強碰Uber上市計畫,手機叫車平台Lyft打算明年IPO
強碰Uber上市計畫,手機叫車平台Lyft打算明年IPO
2018.09.03 | 創業

市值剛剛突破 720 億美元大關的Uber,執行長Dara Khosrowshahi先前曾喊出明年(2019)下半年要IPO,最近也才順利找到了懸缺已久的財務長,不過商場上的變化說變就變,最近對手Lyft也傳出為了與Uber對決,也打算要IPO。

據傳,Lyft 已經雇用IPO顧問Class V Group LLC,並與潛在的投資者接洽中,預計本月會開始與銀行接觸,目標在明年(2019)三、四月上市,搶快固然博得版面,Lyft 仍有許多困難等待克服。

Lyft 目標明年三、四月IPO

Lyft是美國第二大手機叫車平台,成立於2012年是Uber在北美市場的主要對手,與Uber簡潔的黑白企業視覺不同,Lyft以經典的粉紅色小鬍子展現年輕活力,過去在Uber深陷一系列職場性騷擾、畸形的企業文化、自動駕駛翻車、高層接連離職、執行長卡蘭尼克大罵司機等醜聞,讓企業形象一落千丈時,Lyft 趁勢迅速成長,2017 年在各大App商店得到的平均評分高達4.4 顆星,相較之下Uber 平均只有1.8 顆星。

Lyft 上市的風聲,最早在去年九月第一次傳出,在今年六月最新一輪募資中,共募得六億美元資金,讓Lyft估值一路攀升到151 億美元(約新台幣4530億元),相較於去年同期的75 億美元估值,Lyft只花了一年的時間就讓數字翻倍。

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與Uber簡潔的黑白企業視覺不同,Lyft以經典的粉紅色小鬍子展現年輕活力。

據傳,Lyft 已經聘用了IPO顧問Class V Group LLC,本月就會跟開始與銀行接觸,IPO的目標時間預計落在明年三月或四月。然而根據熟知內情人士指出,IPO的時間與決定仍可能充滿變數,Lyft發言人回應:「我們不會對謠言或猜測做回應。」

Uber與Lyft,從叫車業務一路打到IPO

雖然Lyft只用了一年就讓公司估值翻倍,不過跟頭號對手Uber 相比,還是能用小巫見大巫來形容了。

上週,豐田汽車(Toyota)宣布投資Uber 5億美元(約新台幣150億元),要一起合作開發安全性更高、成本更低的自駕車,這筆投資也讓Uber估值衝上760億美元。今年Ube第二季財報營收表現強勁、淨虧損減少,當時執行長Dara Khosrowshahi就表示,計劃在2019年下半年進行IPO,而這或許正是讓Lyft急於上市的重要原因。

Dara Khosrowshahi
今年Ube第二季財報營收表現強勁、淨虧損減少,當時執行長Dara Khosrowshahi就表示,計劃在2019年下半年進行IPO。

且上個月,Uber也順利找到尋缺三年之久的財務長(CFO)人選Nelson Chai,積極替IPO預做準備,上週Uber於日本東京舉行elevate亞太峰會時,營運長Barney Harford也再次重申明年在美國IPO的決定,不過詳細的時間仍未定,讓雙方的競爭從業務層面,擴大到IPO的速度。

提高風險變能力,Lyft 必須融到更多錢

通常,兩家性質相似的公司會避免一起上市,主要原因是要吸引投資人的注意難度會增加,同時資本也是有限的,像是手機叫車平台這類的新興公司,通常第一家上市的公司都會吸引各界強大的關注,因此若Lyft跟Uber強碰在一起,可能會很難凝聚投資者的興趣,以及資本的關注。

另外一方面,Lyft之所以急著搶先上市,也是想要搶先鎖定資金,避免後續更多不可預期的狀況發生影響集資能力,這是有前例可循的,過去因為Uber的強勢競爭,Lyft 因此發生過融資困難的狀況。

Lyft
Lyft 之所以想比Uber早一步上市,無非就是想融到比Uber更多的錢,能早一天是一天,對Lyft 來說,應變風險的能力也能隨之增強。

2015 年,完成了由福特領投10 億美元的融資後,當時Lyft 的估值是55 億美元,然而因為Uber的競爭,讓Lyft 對資金匱乏感到無力,為了儲備長時間抗戰的能量,福特這輪融資結束後,Lyft 馬上又啟動新一輪融資,不過進展並不順利,一直拖到2017 年4 月才完成。

現在的手機叫車市場,無論是深耕本土市場,或是拓展海外市場,都是燒錢、燒錢再燒錢,因此融資或上市都是業者的頭號選擇,Lyft 之所以想比Uber早一步上市,無非就是想融到比Uber更多的錢,能早一天是一天,對Lyft 來說,應變風險的能力也能隨之增強。

關鍵字: #IPO #Uber #Lyft
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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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