獲矽谷投資天才青睞,19歲輟學生打造「印度Airbnb」讓劣質住宿大翻身
獲矽谷投資天才青睞,19歲輟學生打造「印度Airbnb」讓劣質住宿大翻身

對許多背包客來說,要在印度找到價格親民、乾淨的住宿是一大挑戰。許多在網路上看起來整潔明亮的房間,到了現場卻是陳舊又凌亂,有些浴室甚至沒有乾淨的自來水可用。品質參差不齊的住宿一直都是印度旅遊市場的一大痛點,一位24歲的印度青年阿加瓦爾(Ritesh Agarwal)看見了商機,用了僅僅5年的時間,打造估值達50億美元(約合新台幣1,550億元)的新創。

「我12歲時第一次住旅館。」阿加瓦爾當時代表學校到隔壁鎮參加一場學術比賽,幾年後他開始在印度四處旅遊,發現經濟型旅館、民宿品質嚴重良莠不齊,讓受限於預算的旅客常常必須忍受糟糕的住宿體驗,他於是有了想打造類似Airbnb住宿訂房平台的構想。2013年他用矽谷知名投資人彼得·泰爾(Peter Thiel)提供的10萬美元創業金,當年19歲的阿加瓦爾決定離開大學,創立線上住宿平台「Oyo Rooms」。

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Paypal共同創辦人彼得·泰爾(Peter Thiel)。
圖/ 蔡仁譯攝影

房源上架前,須通過200項品質檢測

阿加瓦爾花了3個月的時間走訪印度各地民宿、家庭旅館,很快就意識到光是把所有住宿集合到平台上根本不夠,首先要做的,必須先補足旅館先天的缺陷,才能拉抬整體品質。於是Oyo Rooms雇用了上百位員工,專門負責評估簽約業者的狀況,在諸如員工服務態度、床單整潔、提供熱水、免費Wi-Fi等,多達200個項目都達標後,才能獲准上架。大部分旅館業平均需要花上1個月的時間大改造,透過Oyo Rooms第一線把關,所有消費者都能獲得保障,不會遇到「照騙」的負面體驗。

Oyo Rooms靠著委託管理、租賃經營模式營運,跟傳統旅館加盟方式不同,平台上的經濟型旅館價格從每晚25美元(約合新台幣750元)起跳,Oyo Rooms從每筆訂單抽取25%利潤。阿加瓦爾表示,在完全沒有花錢買廣告的狀態下,Oyo Rooms靠著口碑相傳,已經在印度160個城市提供超過12萬間房源,規模占印度旅館房間數的5%,號稱是南亞最大的連鎖住宿品牌。

雖然事業越做越大,阿加瓦爾的媽媽卻一直希望他放下手邊的創業回學校念書,「為什麼要讓大學干涉我的學習呢?」阿加瓦爾回憶,這算是創業路途上的一個小煩惱。

「我們的目標,是要將全世界沒有品牌、環境髒亂的住宿,轉變為更有品質的居住空間。」阿加瓦爾信心滿滿表示:「到了2023年,我們會成為全球最大的飯店連鎖品牌。」

住宿遍及350城,公司估值50億美元

不只在印度本土成績亮眼,Oyo Rooms在海外也取得不錯成績,目前版圖橫跨印度、中國、馬來西亞、尼泊爾與英國,在350座城市提供21萬種住宿房源供選擇。

另外值得一提的是中國市場。目前中國一、二線的經濟型旅館市場飽和,Oyo Rooms在2017年底先以深圳作為第一個據點,後來選擇從三、四、五線城市切入,在短短不到1年的時間內,規模已經擴張到171個城市、8.7萬間房源。目前中國的業務已經占了Oyo Rooms營收的15%~20%。

不過與印度市場相比,Oyo Rooms在中國仍面臨本土勢力「途家網」以及Airbnb的競爭。它擴張速度雖快,但挑戰也不小,今年8月更開始在英國提供訂房服務,一路攻進已開發國市場,平均每月營收可達350萬美元。

今年9月,Oyo Rooms獲得軟銀願景基金(Softbank Vision Fund)、紅杉資本(Sequoia Capital)、英國投資機構Greenoaks Capital等知名投資人10億美元的投資,讓Oyo Rooms估值一舉躍升至50億美元,成為印度最新的獨角獸。

獲得滿滿銀彈後,Oyo Rooms還積極導入新科技工具,在App上整合房源、銷售、客服、金流、清潔等功能,目前旗下有700名技術專家,預計到了2020年,還要再雇用2,020名人工智慧、機器學習等科技專才。

Oyo Rooms從草根起家,但其委託管理、租賃經營的模式,最近也面臨不少問題,比如曾經有住客反應遭到酒店經理性騷擾。如何在管理相對鬆散的架構下保障旅客安全,將會是三、四線城市邁向消費升級後,迫切需要面對的挑戰。

阿加瓦爾
24歲,Oyo Rooms創辦人,來自印度新德里。透過線上住宿平台改善印度參差不齊的住宿體驗,成立5年就讓公司估值達50億美元。

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圖/ Oyo Rooms官網

Oyo Rooms
性質|線上訂房平台
成立|2013年
創辦人|阿加瓦爾

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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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