寫程式抓BUG還不如抓真的蟲?
寫程式抓BUG還不如抓真的蟲?

「你們知道Snap Inc.(手機程式Snapchat的母公司)的毛利率(gross margin)是多少嗎?」上週某一天中午,我一邊用環保免洗刀切著烤半雞,一邊對圍在廚房一起用中餐的年輕同事們提出這個問題。

「60%?」資格最老但仍然是千禧世代的A君小心翼翼地猜測。

「70%?」暑假剛加入我們、前職為新創工程師B君加碼跟進。

「80%!」真正千禧年出生、芳齡十八、來自密西根的交換實習生C醬充滿自信地大喊。

Snap Inc.過去三年營收、銷貨成本與毛利資料.jpg
Snap Inc.過去三年營收、銷貨成本與毛利資料。
圖/ Yahoo! Finance

當我告訴他們Snap Inc.去年毛利只有18%,更之前的兩年都是負值時,三位狂熱的Snapchat使用者立刻你一言我一語,評論著公司在這個階段還在花很多行銷費用爭取使用者,所以「毛利」才會這麼低,直到我提醒他們:

毛利為營收扣除銷貨成本(COGS,Cost of Goods Sold),並不包含行銷費用(Sales & Marketing)在內。

「如果你們去閱讀公司財報,會看到比較仔細的解釋,就可以知道Snap Inc.把哪些支出歸為銷貨成本。但直覺來說,這些銷貨成本應該包含了伺服器營運費用、導流支出(TAC,traffic acquisition costs)⋯⋯等。」我瞇著眼睛把最後一點碎肉從雞骨上剔除,用叉子送入了嘴巴。

「但是這不合理啊!我們Hardware Club投資的很多硬體新創,毛利最少都有五成。怎麼Snap Inc.這樣的社群網路反而毛利只有不到兩成?」沒有受過金融專業訓練的B君露出不可置信的表情。

「是不是因為轉換率太低?」好歹是商業學校出身、而且加入公司兩年來已經被我震撼教育過多次的A君試探性地提出自己的見解,完全不知所云的C醬愣愣地看著他。

「沒錯,就像臉書以及推特這些免費使用的社群網路一樣,如果龐大流量轉換成營收的效率很低,因應吃白飯的龐大流量的伺服器和導流成本少不了,但營收反應不出來,毛利自然就會低,甚至會是負的。」我抽了張紙巾擦了擦嘴,起身將盤子裡光可鑑人的雞骨頭倒入垃圾桶中。

「臉書最早幾年毛利應該也是負的,但因為廣告轉換效率很快就拉上來,所以到申請上市時毛利率已經將近八成。推特上市當年毛利率也到六成,但在更早的2010年毛利率還是負的。」我站在流理台背對著三隻小豬,一邊刷著牙一邊吐著泡沫地解釋道。

公司營運的真實狀況得靠分析師重組財務數字後的判斷

「但是我聽說Snap Inc.在行銷費用上支出非常龐大,如果毛利率真的這麼低,公司真的沒問題嗎?」被我激起好奇心的B君拿出了筆電,開始搜尋了起來。

「你說的沒錯,去年全年Snap Inc.營收不到$1B,但銷售、市場和一般行政費用卻高達$2B,再加上研發支出約$1.5B,公司的營運損失(Operating Loss)高達$3.4B,因為沒有支付利息和稅金,這個數字也是公司的淨損(Net Loss)。」我嘴裡咬著牙刷,手指著B君筆電螢幕上顯示的Snap Inc.去年財報資料,逐欄解釋給瞪大了眼睛的三隻小豬們聽。

「但是傑瑞你不是一直說過,這些行銷支出很高的網路公司,如果降低行銷營收就會下滑,其實很多行銷費用是沒有長期效果的,更接近通路成本,應該列為銷貨成本嗎?」 A君似乎已經察覺到我提起這個話題的目的了,討好似地把我電過他很多次的主題提了出來。

「是啊,這就是為什麼追蹤Snap Inc.這樣的公司不能只看公司整理的財報表格的原因。公司一定會在符合會計準則的規定下,以對自己表面上最有利的方式歸類支出項目,但公司營運的真實狀況是否如此,就得靠分析師自己重組財務數字後的判斷。」我啜了一口咖啡,繼續說道:「以Snap Inc.來說,要跟臉書和Instagram抄襲的Stories功能競爭,得不斷下廣告搶新用戶或者把流失的用戶搶回來,這些用戶留存率(retention rate)不見得有有機成長(organic growth)所取得的高,廣告收益轉換率也可能更低。如果我是負責追蹤Snap Inc.的分析師,我會試圖推算出這些行銷支出有多少比例其實根本是銷貨支出,然後重新調整財報計算真正的毛利率和營業淨利率。」

