與Snapchat相仿的Slingshot(彈弓)應用,也曾在Facebook Messenger中測試過閱後即焚功能,前不久旗下的Instagram推出的Instagram Stories更是從名字到功能都與Snap Stories如出一轍。儘管做了這麼多努力,但Facebook依然無法撼動Snapchat在年輕人中的地位。

與此同時,Snapchat進入了高速發展期:

  • 2014 年 10 月,推出第一個付費廣告
  • 2014 年 12 月,融資 4.85 億美元,估值達 100 億美元
  • 2015 年 5 月,日活躍用戶達到 1000 萬,每日發送快照 4 億張
  • 2015 年 6 月,麥當勞、通用電氣、Ted 成為首批地理濾鏡的廣告商
  • 2015 年 12 月,18-29 歲的美國人中有 36% 擁有 Snapchat 帳號
  • 2016 年 5 月,完成 F 輪融資 18 億美元,估值約 200 億美元
  • 2016 年 9 月,日活躍用戶達 1.5 億

雖然外界一直將Snapchat與Instagram、Facebook等社交網絡進行比較,但Snapchat更喜歡將自己比作新形式的電視。隨著內容頻道Discover和支付功能Snapcash的加入,如今的Snapchat的確已不再是一個單純的通訊應用。

圖/ 愛范兒

在2016年更名為Snap Inc.之後,該公司明確了自己「相機公司」的定位,Spectacles的火紅也證明了Snap在這一領域的潛力。

依靠廣告的變現方式過於單一

目前Snap日活躍用戶數已達到1.5億,龐大的年輕用戶數讓 Snapchat成為了廣告商的寵兒。自2014年電影《碟仙》(Quija)成為Snapchat上第一個付費廣告以來,廣告業務已經成為了該公司最主要的營收來源,達到了全年營收的95%以上。

在廣告投放形式上,Snap 也是各種花樣翻新:短片廣告、擴增實境動畫Lenses、Geofilters濾鏡、Discover頻道、「現場故事」(Live Stories)等,垂直化和影片化是Snapchat上廣告的特色,而藉助濾鏡、Lenses等形式,又能讓廣告商以更為自然的方式與用戶互動,這是Snap在廣告行銷上的過人之處。內部數據顯示,Snapchat上的影片廣告觸發的點擊要比其他平台高5倍。

圖/ 愛范兒

除了廣告投放,Snap也在嘗試其他獲利模式:付費重播功能——0.99美元可購買3次重複播放快照的機會,此舉也引發大量反對之聲;試水電商——在Discover推出蘭蒄第一個可直接在平台內支付的廣告;鏡頭商店(Lens Store)——提供付費鏡頭服務;硬體——智慧眼鏡Spectacles。不過與廣告業務相比,這些只能算是小打小鬧。

不過,儘管廣告收入逐年上漲,但要支撐起200多億美元的估值,Snap顯然還要開拓更多營收渠道。

Snap上市後,誰是最大贏家?

隨著這輪大規模的IPO完成,斯皮格爾和墨菲的身價均達到了40 億美元,躋身超級富豪行列,投資Snap的VC們也終於可以成功退出,兌換這張價值不菲的彩票。

Snap的股權分配情況。
圖/ 愛范兒

按照Snap 200億美元的估值計算,Benchmark Capital和Lightspeed作為Snap第一、二大投資機構股東,將分別獲得26億和10億美元,前者的投資回報率高達25倍。

另外,騰訊阿里也能在Snap的這次IPO分一杯羹。騰訊參投了Snap的B輪融資,阿里則在E輪領投了2億美元,當時Snap的估值已經有150億美元。因此,騰訊和阿里在這次IPO取得的收益並不高,當然他們也不會在乎這點錢。

有趣的是,從索尼當年被駭洩露的一封郵件中可知,騰訊當年曾有意領投領投接下來的C輪,並有可能成為Snap的戰略投資者,但斯皮格爾提出的40億美元估值讓騰訊無法接受。

上市並非萬事大吉

各方都沉浸在Snap IPO的喜悅中,但最終他們可以從中拿到多少,還取決於Snap接下來的表現。值得注意的是,科技公司上市首年股價下跌似乎已成為常態,就連Facebook和阿里巴巴這樣的巨頭也難逃魔咒。

路透社資料顯示,IPO總價位居全球前25名的科技公司,其股價在上市後第一年普遍下跌,跌幅從25%至71%不等。

以Facebook為例,2012年5月該公司在IPO當日募得160億美元,但隨後4個月股價暴跌50%以上。

荷蘭網路服務供應商World Online BV更是遭遇了退市的命運。該公司曾在2000年3月完成了科技史上規模第六大的IPO交易(28 億美元),當時恰逢網路泡沫的頂峰時期,然而當10個月後它被義大利的Tiscali SpA收購時,股價已經下跌了68%。

Google是少數的例外。2004年8月上市後,Google股價在第一年暴漲180%。

考慮到Snap的營收極其依賴廣告業務,加上用戶成長速度有放緩跡象,Snap的未來存在著變數,倘若上市後未能取得開門紅,也就不足為奇了。

Snap也在其招股書中對投資者提出了警告:

我們在過去曾經發生過虧損,預計未來仍將出現虧損,並可能永遠無法實現或保持盈利。

本文授權轉載自:愛范兒

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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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