不怕Airbnb,來自荷蘭的全球最大訂房網Booking.com如何創造寡占地位
不怕Airbnb,來自荷蘭的全球最大訂房網Booking.com如何創造寡占地位

七月初,荷蘭阿姆斯特丹沐浴在世界盃足球賽的慶典氛圍中,阿姆斯特丹是歐洲熱門觀光名城之一,每年湧入600萬以上遊客,而這個度假之都,也誕生全球最大的線上旅行社(OTA,Online Travel Agent):Booking.com。

時間溯洄1996年,Geert Jan Bruinsma在荷蘭恩斯赫德創辦了一間線上訂房公司,而後遷至阿姆斯特丹,在2002年時與Booking Online合併成為Booking.com,但因財務不佳而虧損,本來希望美國Expedia能收購出場但被拒絕,直到2005年被同為線上旅行社的美國Priceline以1.33億美元收購。

來自度假勝地阿姆斯特丹:母集團股價衝上2000美元

在被收購13年後Booking.com今非昔比。Booking.com走過創業0到1,從歐洲擴張到亞洲與美洲市場,2011年坐上全球最大OTA寶座,而後展開旅遊多角化經營與同集團的Rentalcars、Kayak與Opentable合作,提供機票、汽車與餐廳預訂。

並由母公司Booking.Holdings投資中國最大OTA攜程網,揮軍中國。現在,Booking.com線上註冊房源總數超過2885萬間,每日預訂晚數超過155萬晚,遍布全球 228 個國家地區、13萬個地點,遙遙領先於第二大OTA Expedia集團的59萬間線上註冊房源總數。

而併購了Booking.com的Priceline更因此由虧轉盈,集團營收至今連年以20%至30%以上成長,毛利率也從40%攀增至現在的76%,穩健的基本面讓股價從2005年的24.42美元,翻漲85倍來到今年的每股2000美元,與Amazon與Google一起榮登千元每股俱樂部,市值則在千億美元上下徘徊,比中國最大OTA攜程的235億美元還要多上四倍。

由於Booking.com占集團營收八成以上,且Booking這個名詞好記又容易行銷,整個母集團在今年二月從Priceline Group更名為Booking Holdings(以下文章皆以Booking Holdings指稱)。

寡占市場:不怕Airbnb,也不怕萬豪推直銷

雖然近期這個OTA霸主在內在外都遭受不少挑戰,對內,旗下萬豪國際酒店集團(Marriott International)與希爾頓酒店(Hilton)等大型連鎖酒店以「直銷」策略越過OTA這個中間商,尋求突破,對外,以自住房分租起家的Airbnb逐漸壯大,成為特色住宿的第一品牌。

但單一酒店房源有限,如萬豪在全球雖然擁有5700間房,但此數量僅是Booking.com的0.5%,官網流量不到其十分之一(Similarweb數據顯示,2017年9月至11月,全球最大的酒店預訂OTA品牌Booking.com的PC端和移動端訪問量達11.37億)由於轉換率低,必須付出更為高昂的獲客成本,因此和OTA合作仍是重要策略之一。

而Airbnb目前受各國法令所困,流失房源,如日本在6月15日實施民宿法後,房源數量從6.2萬下降近80%至1.38萬。

又不斷延遲上市時間,員工士氣遭受打擊。主打的特色房源數量也逐漸被Booking.com追上(Booking.com平台上包括民宿、公寓等特色住宿房源總量已突破500萬間)。而且Booking.com只需守株待兔,看著Airbnb與各國法規衝撞調整,再後發布局即可,唯一值得擔心的是對旅遊業也是虎視眈眈的Google。

不過,現階段Google還不會造成嚴重威脅,Google近年試圖轉為智慧硬體公司,但效果尚未浮現,營收主力仍為廣告,因此Google若執意跨入OTA,勢必影響Booking.Holdings與Expdedia等每年20億美元起跳的鉅額廣告投放收入。

由此來看,在變化多端的旅遊產業,Booking.com未來看似充滿挑戰,但實際上在市場上還是具有寡佔地位。那過去十幾年集團如何創造出寡占優勢?