三個千禧寶寶面面相覷。他們屬於行動裝置的世代,一天二十四小時裡,醒著的時候眼睛就是黏在智慧手機螢幕上,不管是Snapchat或者Instagram,他們都用得爐火純青,能夠有機會加入一個獨角獸新創或者風險資本公司,也是他們這個世代理所當然的夢想。但現在他們的偶像之一Evan Spiegel創辦的獨角獸,被一個中年歐吉桑戳破毛利率慘不忍睹,很明顯動搖到他們青春無敵的自信⋯⋯。

是不是傳統產業,跟毛利率、成長率或者客戶留存率並沒有絕對關係

「如果我跟你們說有另一間上市公司也是獨角獸,去年營收高達$2.74B,相較於前年成長14.5%,毛利率超過八成,客戶留存率高達八成五。你們覺得這間公司是做什麼生意的?」我帶著虐待狂的微笑趁勝追擊。

「一定是SaaS(Software-as-a-Service)類型的公司!」C醬不疑有他地按鈴搶答。

「而且應該是B2B的,因為如果是B2C通常用戶留存率不會很高,得一直花行銷費用獲取新用戶。」眼看被菜鳥搶得先機的B君迅速地加碼,還不忘整合入剛剛Snap Inc.討論的心得,慢了兩步的A君則選擇沈默觀望。

我在筆記型電腦上敲了幾下,找到了這間公司的官方網站,把螢幕轉給他們看,然後開心地看著他們下巴瞬間掉垮在桌子上。

「這⋯⋯我沒看錯吧?這是病蟲害防治(Pest Control)公司?」A君囁嚅著。

「是物聯網新創吧?要不然不可能數字這麼漂亮。」B君不死心地捲動著瀏覽器,儘管網站上那些各式膚色穿著工作服的「抓蟲專家」和鮮亮顏色的卡車的照片,讓人一點也無法聯想到物聯網之類的酷炫玩意兒。

「啊!這個logo我看過!我家附近偶爾會看到他們的卡車!」來自美利堅的C醬像是發現新大陸地高喊!

我給他們看的網站是一間叫做Rentokil Initial plc.的英國上市公司,這間公司成立於1925年,是全世界最大的病蟲害防治公司,其業務顧名思義,就是提供企業或者家庭用戶病蟲害防治服務,包含嚙齒類、爬蟲類、蚊蟲類⋯⋯等,都在他們的業務範圍內,目前全球員工高達一萬七千人,其中大部分是領有病蟲害防治執照的技術人員。

「這怎麼可能?這不是傳統產業嗎?」B君的呼喊聲中不無羞憤感,反應慢卻因此逃過一劫的A君在一旁竊笑。

「是不是傳統產業,跟毛利率、成長率或者客戶留存率並沒有絕對關係,這世界上有許多傳統產業,領導廠商已經取得相當穩固的防禦力,在競爭結構上擁有絕對優勢,所以可以穩穩地享受相對高的利潤率,客戶回流也很穩定。」

「但是傳統產業成長應該都很慢啊!」B君仍不死心。

病蟲害防治龍頭Rentokil Initial市值與過去五年股價走勢.png
病蟲害防治龍頭Rentokil Initial市值與過去五年股價走勢。
圖/ Yahoo! Finance

「一般來說是沒錯,但有些傳統產業因為總體環境變化的關係,可以享受比總體市場更高的成長率。以病蟲害防治來說,全球人口持續增加是不可逆的趨勢,而且一反嬰兒潮世代趨勢,現代的人口再度湧往大都會,導致都會人口密度節節上升,再加上全球暖化,整體來說病蟲害市場是會持續上升的。尤其在商業病蟲害防治上,例如餐廳或者食品業者,在社群媒體的發酵下,一個病蟲害案例,一張照片,就可能迅速在社群網路上傳播,導致公司重大損失,所以在病蟲害防治上通常願意花費更多以確保萬無一失,所以整體來說這個市場是看長的。這也是為什麼Rentokil Initial這個產業龍頭去年還可以有雙位數字成長,市值也超過七十億美元。」

「如果傳統產業也可以成長,那我們這麼辛苦投資新創幹嘛?」B君像是洩了氣地抱怨道。

「那你就錯了。正因為這樣一個傳統產業,竟然還有健康的成長率和相對高的毛利率,才更有顛覆的潛力,要不然你以為我幹嘛研究Rentokil Initial的財報?」我用盡量溫柔的口氣對B君說道,一旁的A君拍拍B君的肩膀,一副自己也是過來人的樣子。

「傑瑞的意思是說,越是躺著賺的傳統產業,經營階層越懶惰,越是新創顛覆的好機會。」儘管是老鳥口吻,但A君基本上只是重複我過去多次教訓他的對話內容而已。

「知道了還不趕快去幹活挖掘出這些新創來?」我笑著揮了揮手,結束了公司的午休時間,三隻幼鳥垂頭喪氣地走回各自的座位。

本文由楊建銘授權轉載自其風傳媒專欄。

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(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場。)

關鍵字: #物聯網 #新創
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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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