瑞幸咖啡就像「病毒」,不知道打哪來,卻遍地開花
瑞幸咖啡就像「病毒」,不知道打哪來,卻遍地開花
2019.05.20 | 募資

「瑞幸咖啡就像一種從天而降的病毒,你都不知道它從哪裡來,然後突然就遍地開花了。」 劉國華《礪石商業評論》

距離筆者第一次在這個專欄裡寫「小藍杯」,大約過了半年,相信各位在這半年內,應該對「瑞幸咖啡」這四個字已經不太陌生,甚至隔著台灣海峽也能不時地在媒體上看到這個號稱要在2020年「打敗星巴克,改當中國第一連鎖咖啡店」的瑞幸咖啡吧?

平均5.5小時展一家新店,瑞幸咖啡燒錢打「補貼戰」

2019年4月初,瑞幸咖啡以咖啡機以及奶箱等上百筆「生財工具」為抵押物取得4,500萬人民幣現金突然被大肆報導,引發市場上一陣譁然,紛紛懷疑這家號稱以「技術驅動新零售模式」營運的獨角獸咖啡店是不是走到了盡頭?正當支持論者與懷疑論者兩方僵持不下時,來自路透社的報導證實,瑞幸咖啡於美國時間2019年4月22日向SEC遞交IPO申請,預計在2019年5月在美國上市,並由瑞士信貸以及摩根史坦利為承銷商,目標是達到30億美元估值。不禁讓廣大民眾腦袋浮現一堆問號,這到底在演哪齣?(註:瑞幸咖啡已於2019年5月17日於美國上市,第一天收盤價為20.38美元,上漲近20%)

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透過燒錢打補貼戰,瑞幸咖啡一年展逾2千家店。
圖/ 世新大學企管系朱靜怡製圖

不管瑞幸咖啡是不是真如同星巴克執行長Kevin Johnson所描述一般專注於「炒短線」,或是如同劉國華在礪石商業評論所描述「瑞幸咖啡僅僅是一個把咖啡連鎖作為道具的金融項目」,從上面的時間軸都可以看出,瑞幸咖啡真的很厲害。

註冊於2017年6月的瑞幸咖啡在2017年10月才設立第一家門店並於2018年1月開始試營運;短短一年時間開了超過兩千家門店,截至2019年3月底瑞幸咖啡共設立了2,370家門店(相當於每5.5個小時開一家店),2019年底更預計要開出4,500家門店。相較之下,已進入中國市場二十年的星巴克,目前在中國超過150個城市則開設約3,700家門市,來自英國的Costa則僅有不到500家門市。

不過,從財務數字來看瑞幸咖啡就沒這麼厲害了。為求在 產品價格便利性 三者間取得完美平衡,瑞幸咖啡利用「無限場景」的核心思想,利用大兩補貼與App訂購外送的方式,兩千多家門市在短時間內便服務了一千多萬名消費者,共計賣出八千多萬杯咖啡;只是那些因為補貼而以相當低廉金額喝到第一杯瑞幸咖啡的消費者究竟會不會「回購」,目前無法確切得知。

可以知道的,是在申請美國IPO資料上所展示出來的驚人數字:瑞幸咖啡2018年淨收入8.4億人民幣,而淨虧損為16.2億人民幣;2019年截至3月31日的淨收入為4.8億人民幣,淨虧損則為5.5億人民幣。換句話說,從2018年1月到現在,瑞幸咖啡已經「燒掉」了超過22億人民幣;儘管在貝萊德(BlackRock)投注1.25億美金注資過後,瑞幸咖啡的估值已達29億美金,面對極大資金壓力下透過公開市場發行取得更多「子彈」,是一條不得不走的路。

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瑞幸咖啡的融資歷史。
圖/ 世新大學企管系朱靜怡製圖

中國咖啡市場潛力無窮

看到這麼可怕的數字,我們該不該擔心燒了很多錢的瑞幸咖啡最終是不是會跟過去紅極一時的「共享單車」一般,在不久後就成為過往雲煙?在這方面筆者倒是挺樂觀的,以下提供幾點供參酌:

  1. 瑞幸咖啡的創辦人與CEO錢治亞過去是「神州優車」的營運長,聯合創辦人兼CMO楊飛是流量池理論的推動者;瑞幸咖啡最早的天使投資人陸正耀不僅是瑞幸咖啡最大的個人股東,過去還是錢治亞在神州優車時的頂頭上司兼師傅;參與A輪融資的大鉦資本、愉悅資本、新加坡政府投資公司以及君聨資本與陸正耀在神州車時期就有合作關係;參與B輪的中金資本總裁丁瑋本身還是神州租車的獨立董事。換句話說,瑞幸咖啡正是「典型的中國式資本支持型公司」,有了上面提到的這些「局內人」,再加上過去便曾透過大幅度補貼手法搶佔市場的「神州經驗」,瑞幸咖啡的營運團隊實際上, 並非對本身所採用高額補貼手法所可能帶來的風險一無所悉

  2. 也有些人看到握有星巴克8,080萬股的貝萊德(BlackRock)加入瑞幸咖啡的B+輪融資,便開始擔心過去全力支持星巴克貝萊德是不是要變心了?別擔心!貝萊德的加入有兩重意義:其一,根據Frost & Sullivan的報告, 2018年中國人每年平均消費的咖啡杯數是6.2杯,預計到2023年會成長到10.8杯,而這個數字在德國是867.4、美國是383.3,在香港則是249.5 ;換句話說,中國未來只會有更多人喝咖啡,只要貝萊德持續握有星巴克以及瑞幸咖啡的股權,不管中國的消費者到哪邊去消費,他都有賺頭(貝萊德投資的是「賽道」而不是「賽車手」)!只是,在市場規模成長數倍的狀況下,究竟最終受益者與贏家會是瑞幸咖啡還是星巴克,目前還不得而知。其二,因應瑞幸咖啡即將前往美國IPO,貝萊德的加入,最大的作用是幫助瑞幸咖啡獲得美國主流投資者的背書,對後續的IPO將會有很大的幫助;只是,中美新一輪貿易戰開打,究竟瑞幸咖啡打的算盤有沒有辦法成真,仍待後續考驗。

  3. 奠基於神州優車利用「裂變拉新」與「高額補貼」所獲得的成功,「瑞幸咖啡」最初也是用這樣的方式吸引市場上「可能還沒有養成喝咖啡習慣」的消費者。不過,正如同關係行銷裡面的「破水桶理論(Leaky Bucket Theory)」所描述的一般,「裂變拉新」與「高額補貼」只能讓上方注水的水龍頭(也就是新顧客)灌注更多的水到水桶裡, 如果瑞幸咖啡沒有辦法讓水桶下方的破洞變小(也就是利用超低金額喝過瑞幸咖啡卻沒有持續購買的顧客),那水桶的水位依舊不可能會上升 。目前瑞幸咖啡可以算是成功地把水龍頭扭開了,至於後續要怎麼「補破洞」就得靠經營團隊的智慧。

  4. 像「瑞幸咖啡」這樣的「餐飲業」究竟有沒有辦法透過高額補貼來「壟斷市場」?會不會哪一天,一家補貼力道更猛的「小確幸咖啡」橫空出世,瑞幸咖啡好不容易打下的市場,就此拱手?筆者認為,在某個程度上瑞幸咖啡現在用以「裂變拉新」的所有手段,其中有一個目的在於「 打造市場很擁擠的假象 」,透過這樣樣的假像,那些想要進入市場分一杯羹的競爭者,便可能會因為所需要承擔的「成本」與「風險」都太高而作罷;當然,這樣的狀況要在瑞幸咖啡「口袋很深」的狀況下才有機會成真。

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瑞幸咖啡如何堵住水桶的漏洞,留下「裂變拉新」吸引來的客群,會是接下來的課題。
圖/ 世新大學企管系陳憲章製圖
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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