集團如何創造出寡占優勢?

品牌、規模與網絡效應

2005年與2007年兩大樁「跨國併購」的成功奠定Booking.Holdings今日霸主地位。2005年7月,Booking Holdings以1.33億美元併購Booking.com,並且與2004年併購的英國ActiveHotels.com合併,2007年又併購了總部在新加坡的Agoda,這兩家訂房網成為集團重要營收來源,尤其Booking.com更帶來八成以上的營收,成為集團搖錢樹,讓Booking Holdings在2011年坐上全球最大OTA寶座。

這兩樁併購的成功,除了讓集團逐漸形成品牌優勢、規模經濟外,也帶來驚人的網絡效應,讓Booking Holdings擁有寡占市場地位,根據2017年財報,全年126.8億美元營收、23.4億美元淨利,遠超過其他對手。

放手式併購:克服文化衝突與人才流失

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阿姆斯特丹運河聞名全球,Booking.com總部也有專用碼頭與船隻,供遊人使用。
圖/ 數位時代翁書婷攝影

而與Google等公司等已經累計上200件併購案的科技巨頭相比,Booking Holdings併購頻率並不高,18年來不到50件,金額也不算大,但併購範疇從飯店餐廳到租車預訂,範圍遍及全球四大洲。

跨國併購難度高,根據研究文獻,在全球的企業併購案裡,企業重組的成功率只有43%,其中在失敗的案例中,有80%以上源自文化整合的失利,但Booking Holdings卻能越過這個死亡的禁區,克服文化衝突與人才流失等挑戰,併購十多年後,Agoda共同創辦人Rob Rosenstein 、Booking.com執行長Gillian Tans與Priceline.com執行長Brett Keller等關鍵人才都沒有離開,繼續為集團奮鬥。

我們無法探知,到底其這兩樁併購為何得以成功,但公司在考量併購對象時以「人和」為貴。「若團隊和我們所追求的理念有所衝突,就算團隊非常優秀,我們也不會考慮。」Booking Holdings執行長Glenn D.Fogel接受媒體採訪時指出。

其併購文化符合《哈佛商業周刊》所言的「放手」(light-handed)模式,「採用『漸進式』整合,保留高階主管,讓被併購公司完全自主,被併購後創造的價值來於得到新的市場推出新服務,而不是強調成本的降低。」

美國資本市場能見度與亞洲管理思維

而在併購Booking.com前,Priceline已經是納斯達克上市公司,當時雖然股價低迷,但公司體質已經大有改善,其中最為關鍵的就是李嘉誠資本的挹注,帶來亞洲式營運管理思維。

原來Priceline在2000年前大放異彩股價飆升至989美元,但沒有實質獲利的基本面,網路泡沫公司股價跌至2美元,2001年李嘉誠旗下的長江實業與和記黃埔投資Priceline,最高持有33.96%股權,成為Priceline最大股東。而後Priceline大舉裁員,降低營運成本,大砍非旅遊的其他副業,度過911恐攻後全球旅遊業黑暗期。

以歐洲為研發營運主體的頂尖互聯網公司

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坐在Booking.com阿姆斯特丹總部頂樓,員工可以一邊俯瞰古典美麗的全景,一邊辦公。
圖/ 數位時代翁書婷攝影

而阿姆斯特丹則是Booking.com營運中心,主導全球產品研發,並負責招聘全球人才。

荷蘭曾是殖民強權,建立荷屬東印度公司,參與大航海時代的新大陸拓荒與貿易,對於國際化心胸非常開放。荷蘭人口僅有1700萬人,算是小國,但荷蘭人英語流利,若非想要特別融入當地生活圈,外國人可以用英語在荷蘭工作,而不需要到一句荷蘭語。

