痛失中國、俄羅斯、東南亞市場,獨角獸Uber怎麼走到今天這一步?
痛失中國、俄羅斯、東南亞市場,獨角獸Uber怎麼走到今天這一步?

性騷擾、侵犯用戶隱私、不善待司機,2017年的Uber宛如一齣難看的八點檔,企業形象跌落谷底,創辦人卡拉尼克(Travis Kalanick)辭去執行長一職。

接任執行長一職的科斯洛沙希(Dara Khosrowshahi),一上任就宣布2019年要帶領Uber進行IPO(首次公開募股),而要達到這個目標,2018年就必須處理掉燒錢的業務、削減虧損,也就看到這周將東南亞業務出售給Grab的結果。

回顧過去幾年,這已經是Uber第三起業務出售,究竟Uber是怎麼走到今天這一步?

補貼戰太燒錢,Uber亞洲市場逐漸瓦解

「補貼」正是過去幾年Uber大燒錢的關鍵。

時間回到2016年,Uber在中國與滴滴出行打補貼大戰,廝殺之慘烈,讓Uber在中國的年虧損達10億美元,這經典的一戰終究不堪虧損畫下句點,Uber以350億美元將業務轉讓給滴滴出行,撤出中國市場,但仍持有滴滴17.5%的股權。

接著2017年在俄羅斯市場,同樣是與當地業者Yandex NV補貼戰打不下去,宣布以37億美元與Yandex NV共同成立一家公司,並將這家公司的經營權交由Yandex NV負責,雖然跟滴滴模式不太一樣,但也等同Uber退出俄羅斯市場。

東南亞也是同樣的慘況,過去Uber每年要付出2億美元跟Grab打補貼戰,但熟悉東南亞文化的新加坡平台Grab顯然更得心應手,去年七月,更獲得滴滴出行、軟銀投資25億美元(約新台幣763億元),口袋有錢、再加上主場優勢,Grab幾乎拿下東南亞叫車市場95%的大餅,本周再次循滴滴模式,將東南亞市場出售給Grab。

滴滴
Uber在中國與滴滴出行大打補貼戰,讓Uber在中國的年虧損達10億美元。
圖/ 攝影/曾靉

Uber自2009年成立以來,九年的時間補貼燒掉的錢高達107億美元,這次撤出東南亞,是繼中國後退出的第二大亞洲市場,目前僅剩台灣、日本、南韓還有殘存的勢力範圍,日本手機叫車仍不是太盛行,因此還有衝刺潛力,但中國滴滴出行今年一月宣布進軍台灣、日本軟銀與滴滴出行二月也宣布成立成立合資公司,進軍日本叫車市場。

在中國有滴滴、東南亞有Grab、日本有軟銀的情況下,Uber在亞洲市場幾乎被在地業者瓦解。

不敵東南亞本土勢力,Uber放棄苦戰、專心IPO

著眼東南亞6億5000萬人口龐大市場,先前Uber已經在東南亞投資7億美元,但仍不敵新加坡的Grab以及印尼的Go-Jek等本土勢力。

Go-Jek先前已經獲得Google、騰訊、淡馬錫控股的投資,目前估值約有40億美元;Grab除了前面提到獲得25億美元的投資,還與新加坡航空、嘉魯達印尼航空策略合作,搶食商旅往返旅客;去年下半年,Grab 、 Lyft 、 Ola等競爭對手都獲得大筆投資,眼看IPO在即,繼續苦戰營運數字會不好看,因此設立停損點,處理掉經營困難的市場換股分。

Grab
口袋有錢、再加上主場優勢,Grab幾乎拿下東南亞叫車市場95%的大餅。
圖/ shutterstock

從財務數字來看,2017年Uber年營收73.6億美元,總計虧損44.6億美元,如果再細看,第三季虧損15億美元、第四季虧損11億美元,情況似乎有慢慢好轉的跡象,逐步朝IPO目標邁進。

全球叫車平台勢力板塊逐漸明朗

在痛失中國、東南亞市場,Uber接連在亞洲吞下敗仗,目前亞洲叫車市場主要有兩大勢力,滴滴出行以及軟體銀行(SoftBank)。

據傳這次出售東南亞業務,是因軟銀不希望Uber投入太多競爭成本。軟銀同時投資Uber跟Grab,而叫車平台又是特別市場,通常一個區域只會有一個獨大的平台,當地民眾習慣、信賴某一個平台,像是Uber在印度陷入苦戰,但軟銀卻支持當地品牌Ola對抗Grab、Uber這兩個自己也有投資的品牌,這也是為什麼軟銀(Softbank)旗下視野基金(Vision Fund)曾勸告Uber,應該要退出虧損嚴重的市場,將重心放在歐美、拉丁美洲、澳洲等主力戰場。

Travis Kalanick
中國有滴滴、東南亞有Grab、日本有軟銀,去年6月Uber前任執行長卡拉尼克(Travis Kalanick)的離開,也象徵叫車平台瘋狂大打補貼戰的時間逐漸過去。
圖/ Twitter

Uber前任執行長卡拉尼克(Travis Kalanick)的離開,也象徵叫車平台瘋狂大打補貼戰的時間逐漸過去,全球叫車平台勢力板塊逐漸明朗化。Uber除了擺脫燒錢業務,朝IPO目標邁進,也正如同現任執行長柯霍斯洛夏西(Dara Khosrowshahi)所說的,要「發展全球最好的產品、服務和技術」創造未來的發展機會,也因此我們看到Uber推出醫療接送服務Uber Freight卡車,甚至還要打造飛行計程車,告別過去的失敗與紛爭,積極找尋下一個成長點。

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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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