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。

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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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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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