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 InsiderTechCrunchReuter

關鍵字: #IPO #新創 #Wework
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

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