阿姆斯特丹市區面積小,多數社區騎腳踏車就可抵達,是歐洲唯一,腳踏車數量比人口數量還要多的城市,人與人間交流密切。經歷慘痛的德國納粹高壓統治後,更重視自由與平等等基本人權價值,加上,在互聯網企業都來自中國與美國強權,Booking.com是少有以歐洲為研發營運主體的頂尖互聯網公司。因此總部猶如民族大熔爐,員工國籍高達90種,可以說,雖然起家自阿姆斯特丹,但文化上非常「不」阿姆斯特丹,以上種種背景,吸引歐洲各國優秀人才湧至。

一開始就選對商業模式,毛利率逐漸拉高

在商業模式上,Booking.com一開始就走了一條具有挑戰性的路,採全球大規模擴張Agency模式,讓整個集團營收獲利開始穩定成長,還快速拉台高毛利率。

OTA商業模式主要有兩種,一種為Merchant模式,另一種則為Agency模式。Merchant模式OTA與酒店、機票與租車等服務商合作,以固定配合和價格獲得商品後,再銷售給使用者賺取差價。

Agency模式下,OTA為使用者與旅館與機票等旅遊商品提供者的媒合平台,成交後OTA收取一定比例佣金(約15%~25%)。一般而言,單筆差價會比單筆佣金的金額還要高,不過,Merchant模式單筆交易額高,營運風險也較高,「因為囤房需要龐大的現金流維持營運外,也要處理庫存問題。若看錯地點或該地有重大動盪,房間可能全部賣不掉。」HelloWings共同創辦人徐向賢指出。

在併購Booking.com之前,從美國起家的Priceline與Expedia都是以Merchant模式為主,而從歐洲起家的Booking.com以Agency模式為主。併購後整個集團商業模式開始轉變,Agency模式比重增加。Agency模式邊際成本不高,就算全球擴張,成本也不會隨之暴漲。毛利率也從併購前的45%,一路翻高到2017年的76.55%。

2017年財報來看,Agency模式已經占總體營收76.6%,而Merchant模式僅有16.6%。而以Merchant模式為主的競爭對手Expedia也察覺Agency優勢,向此模式傾斜,占總體營收比例從2011年的22.2%拉高到2017年的26%。但轉型並不容易,相比霸主Booking.Holdings仍有很大差距。

全球頂尖的線上廣告行銷技術,轉換率高二到三成

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腳踏車道是阿姆斯特丹的標誌,也是Booking.com總部的地面特色設計。
圖/ 數位時代翁書婷攝影

砸下巨資買廣告換取流量,拉高轉換率是OTA常見作法。而OTA們獲客玩法大同小異,從線上社群、網站頁面、整合檢索(meta-research)、關鍵字、再行銷與電子報與傳統電視廣告等全面包夾,而且其中絕大部分都進了Google AdWords口袋。過去三年來Booking.com數位廣告支出金額每年至少以18%成長。

不過,資金滿滿購入Google關鍵字廣告換來巨大流量,只是入場券,Booking.com擁有世界頂尖的線上廣告行銷技術才是真正關鍵。Booking.com深度理解用戶行為,讓投放廣告更佳精準,讓廣告換回的報酬率更高,比起同業的轉換率還要高二到三成。

極致理性,數據至上

Booking.com是極致理性,一切「數據至上」的公司。上至執行長,下至介面設計部門員工,整個公司皆以實驗性證據代替經驗法則,「我們不依賴直覺,因為我們總是猜錯。」Booking.com設計總監Stuart Frisby說。

其中最好的案例就是Booking.com訂房網本身。官網每個使用者介面都是經由大數據分析,隱含數不清的A/B測試後「量身」打造。這些數據除了房源數量外,也包含客服滿意度、房源多樣性、住宿體驗性與定價等多重因素,這些因素的關聯成為拉抬轉換率的重要指標,舉例來說,若旅館在網路上傳20張以上的照片,那互動的使用者數量將提高150%、浴室圖片的數量多寡會影響到女性訂房者的訂房天數與50%使用者會先查看評價才訂房等。

關鍵字: #旅遊 #OTA
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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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