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？|數位時代 BusinessNext

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。

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。

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。

若將生成式人工智慧（GenAI）技術視為改變人與資訊互動的重要分水嶺，Physical AI（實體AI）則讓 AI 真正理解並介入真實世界：從機器人、自駕車到智慧製造，AI 正從「理解內容」走向「理解物理世界」，其中，自駕車被公認是 Physical AI 最具代表性的落地場域，也是目前最能驗證 AI 感知、推理與決策能力的應用，因為，不僅要控制車輛，還必須即時與人流、車流、道路設施及各類載具互動，需要極高的 AI 感知、推理與執行能力。

對深耕智慧移動多年的勤崴國際而言，Physical AI不只是 AI 技術演進，而是自駕車產業邁向下一個世代的重要轉折：從依賴規則控制（Rule-based）的自駕系統，逐步升級為具備感知、推理、學習與持續優化能力的智慧移動平台，讓全球自駕車產業競爭從單一技術比拚，走向資料、場域、生態系與 AI 能力的全面競賽。

Physical AI讓自駕車從「照規則開車」走向「理解世界」

過去，自駕車依靠高精地圖、光達（LiDAR）、攝影機等感測器，以及大量預先設定好的規則進行判斷，這種作法能處理相對固定的情境，但一旦遇到複雜且快速變化的交通環境，例如大量機車穿梭、行人突然穿越、不同國家的交通規則，系統很容易受到限制。

勤崴國際認為，Physical AI 的出現正改寫自駕車的發展模式：透過更強大的 GPU 算力，結合世界模型（World Model）、數位孿生（Digital Twin）與模擬器（Simulator），AI 能先在虛擬世界完成大量交通情境模擬，再將學習成果快速部署到真實道路，不僅大幅縮短訓練與驗證時間，也讓自駕系統持續學習與進化。

「在 Physical AI 賦能下，自駕車將從依照規則開車轉變成能理解環境、預測意圖，再做出最佳決策。」勤崴國際副總經理林映帆表示，例如當系統看到路邊有人揮手，不只是辨識動作，而是能推論對方有搭車需求；當機車快速切入車道，也能提前預測可能路徑，而非等事件發生後才反應。

這也意味著，自駕車的競爭已從「規則設計」走向「AI學習能力」的競爭：自駕車不僅是智慧移動的新載具，更是觀察 Physical AI 是否真正成熟的重要指標；換言之，Physical AI比拚的不是演算法，而是誰能持續累積真實場域、建立與完善資料庫，讓 AI 在每一次行駛中不斷學習、持續進化，形成下一波智慧移動競爭的關鍵。

七年累積三十個場域，勤崴國際打造台灣智慧移動新能量

相較於 Waymo、Tesla 的優勢來自數百萬輛車持續累積道路資料，勤崴國際的策略是透過不同場域的長期營運，建立屬於台灣的智慧移動資料庫。

自2019年投入自駕車商業化應用以來，勤崴國際不僅持續深耕高精地圖、自駕系統、車聯網及自駕運輸技術、於全台完成超過30個自駕場域部署，累積自駕行駛里程突破38萬公里、服務超過80萬人次，更逐步建立台灣少數具規模的智慧移動資料庫；為進一步加速自駕車產業價值鏈發展，勤崴國際也攜手車廠、路側設備，感測器、AI 平台、車聯網、客運與場域業者打造完整的自動駕駛生態系。

以台積電南科園區的自駕巴士服務為例，由於路線涵蓋園區內外道路，自駕車不僅要與物流車、叉車及一般車流共存，離開園區後更須面對台灣特有的高密度機車交通環境，對 AI 的感知與決策能力形成高度挑戰；截至今日，該服務已累積超過92,435人次搭乘、自駕行駛里程超過83,542公里，接駁率高達96.7%；此外，勤崴國際也於廠區內導入自駕接駁車與自駕載貨車，累積服務超過216,794人次，驗證自駕技術在智慧工廠場域的落地能力。

除了工業場域，勤崴也將自駕技術延伸至觀光應用，例如今（2026）年6月在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務；林映帆指出，相較於工業場域重視效率，觀光應用更重視人車互動與乘車體驗，遊客只需一鍵即可啟動自駕接駁，系統除了安全辨識行人與周遭環境，也能透過語音互動提升搭乘安心感，證明自駕車不僅適用於產業應用，更可成為偏鄉觀光與高齡化社會的新一代公共運輸解決方案。

接下來，勤崴國際將憑藉著在南部科學園區、南投與新北市的落地運行經驗，攜手產業夥伴、針對未來對自駕公車有需求的城市，協助客運業者解決公車缺工等議題。

林映帆說：「我們的目標是提供自駕全方位解決方案。」在累積物流、廠區接駁、觀光、無塵室搬運等多元場域經驗後，勤崴逐步發展出「一個平台、多種載具、多種場域」策略：將共通技術平台模組化，再依不同客戶需求進行客製化調整，讓每新增一個場域，都成為下一個場域快速且安全部署的重要養分。

勤崴國際副總經理林映帆表示，將以「一個平台、多種載具、多種場域」策略，攜手自駕車產業鏈夥伴，協助AI自駕車等智慧移動落地應用，以及打造「國家隊」前進海外市場。

圖／數位時代

隨著Physical AI的成熟與落地，未來智慧移動的競爭，不再只是比誰擁有更大的模型，而是比誰能持續累積場域、建立完整資料庫，以及串聯完整生態系；在這個關鍵時刻，勤崴國際除因應不同場域客戶需求提供自駕車解方，也希望攜手更多產業夥伴，共同打造具有國際競爭力的智慧移動國家隊，讓台灣在全球自駕與 Physical AI 的新賽局中，占有一席關鍵位置。