明明還沒上市,WeWork創辦人卻出售7億美元股票,這意味著什麼?
明明還沒上市,WeWork創辦人卻出售7億美元股票,這意味著什麼?

共享辦公空間新創WeWork即將在今年底前敲鐘上市,這隻估值高達470億美元的獨角獸,被認為是今年規模僅次於Uber的IPO事件。

不過就在上市前夕,《華爾街日報》報導指出,WeWork創辦人亞當.諾伊曼(Adam Neumann)至今透過出售股票,以及抵押股權套現7億美元。這則消息也受到外界關注。(共享辦公室WeWork台北駐點首度曝光)

諾伊曼運用這筆資金購買了5棟私人民宅,以及用於投資商業房地產與多家新創公司。目前諾伊曼拒絕對這則消息做出回應。

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近期有報導指出,WeWork尚未IPO,創辦人諾伊曼就透過出售、抵押股票兌現7億美元。

在過去,這種作法被視為一種禁忌,大多創業家不會在被收購、或者上市前出售手中的股份,因為這可能引起投資人質疑,創辦人是否只想撈一票,而非為了企業整體長久的成功而努力。

創投資金湧入,創業家出售持股不再是禁忌

諾伊曼的作法,實際上昭示著一種風氣的轉變。近年來創辦人不畏投資者目光,出售股票套現的作法已經越來越常見──甚至開始成為一種趨勢。

社交遊戲公司Zynga創辦人馬克.平克斯(Marc Pincus),就在2011年IPO前出售了價值1.09億美元的股票;Uber創辦人兼前任執行長特拉維斯.卡蘭尼克(Travis Kalanick)也在2018年出售其持有股份的29%,價值約14億美元。

外媒《Business Insider》分析,越來越多新創採用的雙層股權架構,成為創業家放心出售股票的助力。雖然分潤上權利相當,但創辦人手中的持股,擁有數倍於其餘股票的投票權,這讓創辦人即便持股較低,仍握有對公司的絕對控制權,而不必看投資人臉色。

WeWork就是採用類似的股權架構,同樣的持股比例下,其他股東可能只有一票,而諾伊曼卻有10票。(每小時虧損近700萬新台幣!WeWork上市前夕難解的3大疑慮)

另外,後期階段(late stage)創投資金源源不絕地湧入,也越來越鼓勵創業家等早期持股者,出售其手中股份。所謂後期階段,根據那斯達克的解釋,指新創企業成功從競爭者中脫穎而出,並確立其獲利可能性的時期,通常這樣的企業距離被併購或上市已不到1年時間。

在這段時期中,公司可能已經不缺資金,且投資者不希望股權被稀釋,而不願發行新股。那麼收購創業家等早期持股者手中的股票,往往是創投基金獲得公司股份的唯一方式。因此,這些新加入的投資者會鼓勵創辦家出售部份股票。

創投公司High Alpha合夥人克里斯蒂安.安德森(Kristian Andersen)表示,出售部份股權兌現,對創業家也有好處。

創業家往往把絕大部分的財富鎖在他們的股票之中,由於一個失誤就可能導致全盤皆失,許多企業家眼界會因此變得狹隘,戰戰兢兢只求IPO順利,而非專注在更遙遠的未來上,此舉可以讓他們更「放鬆」一點。

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創投公司認為,企業家IPO前出售股票不再是禁忌,甚至能讓這段路走得更「放鬆」一點。
圖/ shutterstock

但過去也並非沒有如投資者擔憂的案例發生。2000年時,網路服務企業World Online上市前夕,創辦人妮娜.布林克(Nina Brink)出售了絕大部分持股,結果上市後該公司股價暴跌,不到1年就被併購。

Uber、Lyft殷鑑不遠,WeWork上市備受檢視

雖然創業家出售持股逐漸成為風氣,然而Uber及Lyft坎坷上市記憶猶新,WeWork上市後的表現勢必會被投資者更嚴謹看待。諾伊曼出售大量股票的行為,也將受到市場審視。

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Uber及Lyft的前車之鑑,以及連年擴大的虧損,讓許多投資者都更嚴謹審視WeWork上市後的表現。
圖/ wework官網

不過,《華爾街日報》指出,消息來源認為,諾伊曼敢於出售、抵押股票,反倒意味著對公司未來抱持無比信心。

在過去的許多報導中,諾伊曼被多家媒體描述為一位極具野心,同時對公司前景非常樂觀的創辦人。他始終堅信,WeWork與其他共享辦公空間新創格局上截然不同,這是一家即將改變世界的科技公司。

自2011年成立以來,WeWork已獲得超過100億美元投資。前陣子,WeWork更計畫在IPO前夕發行債務籌措40億美元資金,期望藉此向潛在投資者證明,公司有能力維持營運,撐過一時的虧損直至獲利。

責任編輯:蕭閔云
資料來源:Business Insider、TechCrunch、Reuter

關鍵字: #IPO #新創 #Wework
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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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